文本对图像(T2I)合成是一项艰巨的任务,该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路,例如语言辅助图像编辑,计算机辅助设计,基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中,我们提出了一个简单的问题:与逼真的图像一起,我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品(例如前景 /背景或多类分割掩码,检测标签,检测标签),这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益?试图回答这个问题,我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标,我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言,提出了一种名为“共裂”启发的GAN(COS-GAN)的新型GAN结构,该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像,并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码,以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍:1)生成的分割掩码可用于专注于前景和背景,以改善生成的图像的质量,2)分段蒙版可以用作其他任务的训练目标,例如访问本地化和分割。在CUB,Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明,Cos-Gan能够改善视觉质量,并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要,而且在培养人类创造力方面起着关键作用,使我们能够以深度,幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中,我们重新审视了视图综合问题并提出:我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合?我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题:i)到目前为止,目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12,18,18,31,48]。值得注意的是,这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此,所有这些视图合成方法固有地是场景特定的,再加上全局3D空间坐标。相比之下,我们主张一个范式移动,其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状,学习隐式表示无需地面真相3D几何形状,同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要,以超越场景指编码所施加的约束。ii)本质上,视图合成更适合作为有条件的生成建模问题,类似于生成图像中的图像[25,60]。随着可用信息的增加,生成的场景变得更加限制,逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时,所需的模型应提供多个合理的预测,并利用生成表述中的固有随机性,并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是,现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23,44]。我们认为,更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上,我们引入了Eschernet,这是一种图像到图像的条件扩散模型,用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51],以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码(CAPE)的设计,专门代表4个DOF(以对象)和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌,使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之,Eschernet表现出以下非凡的特征:•一致性:埃舍内特固有地整合了视图的固定性,这要归功于相机位置编码的设计,从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常,平面阵列用于基于电池使用的通信应用,例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此,选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件,相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
本文介绍了2019年国际山区会议(IMC)会议的综合,并得到了关键文献的支持,并为未来的研究和相关活动提供了建议。IMC于2019年9月8日至12日在奥地利因斯布鲁克举行,吸引了来自52个国家的526名参与者。其目的是鼓励自然,空间,社会和应用科学家之间的深度跨学科讨论,以提高对山区系统的理解,对压力源的反应以及对改变的弹性。In this regard, it was intended to build upon the 3 mountain conferences that took place in Perth, Scotland, in 2005, 2010, and 2015, which resulted in the publication of proceedings, with conclusions and recommendations for research (Price 2006), 2 special issues of Mountain Research and Development (Price et al 2012; Price, Greenwood, et al 2016), and analyses of contributions with syntheses and recommendations for research (Bj € ornsen Gurung 2006;
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是,获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制,例如长期获取时间,高检查成本和伪影抑制。此外,神经影像数据的复杂性,高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战,因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程,并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中,我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一,CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后,最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
简短的背景:气候变化和生物多样性损失威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济水平上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响,这使得其组合管理对于拥有可居住的气候,自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响,但它们通常在自己的研究学科中单独解决,因此互联界和反馈通常无法完全解决。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会,对世代代内和几代人的公平产生了影响。
呼叫气候变化和生物多样性损失的想法威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济层面上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响,这使得其组合管理对于拥有可居住的气候,自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响,但它们通常在自己的研究学科中单独解决,因此通常无法完全解决联系。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会,对世代代内和几代人的公平产生了影响。
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中,Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长,他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮,N 2 O,在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质,主要以其用作麻醉而闻名,但在1980年代,它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力,它避免了过度氧化的风险,并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品,将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中,N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性,导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中,Boreskov Institute在其中,Boreskov Institute