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原始发表论文的引用（记录版本）：Leijon, J., Salar, D., Engstrom, J. et al (2020). 可变可再生能源
本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源，并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言，使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海，研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外，还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明，反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行，但淡水流量较低。结论是，波浪能或波浪能与光伏系统相结合，可被视为海水淡化的电源，带或不带电池储存。
广义量子资源理论第一定律
我们将量子资源理论的工具扩展到存在多个量（或资源）的场景，它们的相互作用决定了物理系统的演化。我们推导出这些资源相互转化的条件，这些条件概括了热力学第一定律。我们研究了多资源理论的可逆性条件，发现与理论不变集的相对熵距离在资源的量化中起着根本性的作用。一般多资源理论的第一定律是一个单一关系，它将状态转换过程中系统属性的变化与交换资源的加权和联系起来。事实上，这个定律可以被看作是将不同状态集的相对熵的变化联系起来。与典型的单一资源理论相比，自由状态和不变状态集的概念在多重约束的情况下变得截然不同。此外，亥姆霍兹自由能、绝热和等温变换的推广也应运而生。因此，我们有了一套通用量子资源理论定律，这些定律概括了热力学定律。我们首先在具有多个守恒定律的热力学上测试这种方法，然后将其应用于能量限制下的局部操作理论。
通用选修课 II：第 4 学期印度经济 - ...
通用选修课 II：第 4 学期 印度经济-II 课程简介 本课程探讨特定行业的政策及其对印度主要经济指标趋势的影响。它重点介绍主要的政策辩论，并通过实证证据评估印度经济。
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。
mainspring energy, inc. 的评论
在小组讨论 3 期间，委员们向 Mainspring 和其他小组成员提出了有关满足大负荷需求的方法的问题。Mainspring 谈到需要改进业务模式，使客户能够将解决方案带到现场。此外，在小组讨论 1 期间，小组成员普遍支持宾夕法尼亚州支持“自带电力”解决方案，以加快新发电并抵消 PJM 许多州预计的快速增长。支持方包括 PJM Interconnection、PJM 独立市场监测机构、自然资源保护委员会、Constellation 和 LS Power。在新的电网连接电力背景下经常讨论“自带电力”（BYOP），但 Mainspring 强调，BYOP 的“现场”风格解决了更多问题，并且可以在宾夕法尼亚州更快地建立。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
通过准确率和召回率评估生成模型
生成模型的最新进展引起了人们对统计差异作为模型比较手段的研究兴趣。常用的评估方法，例如 Fréchet 初始距离 (FID)，与样本的感知质量有很好的相关性，并且对模式下降很敏感。然而，这些指标无法区分不同的失败案例，因为它们只产生一维分数。我们提出了一种新的分布精度和召回率定义，将差异分解为两个独立的维度。所提出的概念直观，保留了理想的属性，并自然而然地产生了一种可用于评估生成模型的有效算法。我们将这个概念与总变异以及最近的评估指标（如初始分数和 FID）联系起来。为了证明所提出方法的实用性，我们对生成对抗网络和变分自动编码器的几种变体进行了实证研究。在大量实验中，我们表明所提出的指标能够将生成样本的质量与目标分布的覆盖范围区分开来。
定量一般平衡中关税和非贸易贸易政策障碍的异质效应
peter H.沙尔。We are also thankful for comments from participants at several seminars (University of Salzburg, University of Würzburg, University of Oxford, University of Mannheim) and conferences (Villars Workshop on International Economics, PRONTO Workshop in Paris, DEGIT in Nottingham, EEA in Geneva, ETSG in Paris, Stoos Sinergia Workshop, TRISTAN workshop in Bayreuth).1参见Breinlich等人的最新作品。（2016），Felbermayr，Aichele和Heiland（2016）的跨大西洋贸易和投资伙伴关系（TTIP），或Fajgelbaum，Goldberg，Kennedy和Khandelwal（2019）的美国和中国之间的2018年美国贸易战。