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生成稀有物体的合成卫星图像
抽象生成深度学习体系结构可以产生现实的高分辨率假图像，具有潜在的社会含义。评估这项技术的风险对公众需要更好地了解新颖生成方法可以生成现实数据的条件。在这种情况下的一个关键问题是：生成逼真的图像，特别是针对利基领域的真实图像有多容易。实现特定图像内容所需的迭代过程很难自动化和控制。尤其是对于罕见的阶层，很难评估忠诚度，这意味着生成的方法是否会产生现实的图像和对齐方式，这意味着（井）如何以人类的投入来指导一代。在这项工作中，我们对生成体系结构进行了大规模的经验评估，以生成合成卫星图像。我们专注于核电站作为罕见对象类别的一个例子 - 由于全球只有大约400个设施，因此对于许多其他情况，这种限制是示例性的，在许多其他情况下，培训和测试数据受到现实世界实例的限制限制的限制。我们通过从游戏引擎中获得的两种模式，文本输入和图像输入来生成综合图像，该图像允许对建筑物布局进行详细规范。生成的图像通过常用的指标进行评估，以进行自动评估，然后与我们进行的用户研究的人类判断进行比较，以评估其可信度。我们的结果表明，即使对于稀有物体，具有文本或详细建筑布局的真实合成卫星图像的产生也是可行的。但是，与以前的工作相一致，我们发现自动指标通常与人类的感知不符 - 实际上，我们发现常用的图像质量指标与人类评分之间存在很强的负相关性。我们认为，我们的发现使研究人员能够更好地评估不同生成方法的优势和劣势，尤其是针对利基领域和稀有物体类别，并可以帮助指导未来的生成方法改进。
布莱顿海滩生成站效率提升...
为了缩小这一差距并满足预计的需求，独立的电力系统运营商（IESO）正在采用采购过程，以满足附近，中期和长期的能源需求，同时保持该省对具有成本效益的可靠性的关注。对BBG的升级是Atura Power解决此供应差距的努力的一部分。这些升级将意味着BBG将对类似数量的天然气消耗的电力产生更多的电力。
在混合硅BTO平台中生成光子对
使用图1中描述的设置用于表征此混合平台中的光子生成过程。用带宽为0.52 nm的脉冲激光器以1550.97 nm为中心，脉冲宽度为1 ps，用Erbium-poped纤维放大器（EDFA）放大，为此过程产生强泵。然后通过变量光衰减器（VOA）通过，以使功率完全可调至-60 dB，而无需更改脉冲特性。使用≥80dB的组合抑制带抑制的两个密度波长多路复用器（DWDM）过滤器，用于从进入信号和惰轮收集带宽的激光器中消除泵噪声。将它们放置在极化控制器之前，以优化插入的光，以用于设计光栅耦合器的TE极化。a 99：1梁分离器允许通过安装在探针站的一个臂上的V型槽光纤阵列来监视所测试设备的功率（DUT）。从探测站输出后，使用多通道DWDM模块驱动信号和惰轮频率并拒绝泵。然后将一个额外的单通道DWDM放在信号和怠速通道上以进行额外过滤。芯片后这种过滤还为每个通道提供了≥80dB的排斥带抑制。最后，将两个通道通过光纤网络路由到两个连接到时间间隔分析仪（TIA）的光子柱超导纳米线单光子探测器（SNSPD）。
使用神经场生成机器人能力图
操纵器的工作空间（定义为它可以达到的所有职位）是确定其操作适用于给定任务的重要方面。对于许多应用程序，有趣的是通过将能力措施分配给工作空间中的每个位置，例如Yoshikawa提出的可操作性指数[29]，从而生成所谓的能力图。能力图有助于许多随后的任务，例如运动计划[30，20，24]，本地化[21，23]，人体机器人相互作用[25，31]和硬件设计[14]。使用传统方法进行准确的能力图需要数小时才能计算[30，20]。尤其是在机器人形态会发生变化的情况下，例如在模块化机器人[27，1]或机器人设计[7，12]的背景下，计算复杂性因此大大限制了能力图的适用性。这项工作使用神经领域[26]来有效地生成各种串行操作器的能力图。在数值实验中，我们表明可以平均创建具有300,000多个查询位置的精确能力图。此外，我们表明我们的方法概括为分布样本。
使用变压器模型生成互补的仪器轨道
摘要机器学习资源的可访问性最近提高导致许多人探索音乐生成中的机器学习方法。一个机器学习的子领域，人们的受欢迎程度特别显着，是深度学习。但是，该场中的许多模型应用组合仍然未开发。在本文中，研究了序列变压器模型为现有仪器轨道生成互补仪器轨道的序列。该模型已实施和分析，以评估它是否能够生成与原始作品一起制造连贯音乐的乐器轨道。尽管生成的实现模型的结果不足以适合任何现实生活中的应用，但如果使用了更多资源并进行了更多的研究，则发现该模型对此类应用的可行性的指示。
一种深度学习的方法来产生高级...
摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。
哥伦比亚生成站mod开关更换 -
拟议行动的描述：Bonneville Power Administration（BPA）建议在Energy Northwest的Columbia Generating Station的（CGS）变压器变电站中设计和安装替换500 kV电动机操作的断开（MOD）开关。在2023 CGS加油中，现有的断开开关失败。替换MOD开关将恢复BPA执行维护，满足BPA所需的安全标准所需的清除限制，并满足网络集成传输服务和网络操作协议的互连技术要求。在2025 CGS加油中，BPA将删除现有的开关，绕过跳线电缆和无法使用的巴士导体。BPA将安装新的MOD开关在Energy Northwest构建的新基础上，为MOD开销连接以及接线连接安装必要的总线导体和总线支撑。BPA不会进行任何地面令人不安的活动，也不会处理从CGS变压器变电站码中取出的任何设备或材料。所有工作都将在现有院子内进行。可能用于该项目的通用设备包括：拖车，起重机和输电线桶卡车。
使用变异自动编码器生成波动率表面
这项研究对在指数股票市场的背景下对变量自动编码器（VAE）的利用进行了深入探索，这是期权定价的关键方面。此外，我们的研究还研究了有关现货价格爆发的神经网络作品的预测能力，并具有专门的现场模型，以预测基于现货动态的波动性表面的变化。通过VAE的全面数据处理和结构化，我们创建了一个模型，该模型能够从仅10点信息点生成准确且几乎无套的无动力表面。该模型也证明了在生成以前看不见的基本资产的波动表面方面的促进效率。将现货价格变化作为条件变量，我们成功地创建了一个强大的风险管理工具，能够预测各种未来情况的波动表面。
重新构建人机协作以生成自由文本解释
大型语言模型越来越能够在相对较少的任务特定监督下生成流畅的文本。但这些模型能准确地解释分类决策吗？我们考虑使用人工编写的示例以少量方式生成自由文本解释的任务。我们发现 (1) 编写更高质量的提示会产生更高质量的生成； (2) 令人惊讶的是，在面对面的比较中，众包工作者通常更喜欢 GPT-3 生成的解释，而不是现有数据集中的众包解释。然而，我们的人类研究还表明，虽然模型通常会产生事实、语法和充分的解释，但它们在提供新信息和支持标签等方面还有改进空间。我们创建了一个管道，将 GPT-3 与一个监督过滤器相结合，该过滤器将来自人类的二元可接受性判断纳入循环中。尽管可接受性判断具有内在的主观性，但我们证明可接受性与解释的各种细粒度属性部分相关。我们的方法能够一致地过滤 GPT-3 生成的被人类认为可以接受的解释。