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城市研究在线
无监督异常检测 (UAD) 技术旨在不依赖注释来识别和定位异常，而只利用在已知没有异常的数据集上训练的模型。扩散模型学习修改输入 x 以增加其属于所需分布的概率，即，它们对得分函数 ∇ x log p ( x ) 进行建模。这样的得分函数可能与 UAD 相关，因为 ∇ x log p ( x ) 本身就是逐像素异常得分。然而，扩散模型被训练来反转基于高斯噪声的腐败过程，并且学习到的得分函数不太可能推广到医学异常。这项工作解决了如何学习与 UAD 相关的得分函数的问题，并提出了 DISYRE：受扩散启发的合成恢复。我们保留了类似扩散的管道，但用渐进的合成异常损坏代替了高斯噪声损坏，因此学习到的评分函数可以推广到医学上自然发生的异常。我们在三个常见的 Brain MRI UAD 基准上评估了 DISYRE，发现它在三个任务中的两个中都大大优于其他方法。
人工智能及其对书面文字的影响
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ZymoPURE™ II 质粒大量制备试剂盒
2. 加入 150 ml ZymoPURE ™ P2（蓝色），立即轻轻颠倒试管 6 次混匀。不要涡旋！室温下放置 3-5 分钟 3。当溶液呈清澈、紫色且粘稠时，表示细胞完全裂解。 3. 加入 150 ml ZymoPURE ™ P3（黄色），轻轻颠倒试管但彻底混匀。不要涡旋！样品完全变黄后再颠倒试管 5 次。中和完成时，样品将变黄，并形成淡黄色沉淀。 4. 将 ZymoPURE ™ Giga Filter 放在 33 mm 或 45 mm 颈玻璃瓶上，并将裂解物装入 ZymoPURE ™ Giga Filter 中。确保 ZymoPURE ™ Giga Filter 牢固地放在玻璃瓶顶部，等待 10 分钟让沉淀浮到顶部。 5. 将 ZymoPURE ™ Giga 过滤器连接到真空源并打开真空 4 直到回收约 375 ml 澄清的裂解物。保存澄清的裂解物！从千兆过滤器中回收约 375 ml 的裂解物对于下一步至关重要。如果澄清的裂解物体积低于约 375 ml，请参阅附录第 10 页有关调整步骤 6 中使用的 ZymoPURE™ 结合缓冲液体积的信息。
场地规划要求 - 卢卡斯县
规划要求 ☐ 北箭头 ☐ 分区批准验证 ☐ 所有产权线和地块面积的位置和尺寸 ☐ 所有拟议开发细节的位置和尺寸，包括建筑物、车道、铺砌表面、甲板、排水系统、化粪池系统等。 ☐ 标明任何公共通行权、产权地役权和所需退距的线条和尺寸 ☐ 扰动区域：以任何方式改造地面的所有区域，包括草坪和景观美化 ☐ 现有和新提议结构的位置，每个结构都有清晰的标签 ☐ 标明提议建筑的完工楼面标高。 ☐ 地块角落和产权线沿线每 50 英尺的现有和提议点坡度 ☐ 现有和提议的 1 英尺等高线 ☐ 现有的场外点高程，包括产权线 50 英尺范围内的结构 ☐ 提议的排水措施，如沟渠、土丘、排水管道系统等，并提供足够的信息以供评估。包括：直径、尺寸、坡度、底面/覆盖高度、材料特性等。 ☐ 建议的场地坡度，显示车道、露台、人行道的坡度 ☐ 排水箭头，显示新开发项目的排水流量。请注意，排水不能影响附近的地块，应由建议的坡度信息支持。
轮廓和细节调查和边界调查的调查计划要求 - 测量师和申请人的信息。
• true north point, or relationship to true north • Scale, generally 1:100 or 1:200 • Position of all existing structures, with floor level & ridge height of main building • Position of existing structures on adjoining land within 3 metres of the boundary, including description, street number, floor level, ridge height, and window levels & locations in the walls closest to the side boundaries • Levels – spot levels & existing contours related to Australian Height Datum (AHD) with bench mark details和所示的水平来源•树木 - 精确的位置，躯干直径（如果大于200mm），高度，差异和物种（如果已知） - 在主题现场以及现场边界3米以内的毗邻土地•现场和理事会步行区域内所有可见的服务，包括雨水坑和雨水坑和雨水坑，水位，水液，下水道，telstra pits等<<<<<<<<<<•具体路径，车辆横梁，遏制位置具有遏制水平的顶部以及遏制插座•具有尺寸的标题边界•所有现有地役权的位置和类型以及包括党墙和普通墙的所有现有地役权和权利•当前的文献证据（第88B节或交易）（88b仪器或交易）与在
分析具有太阳能发电厂和能源存储设施的本地电力系统设备的参数，并确定操作模式du
摘要可再生能源（RES）和储能技术的开发是现代电力系统跨形成的关键要素。作为最干净和大多数的能源来源之一，太阳能的重要性越来越重要，需要优化其在本地电力系统中的使用。这项研究分析了带有太阳能发电厂和储能设备的本地电源系统（LES）设备的参数，并在不同的停电期间确定其操作模式。作为研究的一部分，使用REOPT平台进行了4个不同日期 - 6月22日，3月22日，3月22日和9月22日，使用REOPT平台对LES接收者的可靠性进行分析。在第二步中，使用系统顾问模型（SAM）软件分析太阳能系统模式。分析表明，与南方方向的模块子组件的方向相对于±45°，可以在早晨和傍晚的小时内提高功率输出。还表明，模块在两个子组件中的排列允许在中午降低倒置器的功率截止，因此，有一个模块排列，截止值为1.743％，并且有两个亚组件，为0.339％。
深度量子图梦想：解读神经网络对量子实验的洞察
摘要 尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对深度神经网络进行量子系统属性的训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——实际上是询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络可以识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
![arXiv:2309.07056v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 13 日](/simg/8\89669cf04e651fdec9c66350749d64e8d4374091.webp)
arXiv:2309.07056v1 [quant-ph] 2023 年 9 月 13 日
尽管神经网络有望促进新的科学发现，但它的不透明性给解释其发现背后的逻辑带来了挑战。在这里，我们使用一种名为 inception 或 deep dreaming 的可解释人工智能 (XAI) 技术，该技术是在计算机视觉机器学习中发明的。我们使用这种技术来探索神经网络对量子光学实验的了解。我们的故事始于对量子系统属性进行深度神经网络训练。训练完成后，我们会“反转”神经网络——有效地询问它如何想象具有特定属性的量子系统，以及它将如何不断修改量子系统以改变属性。我们发现网络可以改变量子系统属性的初始分布，我们可以概念化神经网络的学习策略。有趣的是，我们发现，在第一层，神经网络识别简单属性，而在更深的层，它可以识别复杂的量子结构甚至量子纠缠。这让人想起计算机视觉中已知的长期理解的属性，我们现在在复杂的自然科学任务中识别这些属性。我们的方法可以以更易于解释的方式用于开发量子物理学中新的基于人工智能的先进科学发现技术。
高分辨率图像合成的缩放矫正流量变压器
扩散模型从噪声中创建数据（Song等，2020）。他们经过训练，可以将数据的向前路径逆转到随机噪声，因此，可以使用神经网络的近似和泛化特性，可用于生成训练数据中不存在的新数据点，但遵循训练数据的分布（Sohl-Dickstein等人。，2015年； Song＆Eron，2020）。这种生成建模技术已被证明非常有效地对高维，感知数据（例如图像）进行建模（Ho等人，2020）。近年来，扩散模型已成为产生具有令人印象深刻概括能力的自然语言输入的高分辨率图像和视频的事实方法（Saharia等人，2022b; Ramesh等。，2022; Rombach等。，2022; Podell等。，2023; Dai等。，2023; Esser等。，2023; Blattmann等。，2023b; Betker等。，2023; Blattmann等。，2023a; Singer等。，2022）。由于其迭代性质和相关的计算成本以及推理期间的较长采样时间，对这些模型进行更多有效训练的制剂的研究和/或更快的采样速度有所增加（Karras等人，2023;刘等。，2022）。
利用天问一号H-ENA观测反演火星上游太阳风参数
发展了一种通过测量近火星空间中氢能中性原子（H-ENA）反演太阳风参数的算法。假设H-ENA是由太阳风中的质子与外大气层中性子发生交换碰撞而产生的，在磁流体力学（MHD）模拟太阳风与火星相互作用的基础上，建立了H-ENA模型，研究了H-ENA的特性。结果表明，太阳风H-ENA与太阳风一样，是高速、低温的粒子束，而磁鞘H-ENA速度较慢、温度较高，能量分布较广。假设太阳风H-ENA通量服从麦克斯韦速度分布，高斯函数最适合拟合太阳风H-ENA通量，由此可以反演太阳风的速度、密度和温度。进一步基于H-ENA模型模拟的ENA通量研究表明，反演太阳风参数的精度与ENA探测器的角度和能量分辨率有关。最后，利用天问一号任务的H-ENA观测数据验证了该算法。反演后的上游太阳风速度与原位等离子体测量结果接近。我们的结果表明，从H-ENA观测数据反演的太阳风参数可以作为火星空间环境研究数据集的重要补充，因为火星空间环境研究缺乏对上游SW条件的长期连续监测。