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Oracle软件许可基础知识
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缅甸端到端语音综合的基于生成对抗网络的神经声码器
最近，端到端语音综合中已采用神经声码器将中间光谱表示转换为相应的语音波形。在本文中，提出了两个基于生成的对抗性网络（GAN）的声码器，平行的Wavegan和Hifi-GAN，用于缅甸终端语音综合和主观评估，以比较模型的绩效。主观评估结果表明，在小型缅甸语音数据集中训练的两个模型都以快速的推理速度实现了高保真性语音综合，表明了对未见扬声器的旋光磁化倒置的能力。具体来说，在端到端的语音合成中，tacotron2与Hifi-Gan Vocoder的Tacotron2达到了最先进的性能，从而获得了4.37的缅甸语言意见分数（MOS）。
一项有关网络安全生成对抗网络应用的调查：前瞻性，指导和开放研究范围
随着人工智能的扩散，累积的数据量大幅增加并以数字方式分发。由于数据可在具有复杂且复杂的基础设施的数字景观中在线获得，因此基于网络安全的各种防御机制至关重要。是深入学习模型的生成对抗网络（GAN）已成为解决不断变化的安全问题的强大解决方案。这项调查研究了深度学习模型的重要性，正是对GAN的增强网络安全防御的重要性。我们的调查旨在探索gan中完成的各种作品，例如入侵检测系统（IDS），移动和网络侵入，僵尸网络检测和恶意软件检测。重点是研究gan如何成为有影响力的工具来增强这些领域中的网络安全防御。此外，本文讨论了在这些领域使用gans的挑战和约束，并提出了未来的研究方向。总的来说，本文突出了甘恩在增强网络安全措施中的潜力，并解决了该领域进一步探索的必要性。
基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
塑造公众支持更多碳捕获和存储项目的因素
摘要：电垂直起飞和着陆（EVTOL）飞机代表了一种关键的航空技术，以改变未来的运输系统。EVTOL飞机的独特特征包括降低噪声，低污染物的发射，有效的操作成本和灵活的可操作性，同时，这对先进的电力保留技术构成了关键的挑战。因此，由于EVTOL起飞过程中的巨大功率需求，最佳起飞轨迹设计至关重要。传统的设计优化，但是，以迭代方式采用高保真模拟模型，从而产生了计算密集型机制。在这项工作中，我们实施了一个支持替代物的倒数映射优化体系结构，即直接预测设计要求（包括飞行条件和设计约束）的最佳设计。经过训练的逆映射替代物执行实时最佳EVTOL起飞轨迹预测，而无需运行优化；但是，一个培训样本需要在此反映射设置中进行一个设计优化。反向映射的过度训练成本和最佳EVTOL起飞轨迹的特征需要开发回归生成的对抗网络（Reggan）代理。我们建议通过转移学习（TL）技术进一步增强Reggan的预测性能，从而创建一种称为Reggan-TL的方案。在这项工作中，发电机采用设计要求作为输入并产生最佳的起飞轨迹配置文件，而歧视器则在培训集中区分了生成的配置文件和真正的最佳配置文件。尤其是，提议的核根方案利用了由发电机网络和鉴别器网络组成的生成对抗网络（GAN）架构，并具有均一平方误差（MSE）和二进制跨透镜（BC）的组合损失，用于回归任务。综合损失有助于双重方面的发电机培训：MSE损失目标是生成的概况和培训对应物之间的最小差异，而BC损失则驱动了生成的配置文件，以与训练集共享类似模式。我们证明了Reggan-TL在空中客车A 3 Vahana的最佳起飞轨迹设计上的实用性，并将其与代表性替代物的性能进行了比较，包括多输出高斯工艺，条件gan和Vanilla Reggan。结果表明，Reggan-TL仅使用200个训练样本，而最佳参考替代物需要400个样本，达到了99.5％的概括精度阈值。培训费用减少了50％，降低了Reggan-TL实现的概括准确性的标准偏差，证实了其出色的预测性能和广泛的工程应用潜力。
dcg-gan：具有生成对抗网络的设计概念生成
抽象生成的对抗网络（GAN）最近被提议是一种潜在的破坏生成设计方法，因为它们具有出色的视觉吸引力和现实样本的能力。然而，我们表明当前的生成器二歧视架构固有地限制了gans作为设计概念生成（DCG）工具的能力。具体来说，我们基于GAN架构对大规模数据集进行了DCG研究，以促进对这些生成模型的性能的理解，以生成新颖和多样化的样本。我们的发现源自一系列的综合和客观评估，表明，尽管传统的gan架构可以生成逼真的样本，但生成的样本和时尚混合的样本非常类似于训练数据集，表现出明显较低的创造力。我们提出了一种使用GAN（DCG-GAN）的DCG的新通用体系，该架构使基于GAN的生成过程能够以几何条件和标准（例如新颖性，多样性和可取性）为指导。我们通过严格的定量评估程序和涉及89名参与者的广泛定性评估来验证DCG-GAN模型的性能。我们通过为工程设计社区提供了几个未来的研究方向和见解，以实现DCG的甘斯潜力尚未开发的潜力。
Marissa Decesaris Siegel（她/她），DNP，CRNP，PMHNP-BC ...
费城，pa mdeces@upenn.edu教育大学，匹兹堡，匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州护理实践实践医学博士学位高管系统高管领导力，2024年荣誉：盖尔·A·沃尔夫·沃尔夫（Gail A. Wolf A. Wolf A. Wolf A.护理，2014年荣誉：Summa cum Laude，Dean的2010 - 2014年，护理本科荣誉计划，Hillman Family Foundation奖学金，FULD本科研究的机会（四）研究员，积极心理学本科生研究计划研究员，Mary D. Naylor D. Naylor本科生研究奖教授，2024年8月至今
在宾夕法尼亚州英联邦法院Amro Elansari，请愿人：： v。：No. 663 M.D. 2020：宾夕法尼亚州联邦
7作为1871年《公民权利法》的一部分，1983年授权对“任何国家或地区或哥伦比亚特区，臣民，臣民，或领域的任何国家或其他因素或其他因果关系中的任何国家或其他因素，任何人或其他私人置于辖区的人或其他因素，该法规，条例，法规，习惯，习俗或用法的有色人种，该人的辖区或其他因素，任何事件，宪法和法律[。]” 42 U.S.C.§§1983。根据1983年的索赔要求请愿人确定某些人剥夺了他一项可识别的联邦权利，并且该人在根据州法律的颜色行事时剥夺了他的联邦权利。Urbanic诉Rosenfeld，616 A.2d 46，479-80（Pa。Cmwlth。1992）。1992）。
镰刀菌产生低温活性脂肪酶
摘要 本研究旨在利用从利比亚 Al-Gabal Al-Gharby 的橄榄油加工废料中分离出来的一些真菌来生产和部分纯化冷活性脂肪酶。分离出了 12 个属的 31 种真菌。F. solani 最为普遍，占总镰刀菌的 94% 和总真菌的 28.7%，在 10 和 20°C 的脂肪酶生产琼脂培养基上测试了 102 种真菌分离株的脂解活性。最活跃的分离株是链格孢菌（2 个分离株）、镰刀菌和青霉菌（每种 1 个分离株）。通过测序（ITS）对最活跃的四个分离株进行了分子鉴定。通过优化一些营养和环境因素，最大限度地提高了四种强效真菌菌株的冷活性脂肪酶产量。 F. solani AUMC 16063 在 pH 3.0 和 15°C 条件下培养 8 天后，利用硫酸铵作为氮源，能够产生最大量的脂肪酶活性（46.66U/mL/min）和比活性（202.8U/mg）。然而，在同样的条件下，当使用酵母提取物作为氮源 6 天后，产生的低温活性脂肪酶显示出最高的比活性（1550U/mg）和脂肪酶活性（36.74U/ml/min）。这是首次对 Fusarium solani 产生、部分纯化、最大化和表征低温活性脂肪酶的研究。
“生活必需品之王”：
本报告列举了确凿的证据，表明少数垄断企业已经在美国食品和农业体系中获得了危险的权力。目前，大约有三十多家企业决定了几乎所有生产农业投入品、加工农作物和向美国公众分发食品的行业的发展路线和贸易条件。在其中一些行业中，一家企业独自对主要产品行使垄断权，按照自己的意愿控制价格，并掌握着竞争对手的生存权。在其他行业中，紧密的寡头垄断企业通过合谋安排共享主导地位并限制竞争。在整个农业供应链中，企业寡头集团已经将决定谁可以耕种以及如何耕种、在这个国家生产和销售什么食物以及我们所有人要为此支付多少钱的权力据为己有。