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训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
CCCS-ESS论文竞赛2024（Lukas Lim＆Amy Marsh）
消费者保护和竞争规则对于纠正商业和企业内部关系引起的市场失败至关重要。AI的发展产生了前所未有的问题和新颖的问题，这些问题挑战了当前的消费者保护和竞争规则的假设。因此，这些规则的演变是不可谈判的 - 房间里的大象是“如何？”。
在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
入学申请生物技术（...
SL No. 内容1。 一目了然的部门2。 Vision＆Mission3。 部门4. 提供的程序5。 教师资料6。 研究的推力区域7。 研究项目8。 基础架构和学习资源9。 研究设施10。 扩展活动11。 研讨会/会议组织12. 壁外讲座13。 由老师赢得的奖项14。 由学生赢得的奖项15。 研究出版物16。 研究的协作活动17。 校友18。 最佳实践19。 印刷和电子媒体的部门20。 未来计划21。 照片库SL No.内容1。一目了然的部门2。Vision＆Mission3。部门4.提供的程序5。教师资料6。研究的推力区域7。研究项目8。基础架构和学习资源9。研究设施10。扩展活动11。研讨会/会议组织12.壁外讲座13。由老师赢得的奖项14。由学生赢得的奖项15。研究出版物16。研究的协作活动17。校友18。最佳实践19。印刷和电子媒体的部门20。未来计划21。照片库
评估尼日利亚中北部Kainji湖国家公园Borgu部门的碳固换
基于树种的碳储量估计在尼日利亚很少见。因此，我们使用系统采样技术使用非破坏性方法研究了单个树木的能力。使用Borgu部门的预先分类的Landsat-Oli/TC图像铺设了一百个圆图。绘图中心已找到并用全球定位系统接收器标记。将12.61 m半径（500 m 2）的主要图细分为5.64 m半径（100 m 2）的子图。在主要地块中测量了乳房高度（dbh）≥10cm的树木，而在子图中考虑了≥5cm dbh的树。进行了物种识别和测量。核心样品。核心样品在70°C下干燥至恒定重量。然后将木材密度计算为烤箱干燥的重量/新鲜体积。地上碳上的碳确定为50％生物量。使用核心采样器和土壤螺旋钻以600个样品在两个深度的样品图内，在样品图内的三个点上对对角样品收集土壤样品。样品被气干，磨碎并通过2 mm的筛子筛分。核心采样器和环用于测量散装密度。在105°C下将样品干燥24小时。土壤有机物是通过Fe 2确定的，因此4滴定了酸 - 二足的消化，并计算了有机碳浓度。使用涉及木材密度，DBH和Tree-Height和Anova的异形方程分析树碳数据。 遇到了16个家庭中的35种树种。树碳数据。遇到了16个家庭中的35种树种。凹室微果是最常发生的（18.8％）。树种的丰富度，多样性和重要性值指数分别为2.852、4.779和41.76±35.41。Vitellaria Paradoxa和Afzelia Africana是唯一发现的脆弱物种。带有较大DBH的树木隔离了更多的碳。因此，平均DBH为111.4±0.00 cm的Adansonia digitata隔离了最高量（2.8吨/公顷），这与其他数量明显不同（p <.05）。Securidaca longipendiculata的碳量最少（0.001吨/公顷）。与此同时，土壤碳在Acacia kosiensis，V。Paradoxa和Grewia Mollis主导的地块中较高，分别为0.006758吨/ha，平均0.073±0.0021 ton/ha的bon-bon-Stock和car--bon-stock和co-2，分别为0.271±0.010吨/ha的co 2。
验光师的鲍勃白内障SPOA转介指令
白内障SPOA的推荐过程几乎不需要更改现有过程，并且在许多情况下可以简化当前过程。对于大多数有资格获得自主电话的白内障患者，可以跳过有关他们希望哪个提供者的讨论。现在，所有白内障转介都将发送到一个称为Caparact SPOA的名为Rego的系统，而不是通过不同的GPS或主要眼神服务通过多个通道发送推荐。该过程已详细介绍并在以下页面中映射。
气候变化及其对尼泊尔的水果和蔬菜生产的影响
气候变化，全球现象，通过温度升高和下降，气候区域的变化，疾病/害虫爆发等，对水果和蔬菜的生长和发展产生正面和负面影响。本评论论文旨在描述最近的气候变化模式及其对尼泊尔水果和蔬菜生产的影响。由于气候区的转移，在较高高度生长的热带水果和蔬菜引起的归因于各种生长阶段的显着影响，因为成熟度延迟，成熟延迟；质量不佳的水果，颜色发育不良，水果的晒伤，花朵出现不佳，授粉不当等。研究表明，随着暴露于极端温度，作为适应性机制的昆虫可能会在其体内产生热休克蛋白，冷冻保护剂和渗透剂化合物，以在极端状态下生存。较高的温度会诱导早期开花，导致果实较差，因为夜间低温引起的异常。在蔬菜中，据报道，番茄植物的发生率增加了各种疾病，例如晚枯萎病，叶片卷曲和黑点，气候波动突然发作。因此，审查表明，与果实和蔬菜研究，尼泊尔的教育和发展有关的组织必须组织起来，并努力努力带来新的遗传进步，例如生物技术，组织培养和/或倡议，以适应/减轻/减轻气候的不良效应，例如高密度种植和促进高产的生产和繁荣的生产，并促进繁荣的生产力，增强了繁荣的生产，并促进繁荣的繁荣，并促进繁荣的生产力。尼泊尔迅速涌现的人口。
将地理空间信息应用于气候挑战
文本中的文本为每个部分的开头用于提供各节的指导。这是“将地理空间信息应用于气候挑战”的高级未经编辑的副本。任务团队将在接下来的几个月内详细阐述并基于该草案，直到联合国全球地理空间信息管理（UN-GGIM）的第七级高级论坛（UN-GGIM）将于2024年10月8日至10日在墨西哥墨西哥城召集，设计为“ do-geospatience”的更新版本，是什么？首先在第十三届会议上介绍了委员会要求成员国分享其国家，地区和全球经验，证明了地理空间信息在气候和弹性方面的作用，建立了证据体。预计将通过交互式故事图（或类似平台）发布国家体验并提供，并在第七级高级论坛的领导中得到增强]
云杉甲虫在变化的气候条件下
1阿拉斯加阿拉斯加大学费尔班克斯大学，费尔班克斯阿拉斯加2 USGS，安克雷奇阿拉斯加3美国森林服务，安克雷奇阿拉斯加阿拉斯加4美国森林服务局，阿拉斯加费尔班克斯阿拉斯加阿拉斯加森林服务团队的其他成员：布鲁斯·克雷文斯滕（Bruce Crevensten）
对建筑行业的市售自主绘画机器人的审查
在建筑业中的绘画是一种危险活动，为工人带来了许多建筑风险，例如从高处掉下来，笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质，尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质，导致了几个绘画机器人的提议，目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性，影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人（APR）必要要素的研究，以有效，安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性，以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此，这项研究的目的是确定有效的APR的特性，并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究，介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词：绘画机器人，自动移动机器人，建筑自动化，建筑安全