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成分语句
水，香蕉，燕麦牛奶[燕麦奶（过滤水，全麦燕麦粉，燕麦浓缩液），含有2％或更低的：葵花籽油，维生素和矿物质混合物（碳酸钙，棕榈酸钙A棕榈酸盐，维生素A，维生素D2，维生素D2，核糖素B12），维生素B12） Acid (to protect freshness), Natural Flavor], NONFAT NSA VANILLA FLAVORED FROZEN YOGURT [Skim Milk, Polydextrose, Maltodextrin, Sorbitol, contains 2% or less of: Whey Protein Concentrate, Natural Flavors, Tara Gum, Guar Gum, Carrageenan, Carob Bean Gum, Mono- and Diglycerides, Acesulfame Potassium, Sucralose, Annatto提取物（颜色），培养物]，花生酱（花生，盐），truvia（erythrotol，甜叶菊叶提取物，天然香料），格兰诺拉麦片[卷燕麦，红糖，红糖，杏仁片，驱动器，expeller duplered canola盐]，蜂蜜。
一致性扩散模型的理论：分布估计符合快速采样
扩散模型已彻底改变了各种综合域，包括计算机视觉和音频产生。尽管具有最新的表现，但由于涉及的大量步骤，扩散模型以其缓慢的样本生成而闻名。响应中，已经开发出一致性模型以合并采样过程中的多个步骤，从而显着提高了样本生成速度而不会损害质量。本文介绍了连续性模型的第一个统计理论，将其培训作为分配差异最小化问题的培训。我们的分析基于一致性模型的Wasserstein距离产生统计估计率，与Vanilla扩散模型相匹配。此外，我们的结果涵盖了通过蒸馏和隔离方法培训一致性模型的训练，从而揭示了它们的基本优势。
系统对冲基金：提出买入理由
调查发现，投资者更倾向于内部开发定价引擎，但访谈也为这一发现增添了一些细微差别。例如，对于价格库，第三方提供的传统期权产品的质量现在很高。高管们需要的不仅仅是简单的现成产品，而是更奇特的产品，需要更大的定制化。对于许多人来说，标准化软件在这里是不够的，访谈显示，基金的开发团队希望有能力在供应商价格库的基础上进行构建。这可能是更好地优化此功能的途径。
皇家妇女医院（RHW）商业规则...
Anything with protein, fat or fibre Thickened fluids Milk (cow, goat, almond, oat etc) Anything dairy – eg skim milk, formula, yoghurt, Yakult TM , watered-down milk, vanilla flavoured milks, ice-cream Lollies and sweets, even if only “sucking” Starch or cornstarch Bone broth, beef-extract or beef-tea Jelly (contains gelatin - 一种蛋白质）任何蛋白质都用果实果肉或蔬菜纤维饮用任何东西 - 例如“真实”或新鲜压制/压碎的苹果，椰子，菠萝或其他果汁，任何“多云”橙汁可口可乐的液体都可以“帮助服用药物”，而不是“帮助服药” - eg nutella，back of nutella，yog nocy nocy nocy nocy nocked note nocked note nocked note nock notella
上升的渐进式加密时间内存折衷
Martin Hellman于1980年提出了时间内存权衡的概念，以对DES进行蛮力攻击。该方法由一个具有强度的预报阶段组成，其结果存储在表中，随后用来显着减少蛮力所需的时间。一个重要的改进是Philippe Oechslin撰写的2003年彩虹桌的介绍。然而，预先计算彩虹表的过程相当低效率，这是由于最终被丢弃的高计算值速率。Avoine，Carpent和Leblanc-Albarel于2023年推出了降级的彩虹桌子，其中包括在预先启动阶段回收链条。在本文中，引入了一种称为上升阶梯彩虹桌的新变体。公式提供了预测攻击时间，预先计算时间，内存要求和覆盖范围。通过理论结果和实施，分析表明，这种新变体对降级的彩虹桌和香草彩虹桌的高度改进都具有显着改善。具体而言，对于典型的99.5％的覆盖范围，上升阶梯式彩虹桌的预先计时时间比下降阶梯桌快30％，并且（最多）比香草彩虹桌快45％，而攻击时间分别降低了攻击时间高达15％和11％。
高蛋白液体饮食计划 - 手术后前 7-10 天
食用前滤干。• 加 1 勺无味蛋白粉的肉汤 • 牛奶：无脂或 1% • 豆浆：原味或香草味 • Lactaid 牛奶：无脂或 1% • 柔滑口味淡酸奶：低脂（无果粒，用代糖增甜） • 酸奶：原味（无味），低脂 • 希腊酸奶：原味或柔滑口味酸奶，（无果粒），低脂，用代糖增甜 • 自制布丁：用低脂牛奶制成，无糖或不添加糖（可使用无糖布丁粉）
2023女性午餐会红色 - 印第安纳波利斯
敞开心heart的吸引力是一种表达您对自己心脏健康的支持和承诺，并通过制作有意义的个人礼物沙拉混合绿色沙拉沙拉，上面放上番茄/黄瓜/spun Carrot缎带/蜜饯橙山羊奶酪奶酪/辣椒奶酪酱/浅黄辣椒奶酪店，配料奶油奶油奶油奶油，奶油奶油奶油，番茄甜品甜点无面粉巧克力酱，上面放有香草豆奶油/浸渍浆果
（WIP）从人类反馈中学习一点加强
11策略梯度算法46 11.1策略梯度算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 11.1.1香草政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 11.1.2加强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 11.1.3加强一把（rloo）。。。。。。。。。。。49 11.1.4近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.1.5组相对策略优化。。。。。。。。。。。。51 11.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 11.2.1政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.2近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.3组相对策略优化。。。。。。。。。。。。56 11.3辅助主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 11.3.1广义优势估计（GAE）。。。。。。57 11.3.2双重正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出