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轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
净计量表格和净计量应用...
Domingo S. Santiago，Jr. 项目主管/代理总经理 西内格罗斯电力合作社 (NOCECO) 西内格罗斯省，卡班卡兰市 净计量申请意向书 亲爱的 Santiago 先生， 您好！ 这封信确认我打算根据共和国法案 9513 或 2008 年可再生能源法案申请净计量。就此而言，我们希望根据能源监管委员会提供的准则索取必要的申请表并支付所需的费用。 项目详情如下： 所有者： 地址： NOCECO 帐号： 联系电话： 电子邮件地址： 系统类型： 系统规模： 逆变器型号： 模块： 申请准备好后，我们允许 NOCECO 进行配电影响研究并在客户住所或项目所在地进行最终检查。如有疑问和需要澄清，请随时与我联系。此致， 收件者：___________________ 收到日期：_________________
净净能源供应投资：区域比率
分别。欧洲能够在面对各种逆风的情况下将其比率提高0.1，例如能源危机，该危机看到了诸如德国之类的国家返回煤炭，并允许瓶颈和网格互连延迟。对于中国，去年的比率增加了0.3，这主要是由于550亿美元的可再生能源和电网投资投资增加。但是，该地区仍然对化石燃料，尤其是煤炭的投资高昂，该燃料在2022年增加了190亿美元。•北美的能源供应投资组合仍然偏向化石燃料，这主要是由于该地区强大的石油和天然气足迹。其比率在2020年短暂达到了平等
澳大利亚净零净： - 脱碳途径
参考方案没有排放目标。所有其他方案均为国内和出口排放的“净零”，并从目前的排放开始，并在2050年（国内）和2060年（出口）到净零排放的线路轨迹。这些场景都不是预测。
我们对气候净影响净影响的途径
在2030年以后，我们希望我们将更加难以解决我们供应链，运营，物流和处置的排放。解决这些剩余排放将在许多情况下取决于需要广泛的公共/私人协作的技术，基础设施和监管框架，因此我们的脱碳是相互依存的，并且遵循与更广泛的经济过渡的类似时间段。
