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基于流的神经网络潜在状态生成模型...
我们针对两种主要的神经变异源提出了一种联合深度神经系统识别模型：刺激驱动和刺激条件波动。为此，我们结合了 (1) 最先进的刺激驱动活动深度网络和 (2) 灵活的、基于正则化流的生成模型来捕捉刺激条件变异，包括噪声相关性。这使我们能够端到端地训练模型，而无需与许多刺激条件波动的潜在状态模型相关的复杂概率近似。我们根据来自小鼠视觉皮层多个区域的数千个神经元对自然图像的反应来训练模型。我们表明，我们的模型在预测神经群体对新刺激（包括共享的刺激条件变异性）的反应分布方面优于以前的最先进模型。此外，它成功地学习了与瞳孔扩张等行为变量相关的群体反应的已知潜在因素，以及随大脑区域或视网膜位置系统变化的其他因素。总体而言，我们的模型准确地解释了神经变异的两个关键来源，同时避免了许多现有潜在状态模型相关的若干复杂性。因此，它提供了一种有用的工具，用于揭示导致神经活动变异的不同因素之间的相互作用。
地形对潮汐和低频流的影响
拖曳船上和系泊观测表明，内部重力波越过帕劳北部热带西太平洋海域海面以下 1000 米的高大超临界海底山脊。背风波或地形弗劳德数 Nh 0 / U 0（其中 N 为浮力频率，h 0 为山脊高度，U 0 为远场速度）介于 25 和 140 之间。波浪是由潮汐和低频流叠加产生的，因此具有两个不同的能量源，组合振幅高达 0.2 ms 2 1 。波浪的局部破碎导致湍流动能耗散率增强，在靠近地形的山脊背风处达到 10 26 W kg 2 1 以上。湍流观测显示大潮和小潮条件形成鲜明对比。大潮期间，潮汐流占主导地位，湍流在海脊两侧分布大致相等。小潮期间，平均流占主导地位，相对于平均流，湍流主要出现在海脊下游一侧。海脊对水流施加的阻力估计为 O (10 4 ) N m 2 1（每次穿越海脊时），以及相关的功率损失，为低频海洋环流和潮汐流提供了能量吸收。
海上储能系统能量流模拟
在过去的几十年中，许多新的可再生能源得到了开发。风能和太阳能资源的波动对可靠的电力供应提出了巨大挑战。为了使可再生能源完全取代化石能源，需要稳定的供应。中间能量存储有助于减少这些可再生能源发电的波动。由 Ocean Grazer BV 开发的海洋电池提供了将可再生能源储存在海底的可能性。为了储存潜在能量，该系统将淡水泵入柔性囊中，囊被上方水柱的压力放气。与任何其他存储系统一样，能量在此过程中会损失。这项研究对这些损失提供了更深入的了解，并展示了海洋电池的往返能源效率。
基于深度学习的光流有多好？
本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合，以应对单眼同时位置和映射（SLAM）的挑战，并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性，以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验，旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标（CPI）。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系，这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用，尤其是在需要精确空间意识的应用中。
基于流的生成模型 - 它们的工作方式以及如何使用
词汇在讨论的其余部分中：noising/正向过程：从时间t = 0到时间t = 0到n（0，i）在时间t = t向前分布：p t = x t生成/向后过程的定律：从n（0，i）从时间t = 0到时间t = t = t = t = t = t = t = t = t。向后分布：q t = p t -t
冰流的可变性和气候链接
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流国家合作伙伴和指导委员会
苏格兰政府的陆上风政策声明（OWPS）2022通过明确指出：“陆上风开发具有良好的良好记录，即提供帕特兰和其他生物多样性福利”。实际上，苏格兰可再生能源（Scottish Renewables）发表了一份案例研究的报告，陆上风开发使泥炭地恢复受益：“风能和泥炭地：增强独特的栖息地”。正如我们在其他发展中所看到的那样，在陆上风和泥炭地利益之间可能会继续存在积极的协同作用。
使用多个光流算法
摘要：光流技术具有运动跟踪的优势，并且长期以来一直在降水中使用，用于使用接地雷达数据集跟踪降水场运动。但是，基于光流的模型的性能和预测时间尺度受到限制。在这里，我们介绍了将深度学习方法应用于光流量估计的结果，以扩展其预测时间尺度并增强现象的性能。表明，深度学习模型可以更好地捕获降水事件的多空间和多阶段运动，该模型与传统的光流估计方法相对。该模型包括两个组成部分：1）基于多个光流算法的回归过程，该过程更准确地捕获了与单个操作流量算法相比的多空间特征； 2）一个基于U-NET的网络，该网络训练降水运动的多个临时特征。我们通过韩国的降水案例评估了模型性能。尤其是，回归过程通过将多个光流算法与梯度下降方法相结合，从而最大程度地降低了错误，并且仅使用单个光流算法的其他模型胜过其他模型，直到3小时提前时间。此外，U-NET在捕获非线性运动中起着至关重要的作用，而非线性运动无法通过传统的光流估计来捕获简单的对流模型。因此，我们建议使用深度学习的拟议的光流估计方法在改善基于传统的光学流量方法的当前操作现象模型的性能中起着重要作用。
布局：布局生成的流匹配
摘要。查找合适的布局代表了图形设计中的Di-Verse应用程序的至关重要任务。是由简单，更平滑的采样轨迹促进的，我们探索了流动匹配作为基于当前扩散的布局生成模型的替代方法。具体来说，我们提出了Layoutflow，这是一种有效的基于流量的模型，能够生成高质量的布局。我们的方法不是逐步确定嘈杂布局的元素，而是学会逐渐移动或流动初始样本的元素，直到它达到最终预测为止。此外，我们采用了一种调理方案，使我们能够使用单个模型以不同程度的调理来处理各种生成任务。经验，LayoutFlow在最新模型的同时表现出色，同时要快得多。项目页面（包括我们的代码）可以在https://julianguerreiro.github.io/layoutflow/上找到。
