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从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1
抽象的
桑基图是： A) 工艺过程中质量和热量交换的示意图 B) 工艺装置示意图 C) 生产 1 公斤产品的成本图形显示 D) 以流程图显示工艺过程的质量和/或能量平衡 火花点火燃烧循环称为： A) 奥托循环 B) 埃里克森循环 C) 布雷顿循环 D) 林德循环 CO 变换过程是： A) 以上答案都不正确 B) 一氧化碳燃烧生成二氧化碳 C) 从甲烷获取一氧化碳 D) 一氧化碳蒸汽转化为氢气和二氧化碳 开放系统通过以下方式与周围环境相互作用： A) 质量、热量和功的传输 B) 体积变化 C) 温度变化 D) 功或热量 能量表示： A) 系统做最大功的能力 B) 系统或物质的机械能和热能 C) 物质与其周围环境平衡时的性质 D) 系统克服损失的能力 下列哪项是是热的不良导体：A) 砖块 B) 水 C) 泡沫塑料 D) 铜 哪种流体流动平稳且可预测？A) 湍流 B) 过渡 C) 层流 从列表中选择最佳热导体：A) 泥炭 B) 石墨 C) 褐煤 D) 硬煤
摘要 - 这篇研究论文的目标“深度学习，以增强自动驾驶汽车的看法和决策”是为了调查
传统的计算机视觉方法难以提供强大的自动驾驶所需的准确性和适应性水平。此外，多个传感器的集成在有效的数据融合中构成了挑战，以对周围环境有预识的理解。此外，实时处理对快速决策的需求引入了需要创新解决方案的复杂性。应对这些挑战必须释放自动驾驶汽车的全部潜力，从而确保它们在各种和不可预测的情况下进行安全有效的操作。
Stephen Tu研究声明
机器学习中突破的加速速度对人工智能的未来能力提供了无与伦比的乐观。尽管取得了令人印象深刻的进展，但是现代机器学习方法仍然基于基本假设，即测试时间的数据是由收集培训示例的相同分布生成的。为了构建强大的智能系统 - 自动驾驶的车辆，机器人助手，智能电网 - 安全地与周围环境互动并控制周围环境，我们必须理解闭环中部署模型的反馈效果。我的研究应对使用机器学习来控制启用反馈系统的挑战，该系统基于机器人技术的背景。i使用控制理论，统计和优化中的工具来对基于现代数据驱动的控制管道的方法有原则的理解。表征我的贡献的密钥线程是：•从时间相关的数据中学习：反馈系统的区别特征是，数据在随着时间的流逝中变得相关，这打破了密钥独立性的基础机器学习方法。现有的文献表明，与依赖关系的学习要比没有依赖性更难，并且需要通常在实践中不存在的假设。在[11，12，17]中，我表明，对于许多问题，前景更加明亮：从依赖数据中学习是令人惊讶的效果，就好像数据实际上是独立的一样。
对 SPOT 卫星数据进行多日期分析，以识别布基纳法索西部棉花种植区两个地区的作物
ai 在agncole运动结束时，庄稼成熟时。它们的放射性测量与铁中 b veoétation 的 cdle 相混淆。最后。如果想要区分不同文化，就必须看到非耕种领域的性质，以便能够确定发射源的独特属性，例如，对于这个...l，lè，limit·:;因此，有必要从图像中提取它们，以便于与周围环境轻松区分。也就是说：在进行农业运动时-；只有 culü,és 仍然存在。1,;<
第五几家科学高中，具有应用科学选择
•知道如何在统一框架中重建欧洲历史进化过程和欧洲文明的主要动态和基本阶段，然后扩大欧洲文化与其他文化视野之间关系的观点。•掌握以不同程度的复杂性与人与周围环境联系起来的相互作用•知道如何批判性地反思了在不同的知识领域之间的关系，并以一种更具体的方式与哲学思想与科学思想之间的关系 之间的关系。
增强LifePo4（LFP）电化学性能通过插入椰子壳衍生的Rgo的插入 - 例如碳作为液化剂的阴极
在第一个周期中的特定容量为128 mahg -1，在10个周期后的保留能力为75％，在室温和速度为0.1 C的速度为0.1 C. C的提高的电导率和准备样品的电化学性能的提高是由于由RGO-Go-like-like-like carbion-Carboby Sheets提供的三维导电网络所致，如电子显微镜所观察到的。此外，LFP颗粒散射并牢固地连接到每个RGO层侧，因此充当LFP颗粒周围环境中的“桥”。