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shunit：未配对图像到...
我们为未配对的图像到图像（I2i）翻译提出了一种新颖的解决方案。要将带有各种对象的复杂图像转换为不同的域，最近的十种方法使用对象注释来执行每类源源到目标样式映射。但是，我们在i2i中仍有一个要利用的意义。每个类中的一个对象由多个组件组成，所有子对象组件都具有不同的特征。例如，汽车类中的汽车由汽车车身，轮胎，窗户，头部和尾灯等组成，应分别处理它们以进行现实的i2i换算。问题的最简单解决方案将是使用比简单对象注释使用更详细的注释带有子对象组件的注释，但这是不可能的。本文的关键思想是通过利用In-of图像的原始样式绕过子对象的注释，因为原始样式将包括有关子对象组件的特征的信息。具体来说，对于每个像素，我们不仅使用源和目标域之间的每类样式差距，还使用像素的原始样式来确定像素的目标样式。为此，我们为未配对的i2i翻译（Shunit）提供了风格的协调。我们的回流通过从类存储器和原始源图像样式检索的目标域样式来生成新样式。我们的目标是源和目标样式的协调，而不是直接源到-target样式映射。源代码可在线获得：https：//github.com/bluejangbaljang/shunit。我们通过广泛的实验来验证我们的方法，并在最新的基准集合中实现最先进的性能。
1984年国家内阁记录的指南
表1定义................................................................................................................................................书签未定义。表2相关文档..............................................................................................................................................书签未定义。表3 AEMO - 表1 ........................................................................................................................................................ 书签未定义。 表4 AEMO - 表2 .............................................................................................................................................................. 书签未定义。 表5 AEMO - 表3 ........................................................................................................................................................ 书签未定义。 表6 AEMO - 表4样式.................................................................................................................................. 书签未定义。 表7 AEMO - 表5样式.................................................................................................................................. 书签未定义。表3 AEMO - 表1 ........................................................................................................................................................书签未定义。表4 AEMO - 表2 ..............................................................................................................................................................书签未定义。表5 AEMO - 表3 ........................................................................................................................................................书签未定义。表6 AEMO - 表4样式..................................................................................................................................书签未定义。表7 AEMO - 表5样式.................................................................................................................................. 书签未定义。表7 AEMO - 表5样式..................................................................................................................................书签未定义。
让洁净空气走进生活。®
HEPA/ULPA 过滤器构造和测试选项..................................................... 160 MEGAcel ® I eFRM............................................... 161 MEGAcel ® I eFRM 样式代码.................... 162 AstroCel ® III...................................................... 163 SuperFlow ® 24............................................. 164 AstroCel ® I HCX............................................. 165 AstroCel ® I.................................................. 166 AstroCel ® I 样式代码..................................... 167 Alpha ™ 2000................................................. 168 Alpha Cell ® .................................................... 169 Alpha ® /Alpha ™ 2000 样式代码..................... 170 AstroCel ® I HTP............................................. 172 AstroCel ® I HT (750°)............................................. 173 AstroCel ® I HT (400°, 500°)......................... 174 Alpha ™ HT................................................. 175 AstroPak ® .................................................... 176 MEGAcel ® II eFRM...................................... 177 MEGAcel ® II eFRM 样式代码.................... 178 MEGAcel ® II ePTFE..................................... 179 AstroCel ® II（凝胶密封）.................................... 180 AstroCel ® II（刀口）...................................... 181 AstroCel ® II（垫片密封）...................................... 182 AstroCel ® II 样式代码.................................... 183 DimplePleat ® ........................................... 184 DimplePleat ® LB............................................. 185 DimplePleat ® 样式代码...................................... 186
1.文章分类和同行评审政策
● 本论文基于A等人[A 20a]的研究成果投稿。 ● 本文是在A等人的研究成果[A 20a]的基础上进行了修改，并增加了实验。 ● 本文总结了A等人的两项研究成果[A 20a, A 20b]。 请注意，即使某篇论文在本学会看来不构成重复提交，但在其他学术学会看来也可能被视为重复提交。 2.6 作者所有积极参与论文写作过程（包括研究计划的构思和规划、实验的执行和讨论）并对所提交论文的内容负责的个人都必须列在作者名单中。所有相关人员应就作者名单及其列出顺序达成一致。一般来说，论文提交给学会后，作者名单就不能更改。然而，如果必须添加新作者来处理查询，则不适用。 3.稿件格式及写作风格请按照以下规定撰写论文稿件。如有任何疑问，请通过电子邮件（editor@ai-gakkai.or.jp）联系协会秘书处。 3.1 样式文件的使用 请使用期刊的样式文件撰写论文稿。您可从以下协会网站获取样式文件。 “期刊样式文件”https://www.ai-gakkai.or.jp/published_books/transactions_of_jsai/toukou/ 一般而言，稿件应使用 LaTeX 系统准备。如果您使用期刊样式文件创建它，则可以使用将在期刊中发布的打印图像来创建它。 LaTeX系统采用日文版pLaTeX作为标准。作者有责任调整由于 LaTeX 系统差异而导致的打印图像的差异。如果您无法使用 LaTeX 系统，也可以使用 Microsoft Word 格式的样式文件。 3.2 稿件结构 请按照样式文件和下图所示的结构撰写稿件。 标题 请按照样式文件在稿件第一页开头写上以下内容。
使用 LibreOffice Writer 进行数字文档 (高级)
在 IX 课中，您学习了使用 LibreOffice Writer 进行文字处理的基本概念，其中涵盖了创建、编辑和格式化文档等基本功能。但是，在当今的专业设置中，您需要了解更多功能才能创建可以以专业风格呈现的文档。LibreOffice Writer 提供了各种功能和命令，使您能够创建具有一致格式的美观且美观的文档。此外，这些文档易于阅读、理解和编辑。在本单元中，您将学习使用样式格式化文档、使用样式格式、创建新样式、更新样式和应用样式以及使用其他文档的模板格式化当前文档。带有图片的文档总是比文本文档更容易理解。图片具有视觉吸引力，因为与任何其他形式的信息相比，我们的大脑对颜色的反应更快。在数字文档中，图片可以是绘图、图表、照片，
朝紧凑的神经风格转移的可逆图像表示
摘要。任意的神经风格转移旨在通过引用提供的样式图像来造型内容。尽管为实现内容保存和样式转移性而进行了各种努力，但由于内容和样式功能的重复导致了不愉快的图像人工制品，因此对此任务的学习表现仍然具有挑战性。在本文中，我们学习了从信息理论的角度进行动机的风格的紧凑神经表示。在特殊的情况下，我们在可逆流网络的顺序模块上执行压缩表示，以减少特征冗余，而失去内容保存能力。我们使用Barlow Twins损失来减少信道依赖性，从而提供更好的内容，并优化参考图像和目标图像之间样式代表的Jensen-Shannon差异，以避免使用 - 和
指令：在离散潜在...
摘要 - 表达文本到语音（TTS）的目的是通过不同的口语风格综合语音，以更好地反映人类的语音模式。在这项研究中，我们试图使用自然语言作为一种提示，以控制合成语音中的样式，例如，“充满悲伤的情绪中的叹气语调，并有些无助的感觉”。考虑到没有现有的TTS语料库适合基于这项新型任务，我们首先构建了语音语料库，其语音样本不仅用内容转录，而且还具有自然语言的样式描述。然后，我们提出了一种表现力的TTS模型，名为Constructtts，该模型在以下方面是新颖的：（1）我们充分利用了自我监督的学习和跨模式公制学习，并提出了一种新颖的三阶段训练程序，以获得一种可有效地嵌入良好的句子模型，可以有效地从样式中捕获促进语音和对照式的演讲风格，从而有效地捕获语义信息。（2）我们建议在离散的潜在空间中对声学特征进行建模，并训练一种新型的离散扩散概率模型，以生成载体定量（VQ）声音令牌，而不是常用的MEL频谱图。（3）我们在声学模型培训期间共同应用共同信息（MI）估计和最小化，以最大程度地减少扬声器和样式的MI，避免使用样式提示中可能的内容和扬声器信息泄漏。已经进行了广泛的客观和主观评估，以验证指令的有效性和表现力。实验结果表明，指令可以通过控制口语样式的样式来合成高层和自然语音。
基于加固学习的动态风格生成的服装
摘要。本文旨在为服装风格的生成建立和验证动态模型，以增强服装设计领域的快速风格创新和个性化定制。这项研究利用了基于CAD（计算机辅助设计）技术的服装模型，并与RL（增强学习）算法配对，用于风格生成。通过编译和分析综合的服装CAD信息和样式参考样本的数据集，为模型培训和评估创建了模拟环境。研究结果表明，与传统的CAD设计技术和基于规则的样式生成方法相比，本研究中提出的动态服装样式生成模型表现出了卓越的风格一致性，独创性和美学吸引力。该模型能够根据指定的设计元素和样式参考来生产量身定制的服装设计，从而证明了高水平的灵活性和适应性。总而言之，这项研究介绍了一种创新的设计工具和服装行业的模型，并准备简化设计过程，最大程度地降低成本并促进可持续的行业增长。