对比散度是一种常用的基于能量的模型训练方法,但众所周知,它在训练稳定性方面存在困难。我们提出了一种改进对比散度训练的改进方法,即仔细研究一个难以计算且经常为了方便而被忽略的梯度项。我们表明,这个梯度项在数值上是显著的,在实践中对于避免训练不稳定很重要,同时易于估计。我们进一步强调了如何使用数据增强和多尺度处理来提高模型的鲁棒性和生成质量。最后,我们通过实证评估了模型架构的稳定性,并在一系列基准测试和用例(如图像生成、OOD 检测和组合生成)上展示了改进的性能。
通过优化运营策略和提升服务质量,我们的GMV同比增长30.3%至超过人民币43亿元,净亏损同比大幅收窄,反映出我们在提高盈利能力和运营效率方面取得了显著成功。此外,我们不断投入全流量营销,扩大与各种流量平台的合作,为商家打造全面的数字化中游运营平台。我们的商家解决方案在2023年也取得了强劲表现,商业化进程持续加速。我们的活跃商家解决方案商家超过160万,同比增长30.8%,得益于我们产品货币化的改善和线下商家支付意愿的提高,收入大幅增长。
众所周知,在有限、非渐近状态下,对于经典信道和量子信道的区分,自适应策略比非自适应策略更具优势。然而,Hayashi [IEEE 信息理论汇刊 55(8), 3807 (2009)] 表明,在渐近状态下,自适应设置不会改善经典信道区分的指数错误率。我们通过多种方式扩展了这一结果。首先,我们通过证明自适应策略不会渐近改善经典量子信道区分的指数错误率,建立了经典量子信道的强 Stein 引理。其次,我们恢复了许多其他类别的信道,对于这些信道,自适应策略不会带来渐近优势。第三,我们给出了自适应协议对于一般渐近量子信道区分的功率的各种逆界。有趣的是,自适应协议是否可以改善非对称 Stein 设置中量子信道区分的指数错误率仍未可知。我们的证明基于量子通道的摊销可区分性的概念,我们使用数据处理不等式对其进行分析。
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摘要:由于可再生能源在电网中的大规模渗透,储能(ES)设备的利用(ES)设备促进可再生能源消耗并降低用户成本已逐渐成为发展趋势。彻底探索了ES在用户方面的经济利益,并建立了ES的全面好处模型。此外,还建立了共享ES容量配置的投资决策模型。基于每日负载概况的相似性,提出了一种基于高和低相似性的用户选择方法,以提高共享ES的收入。一个示例用于分析和比较用户在高和低负载概况相似性下共享的ES的收入。给出了投资决策的共享能力配置,以实现更大的共享经济利益,这与用户数量呈正相关。
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EEV) 具 有流量调节范围大 、 反应迅速 、 控制精确等特点 [9] , 在定频机组中的应用愈发受到关注 [10] 。 郝文洋 等 [11] 利用电子膨胀阀代替毛细管作为恒温恒湿箱的 节流装置进行实验研究 , 发现改进后箱体温湿度控制
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我们引入了一个新的量子 R'enyi 散度 D # α,其中 α ∈ (1 , ∞ ) 以凸优化程序定义。此散度具有多种理想的计算和操作特性,例如状态和通道的高效半正定规划表示,以及链式法则特性。这种新散度的一个重要特性是它的正则化等于夹层(也称为最小)量子 R'enyi 散度。这使我们能够证明几个结果。首先,我们使用它来获得当 α > 1 时量子通道之间正则化夹层 α -R'enyi 散度的上界的收敛层次。其次,它使我们能够证明当 α > 1 时夹层 α -R'enyi 散度的链式法则特性,我们用它来表征通道鉴别的强逆指数。最后,它使我们能够获得量子通道容量的改进界限。