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World File Search System散度族
改进基于能量的模型的对比散度训练
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。
III 族氮化物InAlN 半导体异质结研究进展
由于在高频和高功率固态微波电源设备中的巨大潜在应用，基于GAN的高电子迁移式晶体管（HEMTS）在过去的二十年中引起了很多关注，并且在实现市场商业化方面取得了巨大进展。为了进一步提高设备性能，尤其是在高压，高级材料和设备制造过程中，提出了新颖的设备结构和设计的高操作频率和设备可靠性。在提出的方法中，由于其独特的优质材料特性，基于Inaln的晶格匹配的异质结构可能成为下一个下摆的首选。在本文中，结合了III III化合物半导体材料和设备领域的相对研究工作，我们简要综述了基于Inaln基于Inaln的异质结构半导体组合的艺术状态的进展。基于对基于INALN的异质结构的外延生长的分析，我们讨论了提出的脉冲（表面反应增强）金属有机化学蒸气沉积（MOCVD）的优势和成就，用于INALN/GAN异质结构的外交。
ANNUAL REPORT 年度 报告
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。
![arXiv:1903.10455v4 [math-ph] 2020 年 7 月 28 日](/simg/8\8dacc0c033346514c45d90908100846d6458b7a0.webp)
arXiv:1903.10455v4 [math-ph] 2020 年 7 月 28 日
摘要。这篇短文旨在研究 Bhatia 等人最近研究的量子 Hellinger 距离。[8] 特别强调了重心。我们引入了广义量子 Hellinger 散度族，其形式为 φ ( A , B ) = Tr((1 − c ) A + cB − A σ B )，其中 σ 是任意的 Kubo-Ando 均值，c ∈ (0,1) 是 σ 的权重。我们注意到这些散度属于最大量子 f 散度族，因此是联合凸的，并满足数据处理不等式 (DPI)。我们推导出这些广义量子 Hellinger 散度的有限多个正定算子的重心特征。我们注意到，[8] 中声称，重心作为加权多元 1/2 幂均值的特征，在交换算子的情况下是正确的，但在一般情况下并不正确。
渐近量子信道鉴别的摊销信道散度
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。
青藏高原高寒草地植物物种丰富度及其与环境因子和生物量的关系
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考虑用电形态相似度的多用户共享储能投资决策
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。