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法律上独立的 Ernst-Leopold Klipstein 博士基金会旨在促进吉森尤斯图斯李比希大学 (JLU) 的科学研究,旨在通过创新的知识型概念改善环保和可持续的农业生产。资助重点涉及植物病理学和植物生物技术研究,以开发和维护可持续的生物系统用于资源利用,同时考虑到流行病学和进化生物学机制。
资金重点关注植物病理学和植物生物技术研究,以开发和维护可持续的生物系统,实现资源利用,同时考虑到流行病学和进化生物学机制。可持续作物生产方面的研究需求不断增加,例如通过现代育种技术(如基因组编辑)改良作物;使用环保农药(如“生物制剂”)开发新的作物保护方法;使用突破性创新,如使用非编码 RNA 控制植物疾病;引入生物技术方法减少磷酸盐和硝酸盐施肥;以及通过实质性的可持续生产战略提高热带和亚热带地区的作物产量。
- 董事会决定基金会收入的分配。同样,基金会委员会决定了上述资金选择和/或任何资金扩展的例外(仅在有理的例外情况下才有可能)。- 如果批准了奖学金,则在批准通知书中指定的期限内,赞助人员有义务向基金会的董事会提交有关工作进度的书面报告;必须将德语和英语的摘要作为附录附加 - 有关赠款的一般信息(授予的赠款数量,资助项目的主题等)将在基金会的主页上发布;在受赠人的同意下,有关赞助人员的信息也是可能的。通过上述申请表制作相应的声明。- 基金会的资金没有法律权利;由于申请而产生的费用无法偿还。
温度2:125±10°t1和T2之间的温度变化很快,在一个周期中保持T1和T2 30分钟
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基于流量的生成模型在计算数据生成和可能性方面具有某些优势,并且最近显示出具有竞争性的经验性能。与基于基于分数的扩散模型的累积理论研究,基于流的模型的分析,这些模型在正向(数据到噪声)和反向(噪声到数据)方向上都是确定性的,这仍然很少。在本文中,我们提供了一种理论保证,即通过渐进流模型,即所谓的JKO流程模型生成数据分布,该模型在正常化的流网络中实现了Jordan-Kinderleherer-Otto(JKO)方案。利用在瓦斯斯坦空间中近端梯度下降(GD)的指数收敛性,我们证明了kullback-leibler(KL)通过JKO流量模型(ε2)为O(ε2)保证数据生成数据时,当使用n log(1 /ε)许多jko步骤(1 /ε)许多JKO步骤(n残基块)中,prowter strorder in Flow pronder in prift stry stred step step step erry是ε在ε是ε在ε中均为ε。对数据密度的假设仅仅是有限的第二时刻,该理论扩展到无密度的数据分布以及在反向过程中存在反转误差的情况下,我们获得了KL-W 2混合错误保证。证明,JKO型W 2-proximal GD的非反应收敛速率已被证明是一类凸目标函数的一类凸出物质功能,该函数包括KL差异作为一种特殊情况,可以具有独立的利益。分析框架可以扩展到应用于基于流的生成模型的其他一阶瓦斯汀优化方案。
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