我们考虑通过文本指导将几何细节添加到3D对象网格的问题。文本到3D生成建模已成功应用于计算机视觉[Poole等。2023;张等。2024],计算机图形[Khalid等。2022]和地理处理[Gao等。2023; Xu等。2024]应用。这些方法着重于直接从文本中生成3D网格[Poole等。2023; Wang等。2023]没有为用户提供控制输出形状粗糙结构的能力,从而限制了需要仔细控制生成过程的艺术家的实际实用性。其他方法着重于生成3D网格的纹理[Cao等。2023;理查森等。2023],但它们在几何形状上没有执行任何变化。虽然有一些方法[Gao等。2023; Metzer等。2023]向用户提供控制并能够修改给定形状的几何形状,这些方法通常很慢,因为它们依赖于昂贵的得分蒸馏采样[Poole等。2023]。在本文中,我们提出了一种创建3D对象与丰富几何细节的方法,同时允许用户保留对全局形状结构(通过输入粗网格)和本地几何细节(通过输入文本提示)的控制。随着文本引导的生成方法的最新成功[Metzer等。2023; Poole等。2023;理查森等。2023; Wang等。2024;张等。2023],我们在大型预训练的文本对图模型上构建了我们的方法[Rombach等。2022]并使用语言指导几何细节的生成。我们的公式不需要配对的粗几何图和细几何训练数据,而是使用大型预训练的文本对图像模型作为监督,以指导通过可区分的渲染器添加几何细节的过程。我们的主要见解源于以下事实:训练以深度信息指导的文本对图像生成的模型[Mou等。2023]最终创建包含其他几何提示的图像。如图2所示,这些提示是如此突出,即使是现成的正常估计模型也可以提取它们。即,即使小鼠图像仅从三个球体产生,其正常估计(最右图像)显示了与描绘眼睛,鼻子和耳朵的表面相对应的正态。但是,此过程只能从单个角度创建可见的细节,而我们希望将细节添加到给定形状的整个可见表面。我们的方法在三个阶段中将几何详细信息添加到输入网格中。第一阶段基于输入文本提示和输入粗网格生成单视RGB图像。此RGB图像可以看作是如何将其添加到输入网格的几何详细信息的预览。第二阶段根据第一阶段和输入粗网格的单视输出进行多视图生成。第三阶段根据第二阶段的多视图生成来完善输入网格的几何细节。由于每个阶段的输出是非提交的,人类可理解的图像或效果图,因此此属性允许在完成之前的早期瞬间,以便用户决定更改参数或返回并更改/修改输入。此外,前两个阶段仅涉及运行预训练网络的推断,最后阶段直接在网格上运行。每个阶段都可以在几秒钟内完成,因此允许我们的方法用于支持
纯化被放置在带有高速风扇设置的10m3密封空间内。将不同的污染物喷涂到密封的腔室中。在测试期间控制温度和加湿。结果消除了空气中微生物的自然衰变。两个小时后,使用了六个网格的空气微生物采样器进行测试。
注意:EIA在2029年没有水力发电的估计。他们的确从2032年开始持续预测,价格为57.37美元。太阳能光伏成本以净AC(交替的电流)功率表示,可用于网格的安装容量。资料来源:美国能源信息管理局(EIA),级别的成本和级别的避免了新一代成本,特殊制表。
本文考虑了不同的市场环境,以参与到平衡服务市场的平衡服务市场,该市场在分配级别连接到网格的小型可再生能源。通过混合经济和技术方法,它可以在两个相反的环境下评估参与市场的效率:商业计划和技术。在前者中,小型变量分布式可再生能源的供应纯粹是商业基础;在后者中,DSO是由于分布网格中可能出现的失衡而导致的。通过考虑参考分布网络和设计方案,以确定有关权力文件供求的预测不确定性,可以评估不同市场框架的影响。都考虑了可变分布式能源资源和与高压网格连接的可控单元提供的向上和向下平衡服务。此外,对于每个特定的市场模型,解决了由于违反了分销网格的技术约束和可再生能源的能源供应的随机性质而产生的电力供应减少。表明,根据市场框架和特定情况,平衡能源提供的社会成本可以更高或更低,具体取决于分布式可再生能源的不同类型的相对份额以及用于平衡服务及其成本的保留能源的数量。
电力到液体过程的经济绩效在很大程度上取决于电源的功能。例如,电力成本和满载时间。离网解决方案可以确保便宜的绿色电力而不会暴露于电力市场的波动。已经对固体氧化电解场和Fischer-Tropsch合成的液体植物进行了技术经济评估。在植物尺度上从1到1000兆瓦EL处的三个过程配置的离网和网格的方案。额定电解液功率。Fischer-Tropsch产品的净生产成本范围为2.42至4.56欧元 /千克,用于基于网格的情况。相比之下,针对评估的离网情况确定了1.28至2.40欧元 /千克的值。扩大植物的扩展显示超过100兆瓦EL的阈值后,净生产成本的下降减少。由于实质性相对电力成本高达88%。因此,未来的电力到液体项目应以100兆瓦EL的规模设计。额定电解液功率。此外,建议通过实施混合可再生电厂以及电力和Syngas存储技术来使用超过4000 h/a的可用性。
摘要:化石燃料燃烧和内燃机车辆的不利影响使全球震惊了国家。政府正在采取步骤促进电动汽车的使用,这是由于碳排放量减少并解决了环境问题。额外的电动汽车负载对现有网格构成威胁,从而导致电网不稳定。可以通过将可再生能源与电动汽车充电站集成,从而导致双向电力流,从而解决了需求供应不匹配的问题。电网技术的车辆通过从电池组到网格的馈电功率来帮助实用程序,反之亦然。车辆的车辆描述了一个系统,在该系统中,电动汽车,插电式混合动力,燃料电池电动汽车连接到电网,以提供高功率,旋转储备,调节服务等。这项研究的观点是根据网格的负载,使用电动汽车的时间和其他因素来发展明智的充电时间表,以最大程度地降低电力和电动汽车的充电成本,并向电动汽车所有者促进利润。关键字 - 双向功率流,需求供应不匹配,电动汽车(EV),智能充电时间表,车辆到电网(V2G)。
*购买的电力可以通过两种方式测量。基于基于方法的loca反映了网格的平均排放强度(利用网格 - 平均发射概况)的网格强度。基于Amarket的方法反射了公司有目的地选择的电力(或缺乏选择)。因此,一种基于市场的方法考虑了通过可验证的能源tariff的选择。We Have Chosento baseour netzero targeton基于Amarket的方法。