XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能量的
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
充满能量的地平线
本文所含文件和信息（“信息”）具有特定性质，仅用于解决 Green Tech Skillnet 的情况，如 2022 年 11 月 18 日的服务合同中所述，而非任何第三方个人或实体。毕马威不承担任何责任，也不承担任何第三方个人或实体因本信息而产生的或与本信息相关的任何损失或损害或产生的费用的责任，无论该损失或损害是如何造成的。任何第三方都不应在未对具体情况进行彻底检查后获得适当的专业建议的情况下根据此类信息采取行动。尽管我们努力提供准确和及时的信息，但本文所含信息仅在 2023 年 12 月准确，我们无法保证其在未来继续准确。未经适当许可，不得全部或部分复制、复制、分发或披露本信息。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
通过呼吸道感染对肺泡景观的形成和肺免疫的长期后果 人类小亚基的核仁成熟 饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响 使用组合优化的可再生发电资产 “我的数据组织和您的数据组织一样好”谬误 优化均质M4钢微结构的有向能量沉积过程的激光功率 基于大脑的预测的挑战和前景 在格陵兰收集风能并将其作为电或能量富含能量的分子出口 鳞茎的神话般的故事。 | Rev Sen 欧洲多学科肿瘤委员会支持Cross 微生物外多糖的进步 b''
呼吸道感染，尤其是病毒感染以及其他外部环境因素，已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是，肺泡巨噬细胞（AMS）是呼吸道感染期间重要的前哨，其消失为招募的单核细胞（MOS）开辟了一个细分市场，以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点，但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地（例如感染）似乎部分取决于其起源，但也取决于局部和/或系统的变化，这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力，从而导致有益的反应，例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护，但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性，并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
基于光伏能量的微电网，用于充电电动车站：与智能电网通信的充电和排放管理策略
戴安·王（Dian Wang）。基于光伏能量的微电网，用于为电动汽车站充电：与智能电网通信的充电和放电管理策略。电力。Decologie deCompiègne大学，2021年。英语。nnt：2021 comp2584。tel-03292806
具有边界惩罚的扰动dirichlet能量的最小化器的对称性
摘要。我们考虑域ω的s 2值图r n最小化了dirichlet能量的扰动，并在ω和水平惩罚上对∂Ω进行垂直惩罚。我们首先显示了使用庞加莱型不平等的物理参数在特定范围内的普遍常数配置的全球最小值。然后，我们证明任何能量最小化器将其值都带入球体s 2的固定半梅里德人，并将最小化器的唯一性推断为适当的对称组的作用。我们还证明了具有不同惩罚的最小化器的比较原则。最后，我们将这些结果应用于球上的问题，并显示最小化器的径向对称性和单调性。在尺寸n = 2中，我们的结果可以应用于列纤维液体中的列液晶和微磁能的Oseen-Frank能量。
被动能量的质感和刚性毛细管材料...
毛细血管本质上是无处不在的，直接参与了生活系统的功能。[1]天然多孔培养基的特征是随机（例如，土壤，海绵）或有序（例如木材，肺）结构。他们的人造顾问在大多数行业，例如过滤器，瓷砖（编织和非织造），吸收剂，陶瓷或组织脚手架中广泛采用。[2]工程设计了多孔材料的毛细管特性，以提高热量，[3]机械，[4]电气，[5]光学，[6]和生物医学[7]性能。除了本质上多孔的材料（例如，金属有机框架[8]）外，该研究还集中在制造过程上，这些工艺可以很好地构成物质添加（例如3D打印[1,9]）或去除（例如，从Bulking [6,10]）从Bulk buts from Bulk Interal in Bulk Interipition from bualte interctuction。具有工程多功能性的多孔材料对被动能源转换设备特别希望。这些设备通常不需要高质量的能源输入，并且由于没有移动机械零件，需要低维护，并且具有成本效益。此外，它们对于离网装置是最佳的，通常，它们促进了与水能Nexus相关的行业的可持续过渡。[11]这些设备可以利用多孔毛细管介质克服小液压头并在整个系统中提供工作流体，而无需进行主动的机械或电气组合。[19]这些材料提供了有限的优化程度已经提出了用于蒸汽产生的应用，[12]淡化，[13,14]盐沉淀，[15]水卫生，[16]太阳能热能收集，[6]和冷却，[17]等。清楚地，优化这种被动设备中多孔材料的毛细血管特性对于提高其整体性能至关重要：较差的毛细管可能会导致连续蒸发过程中的干燥，并且会显着限制最大可实现的设备尺寸。[18]因此，亚最佳毛细血管特性将显着阻碍系统总体的生产率和尺度能力。被动能量转换设备通常使用非构成毛细管材料（例如纸张或商业纺织品）作为移动工作流体的被动组件。
土著式能量的途径：
这一事件解决了实施可再生能源项目的双重挑战，并迫切需要支持土著人民领导的倡议，特别关注土著妇女和青年。利用在土著妇女和青年区域会议上开发的宣言和路线图，以进行公正，可持续的能源过渡（曼谷，2024年9月），该会议将探讨未经免费，事先和知情同意的项目的社会环境影响。这些外部驱动的举措通常会导致生计的流离失所和丧失，对土著妇女和青年产生不成比例的影响。与APFSD 2025主题和联合国关于土著人民权利的宣言一致，该事件还展示了针对土著人领导的可再生项目的途径，强调SDG 5（性别平等），SDG 8（良好的工作和经济增长）（良好的工作和经济增长），以及SDG 17（SDG 17（党派）的目标）。通过小组讨论和互动对话，参与者将探索政策建议，社区优先事项以及成功的土著人领导的能源可持续性模型。该方面的活动旨在提升土著妇女和青年的观点，寄养伙伴关系，并为2030年议程提供可行的见解，并支持一个公正的过渡，这使得没有人落后。
从零中提取能量的理论装置...
摘要 — 本研究提出了一种能够从零点能量 (ZPE) 场中提取能量的装置的理论公式和设计。通过整合霍金辐射、量子信息论和量子场论的原理，我们提出了一种新的能量提取机制。该装置具有一个事件视界模拟器和一个能量提取机制，旨在利用量子涨落，类似于黑洞附近的条件。我们通过严格的数学公式验证了该设计，包括 ZPE 的正则化技术以及与核聚变和裂变过程的相似性。此外，通过将封闭系统视为暗物质黑洞并采用非交换几何，该装置探索了物质和能量的奇异状态。这些先进的理论构造对于保持量子相干性和实现有效的能量提取至关重要。该设计采用了尖端材料和超导技术，量子信息处理确保遵守能量守恒。这项研究的潜在影响是巨大的，为能源生产提供了一种可持续的革命性方法。未来的技术进步和持续的研究对于实际实现至关重要，为未来能源技术的重大贡献铺平了道路。