XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能量的
重塑学生对工作和能量的错误观念
根据建构主义理论，学生只有通过自己的知识构建才能理解各种概念（例如 Bachtold，2013 年；Chrzanowski 等人，2018 年；Fratiwi、Samsudin、Ramalis 和 Costu，2020 年；Khanna、Mello 和 Revzen，2012 年；Kiryak 和 Calik，2018 年）。这似乎是合理的，只有通过学生重建自己的知识才能克服误解（例如 Aksit 和 Wieber，2020 年；Fratiwi 等人，2019 年；Kaniawati 等人，2019 年；Lin、Hsu 和 Yeh，2012 年）。学生有一些概念可以解释一些数学和科学现象，但这些概念与教学中提出的当前公认的学科概念不同。由于学生的概念通常与所教的概念不同，并体现了学生的推理能力，因此物理和科学教育必须认真对待这些概念（Alanazi，2020）。误解是如此
基于能量的场景图生成学习
传统的场景图生成方法是使用交叉熵损失来训练的，该损失将对象和关系视为独立实体。然而，在本质上结构化的预测问题中，这种公式忽略了输出空间中的结构。在这项工作中，我们引入了一种用于生成场景图的新型基于能量的学习框架。所提出的公式可以有效地将场景图的结构合并到输出空间中。学习框架中的这种额外约束充当了归纳偏差，使模型能够从少量标签中有效地学习。我们使用所提出的基于能量的框架 1 来训练现有的最先进模型，并在 Visual Genome [ 9 ] 和 GQA [ 5 ] 基准数据集上分别获得了高达 21% 和 27% 的显着性能提升。此外，我们通过在数据稀缺的零样本和小样本设置中展示卓越性能来展示所提出框架的学习效率。
广义基于能量的模型| UCL发现
我们介绍了基于广义的能量模型（GEBM），以进行生成模块。这些模型结合了两个训练有素的组件：一个基本分布（通常是AnimpliticModel），可以将其范围内的theSupportofDataWithlowIntrintrinsicDimensionInin AhighDimensionalSspace； AndaneNergyFunction，撕裂的杂虫性障碍。与GAN不同，能量函数和基础共同构成了最终模型，GAN仅保留基本分布（“发电机”）。gebms是通过学习能量和基础之间交替的训练。我们表明，两个训练阶段都已很好地确定：能量是通过最大化广义的可能性来学到的，而所产生的基于能量的损失为学习基础提供了信息的梯度。来自训练有素模型的潜在空间的后验样品CANBEOBTAINDEVIAMCMC，从而发现了inthisspacethispacethatpacethatproducebetterqual quatterqual-ity样品。从经验上讲，图像生成任务上的GEBM样本的质量要比单独学习的发电机的质量要好得多，这表明所有其他是相等的，GEBM的gebm将优于相同复杂性的GAN。使用归一化流程作为基础措施时，GEBM在密度建模任务上成功，将可比较的性能转换为直接同一网络的最大可能性。
基于能量的模型规划
摘要：基于模型的规划对于提高强化学习 (RL) 中的样本效率和泛化能力大有裨益。我们表明，基于能量的模型 (EBM) 是一种很有前途的模型，可用于基于模型的规划。EBM 自然支持在给定起始和目标状态分布的情况下推断中间状态。我们提供了一种在线算法来训练 EBM，同时与环境交互，并表明 EBM 允许比相应的前馈网络更好的在线学习。我们进一步表明，EBM 支持最大熵状态推断，并且能够生成不同的状态空间计划。我们表明，纯粹在状态空间中进行推断（没有规划动作）可以更好地泛化到环境中以前看不见的障碍物，并防止规划者通过应用非典型动作序列来利用动态模型。最后，我们表明，在线 EBM 训练自然会导致有意计划的状态探索，其表现明显优于随机探索。
具有能量的中子检测器的广义前向拟合 -
图。1。示例能量谱，代表直接驱动DT低温实验的产物，其离子温度为2 keV，而面积的密度为100 mg/cm 2。sev-sev-sev-sup子在冷DT燃料中经历散射或参与分解反应n（d，p）2n，均以面积密度的优势。通过使用中子传输代码iris3d 9来生成这种能量谱，以使中子光谱用于球形和对称分布的冷燃料层，该频率围绕球形，体积分布的中子源。
电池能量的网格连接代码
- 删除功能或添加功能，即更改BESF规范 - 修改/更新功能，因此 - 单位指定性能的更改 - 容量被删除或添加 - 合规性测试的功能和连接的网格连接的BESF的性能特征
能量的高级催化反应器和系统...
Precision Compustion，Inc。是一家私有公司，成立于1986年，位于美国康涅狄格州北黑文。我们的网站包含催化剂配方，涂料和反应堆制造设施以及由经验丰富的工程师，技术人员和机械师团队支持的多个高级测试钻机。PCI在高级催化反应器，吸附剂模块以及系统设计以及催化剂配方，涂料和支撑方面具有独特的技能。PCI的许多员工都拥有博士学位，包括在化学和化学反应堆工程，机械工程，计算流体动力学，化学，物理和材料科学领域。PCI在催化燃烧和反应和清洁发电领域中开发了世界领先的专业知识。
基于能量的模型的组成视觉产生
人类智力的重要方面是能够用更简单的思想构成日益复杂的概念的能力，从而可以快速学习和适应知识。在本文中，我们表明基于能量的模型可以通过直接组合概率分布来表现出这种能力。组合分布的样品对应于概念的组成。例如，给出一个用于笑脸图像的分布，另一个用于男性面孔，我们可以将它们结合起来以产生微笑的男性脸。这使我们能够生成同时满足概念结合，析取和否定的自然图像。我们在自然面和合成3D场景图像的Celeba数据集上评估模型的组成生成能力。我们展示了模型的独特功能的广度，例如能够不断学习并结合新概念或推断图像概念属性的组成。