是由流行的深度学习算法引起的计算困难,用于生成时间密度的生成建模,我们提出了一种廉价的替代方案,需要最小的超参数调整,并对高维问题有利地缩放。特别是我们使用基于投影的最佳传输求解器[Meng等人,《神经信息处理系统的进步》(Curran Associates,2019年),第1卷。32]加入连续的样品,然后使用运输花样(Chewi等,2020)来插入不断发展的密度。当采样频率足够高时,最佳图与身份相近,因此在计算上有效地计算。此外,由于所有最佳图都是独立的,因此可以同时学习训练过程,因为训练过程是高度平行的。最后,该方法仅基于数值线性代数,而不是最大程度地减少非convex目标函数,从而使我们可以轻松地分析和控制算法。我们在合成和现实世界数据集上介绍了几个数值实验,以证明我们方法的效率。尤其是这些实验表明,与在各个维度范围内按时间调节的最新标准化流相比,所提出的方法具有很高的竞争力。
传递能够快速充电而无需加速降解的锂离子电池是运输电气的重要里程碑。最近,对应用数据驱动的方法进行优化快速充电协议以避免加速电池降解的兴趣越来越大。然而,这种数据驱动的方法避免了缺乏鲁棒性,解释性和普遍性,这阻碍了它们在实践中的广泛使用。为了解决此问题,本文提出了一种方法,将数据驱动算法的快速充电协议解释为基于模型的最佳控制问题的解决方案。这种混合方法结合了数据驱动方法预测电池降解的功能,以及基于模型的方法的灵活性和最佳保证。结果突出了提出的混合方法生成快速充电协议的潜力。尤其是,对于10分钟内的快速充电到80%的电荷,预计与纯粹数据驱动的方法相比,提出的方法被预计将使周期寿命从912循环增加到1078个周期。
•成立于1993年,被通知为州合金融资实体(SPFE),并充当两个基金的基金经理 - UIDF和MCRF•杠杆GOI Megacity Scheme and EAP资金,创建了两项基金的实质性语料库(〜1200 CR Balance,2018年)。已经建立了KWSPFT并提高了免税债券,现在利用Gok计划基金,UIDF,MCRF资金进行项目。•大致上采用了两类资金模型 - EAP(60:40)和政府。赞助(50:50)。赠款,贷款比例。虽然从GOI/ GOK传递了赠款部分,但贷款组件通过SFC的支持ULBS提供证券,以偿还。•尽管KuIDFC董事会处理公司事务,但有授权的委员会(内阁有委派的权力)负责项目/计划的决定。•根据KuIDFC HR政策招募的代表,合同,外包和咨询公司的人员组合约为350。这些员工分布在卡纳塔克邦的8个地点,包括班加罗尔的总部
Scania Super在最低rpm处的最高扭矩无与伦比,将新的基准标记为业内最好的基准。其13升六缸发动机以900rpm的价格提供了出色的2,800nm,燃料节省了8%。具有高级工程,例如双顶凸轮轴,优化的喷油器,精密涡轮增压以及最先进的发动机管理系统,Scania超级定义功率,效率和每一旅程的可靠性。
本报告包括 1973 年 10 月完成的合同主题的摘要和书目列表。主要主题包括:激光技术、强爆炸的影响、地球科学、粒子束和材料科学。有关其他感兴趣的项目的部分作为可选主题包括在内;有关地磁脉动的材料将在单独的报告中摘录。