With the growth of residential rooftop PV adoption in recent decades, the problem of 1 effective layout design has become increasingly important in recent years. Although a number 2 of automated methods have been introduced, these tend to rely on simplifying assumptions and 3 heuristics to improve computational tractability. We demonstrate a fully automated layout design 4 pipeline that attempts to solve a more general formulation with greater geometric flexibility that 5 accounts for shading losses. Our approach generates rooftop areas from satellite imagery and uses 6 MINLP optimization to select panel positions, azimuth angles and tilt angles on an individual basis 7 rather than imposing any predefined layouts. Our results demonstrate that although several common 8 heuristics are often effective, they may not be universally suitable due to complications resulting 9 from geometric restrictions and shading losses. Finally, we evaluate a few specific heuristics from the 10 literature and propose a potential new rule of thumb that may help improve rooftop solar energy 11 potential when shading effects are considered.

学习一种新语言涉及不断比较语音作品与环境的参考作品。在言语获取的早期，孩子们进行了发音调整以符合他们的看护人的言论。一种语言的成年学习者调整他们的演讲以匹配导师参考。本文提出了一种合成产生正确的发音反馈的方法。此外，我们的目标是在保持演讲者的原始声音的同时产生校正后的生产。该系统提示用户发音短语。记录语音，并用与不准确音素相关的样品用零掩盖。该波形是对语音生成器的输入，作为具有U-NET体系结构的深度学习介绍系统实现，并经过培训以输出重建的语音。该训练集由未损坏的适当语音示例组成，并且对发电机进行了训练以重建原始的适当语音。我们评估了系统的性能在音素替代英语以及发音障碍儿童的最小对单词方面的性能。结果表明，人类听众稍微偏爱我们产生的语音，而不是用不同的扬声器的生产来平滑地替换音素。

主动学习（AL）算法旨在识别注释的最佳数据子集，使得深神经网络（DNN）在此标记子集上培训时可以实现更好的性能。 AL特别有影响的工业规模设置，其中数据标签成本高，从业者使用各种工具来处理，以提高模型性能。最近自我监督预测（SSP）的成功突出了利用丰富的未标记数据促进模型性能的重要性。通过将AL与SSP结合起来，我们可以使用未标记的数据，同时标记和培训特别是信息样本。在这项工作中，我们研究了Imagenet上的AL和SSP的组合。我们发现小型玩具数据集上的性能 - 文献中的典型基准设置 - 由于活动学习者选择的类不平衡样本，而不是想象中的性能。在我们测试的现有基线中，各种小型和大规​​模设置的流行AL算法未能以随机抽样优于差异。为了解决类别不平衡问题，我们提出了平衡选择（基础），这是一种简单，可伸缩的AL算法，通过选择比现有方法更加平衡样本来始终如一地始终采样。我们的代码可用于：https://github.com/zeyademam/active_learning。