Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Gradually Varying Flow01:29

Gradually Varying Flow

459
Gradually varying flow (GVF) in open channels describes situations where water depth changes slowly along the channel due to factors like non-uniform bed slope, channel shape variations, or obstructions. This flow type occurs when the depth adjusts gradually to balance gravitational forces, shear forces, and energy requirements, resulting in a low rate of depth change.Characteristics of Gradually Varying FlowGVF is commonly observed in natural streams, rivers, and canals, where flow depth...
459
Rapidly Varying Flow01:24

Rapidly Varying Flow

533
Rapidly varying flow (RVF) in open channels is characterized by abrupt changes in flow depth over a short distance, with the rate of depth change relative to distance often approaching unity. These flows are inherently complex due to their transient and multi-dimensional nature, making exact analysis difficult. However, approximate solutions using simplified models provide valuable insights into their behavior.Key Features of Rapidly Varying FlowRVF is commonly observed in scenarios involving...
533
Accelerating Fluids01:17

Accelerating Fluids

2.3K
When a fluid is in constant acceleration, the pressure and buoyant force equations are modified. Suppose a beaker is placed in an elevator accelerating upward with a constant acceleration, a. In the beaker, assume there is a thin cylinder of height h with an infinitesimal cross-sectional area, ΔS.
The motion of the liquid within this infinitesimal cylinder is considered to obtain the pressure difference. Three vertical forces act on this liquid:
2.3K
Fast Decoupled and DC Powerflow01:24

Fast Decoupled and DC Powerflow

773
The fast decoupled power flow method addresses contingencies in power system operations, such as generator outages or transmission line failures. This method provides quick power flow solutions, essential for real-time system adjustments. Fast decoupled power flow algorithms simplify the Jacobian matrix by neglecting certain elements, leading to two sets of decoupled equations:
773

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

RAD51 gene is associated with advanced age-related macular degeneration in Chinese population.

Clinical biochemistry·2013
Same author

Immunization against recombinant GnRH-I alters ultrastructure of gonadotropin cell in an experimental boar model.

Reproductive biology and endocrinology : RB&E·2013
Same author

Multi-class constrained normalized cut with hard, soft, unary and pairwise priors and its applications to object segmentation.

IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society·2013
Same author

Comparison of genomic and amino acid sequences of eight Japanese encephalitis virus isolates from bats.

Archives of virology·2013
Same author

Regulation of dendritic cell differentiation in bone marrow during emergency myelopoiesis.

Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)·2013
Same author

Separation of mandelic acid and its derivatives with new immobilized cellulose chiral stationary phase.

Journal of Zhejiang University. Science. B·2013
Same journal

Relation DETR+: Exploring Explicit Position Relation Prior for Dense Prediction.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

RBF++: Quantifying and Optimizing Reasoning Boundaries across Measurable and Unmeasurable Capabilities for Chain-of-Thought Reasoning.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

CAFE: Cross-View Adaptive Fusion and Cluster Center Enhancement for Robust Multi-View Clustering.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

DIVER: Reinforced Diffusion Breaks Imitation Bottlenecks in End-to-End Autonomous Driving.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

Ethics-Aware Safe Reinforcement Learning for Rare-Event Risk Control in Interactive Urban Driving.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
Same journal

Learning Shape Anchors for Holistic Indoor Scene Understanding.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Feb 18, 2026

Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging
14:25

Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging

Published on: March 6, 2013

17.2K

フローターボ:多段階の精錬によるフローベースの画像生成モデルの加速

Wenliang Zhao, Minglei Shi, Xumin Yu

    IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
    |February 16, 2026
    PubMed
    まとめ
    この要約は機械生成です。

    FlowTurboは,より速く,高品質のビジュアル生成のためのフローベースの生成モデルを加速します. このフレームワークはサンプリングの速度と品質を向上させ,リアルタイムで画像生成を実現します.

    さらに関連する動画

    A Microfluidic Model of Biomimetically Breathing Pulmonary Acinar Airways
    09:39

    A Microfluidic Model of Biomimetically Breathing Pulmonary Acinar Airways

    Published on: May 9, 2016

    8.4K
    Time Multiplexing Super Resolving Technique for Imaging from a Moving Platform
    06:25

    Time Multiplexing Super Resolving Technique for Imaging from a Moving Platform

    Published on: February 12, 2014

    8.9K

    関連する実験動画

    Last Updated: Feb 18, 2026

    Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging
    14:25

    Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging

    Published on: March 6, 2013

    17.2K
    A Microfluidic Model of Biomimetically Breathing Pulmonary Acinar Airways
    09:39

    A Microfluidic Model of Biomimetically Breathing Pulmonary Acinar Airways

    Published on: May 9, 2016

    8.4K
    Time Multiplexing Super Resolving Technique for Imaging from a Moving Platform
    06:25

    Time Multiplexing Super Resolving Technique for Imaging from a Moving Platform

    Published on: February 12, 2014

    8.9K

    科学分野:

    • 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
    • コンピュータビジョン コンピュータビジョン
    • 機械学習 (Machine Learning) とは,機械学習 (Machine Learning) とは,機械学習 (Machine Learning) と呼ばれるものです.

    背景:

    • フローベースのモデルは,競争力のある視覚生成品質と推論速度を提供します.
    • フローベースのモデルの効率的なサンプリング方法は,拡散モデルと比較して十分に研究されていない.
    • フローマッチングにより,発電に有利な,よりストレートなサンプリング軌道を可能にします.

    研究 の 目的:

    • フローベースの生成モデルのサンプリングプロセスを加速するためのフレームワーク,FlowTurboを開発する.
    • 流量ベースのモデルのサンプリング速度と視覚品質の両方を向上させる.
    • 生成的なタスクにおける推論時間を短縮するための新しいテクニックを導入する.

    主な方法:

    • 提案されたFlowTurboフレームワークは,安定した速度出力を推定するために軽量な速度精製器を使用しています.
    • 擬似補正器とサンプル認識コンパイルを導入し,推論時間をさらに短縮しました.
    • 大型モデルの解像度で生成を分割する多段階の精製技術を開発しました.
    • レイテンシーとスループットを最適化するために,ステージ認識の展開戦略を実装しました.

    主要な成果:

    • クラス条件生成の加速比は53.1%58.3%,テキストから画像生成の加速比は29.8%38.5%を達成しました.
    • ImageNetで2.12 (100 ms/img) と3.93 (38 ms/img) のFIDを達成し,最新のリアルタイム生成を確立しました.
    • SD 3.5 Largeで ~50%のスピード改善が実証され,NVIDIA 3090 GPUで 28.05のFIDを達成しました.

    結論:

    • FlowTurboは,多段階のサンプリングパラダイムを変更することなく,フローベースの生成モデルを効果的に加速します.
    • このフレームワークは,画像編集やインペインティングなどのさまざまなタスクに適用できます.
    • FlowTurboは,リアルタイムで高精度な画像生成を可能にし,この分野で新しいベンチマークを設定します.