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World File Search System不完美的
定量评估可以在不完美的信息下稳定间接互惠
补充图1：减少的马尔可夫链建模评估动力学状态。A类型（S，K + L）的汇总状态，在其他玩家眼中对玩家1进行评估，而K + L的k + l播放器1的玩家数量评估为良好。它们具有K' + l'= k + l）的汇总状态（S，K'，L'），内部（“隐藏”）过渡会改变K和L的值，同时保持其总和恒定。b，为了易于可视化，我们仅显示汇总状态并在以下说明马尔可夫链时省略了内部状态。请注意，内部状态可以确定从状态中的过渡。
学习现实世界图像不完美的监督
现实世界的图像旨在消除各种不良天气相关的伪影。由于同时捕获图像对的不可能，现有的现有世界脱水数据集经常表现出不一致的不一致，位置和地面真实性之间的纹理和质地，并导致输入降解的图像，从而导致不完善的监督。这种非理想的监督对基于学习的脱水甲基动物的训练过程产生负面影响。在这项工作中，我们尝试通过统一的解决方案解决各种不一致的解决方案。具体而言，通过信息瓶颈理论所涉及的，我们首先开发一个一致的标签构造函数（CLC），以生成伪标签，同时与输入降级的图像尽可能一致，同时消除大多数与天气相关的降解。在特定的情况下，电流输入的多个相邻帧也被送入CLC，以增强伪标记。然后，我们将原始的不完美标签和伪标签汇总，以通过拟议的信息分配策略（IAS）共同监督降雨模型。在测试期间，仅使用脱气模型用于推断。在两个现实世界中的deweathering数据集上进行的实验表明，我们的方法有助于现有的脱水模型实现更好的表现。代码可在https://github.com/1180300419/ Interfect-deweathering获得。
气候变化对不完美的主宿主运动生态学的影响
表1：确定巨大食肉动物活性受气温控制的程度的模型选择结果。最佳拟合模型是通过校正小样本量（AICC）的Akaike的信息标准来识别的。所有模型均包含围绕单个巨型武术的随机截距。参数值显示在logit量表上。
磨损不完美的功能分级零件的行为分析：分析和实验技术
摘要。在本研究中使用了分析溶液和实验测试的组合，以评估多孔功能分级材料（PFGM）结构系统的耐磨性。使用基于不同参数的3D打印技术制造了圆柱多孔样品。根据ASTM标准，已经使用圆盘摩擦计上的销钉研究了多孔样品的滑动磨损行为。结果显示实验和分析分析之间的合理一致，差异为10.434％。这表明3D打印可以适用于制造可靠的粘弹性样品。但是，孔隙率参数对耐磨性有重大影响。多孔分级技术导致FGM PLA样品的较高实验性耐磨性约为31％。使用扫描电子显微镜（SEM）进行了样品骨折表面的体形观察，以检查PFGM层的性质。
ImageExplorer：多层触摸探索，鼓励对不完美的 AI 生成图像标题持怀疑态度
盲人用户依靠替代文本 (alt-text) 来理解图像；然而，替代文本经常缺失。AI 生成的字幕是一种更具可扩展性的替代方案，但它们经常会遗漏关键细节或完全不正确，用户可能仍然会错误地相信它们。在这项工作中，我们试图确定其他信息如何帮助用户更好地判断 AI 生成的字幕的正确性。我们开发了 ImageExplorer，这是一个基于触摸的多层图像探索系统，允许用户探索图像的空间布局和信息层次结构，并在一项有 12 名盲人参与者的研究中将其与流行的基于文本 (Facebook) 和基于触摸 (Seeing AI) 的图像探索系统进行了比较。我们发现探索通常能够成功地鼓励人们对不完美的字幕持怀疑态度。此外，许多参与者更喜欢 ImageExplorer，因为它具有多层次和空间信息呈现，而 Facebook 则因为它具有摘要和易用性。最后，我们确定了针对盲人用户的有效且可解释的图像探索系统的设计改进。
文章https://doi.org/10.1038/s41467-023-37817-x定量评估可以在不完美的信息下稳定稳定互惠
间接互惠领域调查了当个人不断监视和相互评估的社交互动时，社会规范如何促进合作。通过遵守某些社会规范，合作可以提高其声誉，进而获得他人的好处。八个社会规范，称为“八个领导”，只要信息是公开且可靠的，就可以有效地促进合作的演变。这些规范将小组成员归类为“好”或“坏”。在这项研究中，我们研究了一个场景，在这种情况下，个人相互分配细微的声誉分数，并且只与那些超过一定阈值的人合作。我们通过分析和模拟来发现此类定量评估是错误纠正的，从而在信息是私人且不可靠的情况下促进了合作。此外，我们的结果确定了四个针对此类条件的特定规范，并且可能与维持自然人群的合作有关。
全球距离的怪异动作：量子互联网的空间纠缠分布的分析
▶每个节点的少量节点和Qubits； ▶不完美的纠缠来源； ▶非确定性基本链接生成和纠缠交换； ▶不完美的测量和门操作； ▶无（或有限）纠缠蒸馏/误差校正。
ImageExplorer：多层触摸探索，鼓励人们对不完美的 AI 生成图像标题提出质疑
盲人用户依靠替代文本 (alt-text) 来理解图像；然而，alt-text 经常缺失。AI 生成的字幕是一种更具可扩展性的替代方案，但它们往往会遗漏关键细节或完全不正确，而用户可能仍然会错误地相信这些细节。在这项工作中，我们试图确定如何通过额外的信息帮助用户更好地判断 AI 生成的字幕的正确性。我们开发了 ImageExplorer，这是一个基于触摸的多层图像探索系统，允许用户探索图像的空间布局和信息层次结构，并在一项有 12 名盲人参与者的研究中将其与流行的基于文本 (Facebook) 和基于触摸 (Seeing AI) 的图像探索系统进行了比较。我们发现，探索通常能够成功地激发人们对不完美字幕的怀疑。此外，许多参与者更喜欢 ImageExplorer 的多层次和空间信息呈现，以及 Facebook 的摘要和易用性。最后，我们确定了针对盲人用户的有效且可解释的图像探索系统的设计改进。
过程灵活性和不完美的预测对Haber -Bosch绿色氨的操作和设计的影响
本文采用了两种方法来评估extibles在绿色氨植物中的作用：植物设计的线性编程（LP），以及用于植物运行的模型预测控制（MPC）。在绿色氨产生的其他分析中已经采用了这种方法，11 - 15，尽管这里提出了一种隔离阳离子，以确定存储单元对氨价格的影响的程度，并提出了新的敏感性结果。后一种MPC方法在其应用于岛的绿色氨植物中是新颖的，并将后卫导轨置于LP的结果。MPC的目的不是设计控制回路，该控制环确定了氨植物的工作参数（温度，压力，进料比等。）;相反，MPC的目的是用作确定氨植物设定点的算法。换句话说，此处介绍的MPC类似于级联反控制排列中的主要环，决定了功率分配和氨的产生。对于这两种模型，天气数据均来自ERA5，并使用标准涡轮曲线13和Python上的PVLIB模块转换为风和太阳能数据。16
从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂
退出节点：逃避者可以从出口节点逃脱有限时间：play limited STEPS捕获：一个追随者和逃避者在同一时间左右达到相同的节点零和不完美的信息不完美的信息广泛形式的伸缩性可伸缩性挑战：动作空间呈上型，随着地图的大小，时间上的尺寸，