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船舶结构设计载荷标准
合理设计的概念涉及基于科学而非经验程序对所有载荷进行全面确定，以便将不确定性关系降至最低。这种方法的理念是，结构响应也可以准确确定，并且可以避免任意较大的安全系数或“无知因素”。该概念与考虑结构的“需求”和“能力”的现代结构设计方法一致。简而言之，不是确保简单计算的设计应力低于材料的极限强度一个任意的安全系数，而是尝试确定作用在结构上的所有载荷的需求，然后确定承载能力——结构在没有失效的情况下可以承受的载荷。当然，这种方法需要对失效进行定义，失效可能是严重的弯曲、大的裂纹、完全的坍塌或拉伸失效（第二章）。合理性的概念。人们认为船体的设计与概率方法一致，这种方法已被证明对于处理随机航道载荷至关重要。需求和能力都可以用概率来表示，令人满意的设计是将失效概率降低到可接受的低值的设计。确定详细结构设计的局部载荷或应力的问题要复杂得多，这里不再讨论。
船舶结构设计的载荷标准
合理设计的概念涉及基于科学而非经验程序对所有载荷进行全面确定，以便将不确定因素降至最低。这种方法包含这样一种思想，即结构响应也可以准确确定，并且可以避免任意较大的安全系数或“无知因素”。该概念与考虑结构的“需求”和“能力”的现代结构设计方法一致。简而言之，不是确保简单计算的设计应力低于材料的极限强度一个任意的安全系数，而是尝试确定作用在结构上的所有载荷的需求，然后确定承载能力——结构在没有失效的情况下可以承受的载荷。当然，这种方法需要对失效进行定义，失效可能是严重的弯曲、大的裂缝、完全坍塌或拉伸失效（第二章）。合理设计的概念。人们认为船体的设计符合概率方法，这种方法已被证明对于处理随机航道载荷至关重要。需求和能力都可以用概率来表示，令人满意的设计就是将故障概率降低到可接受的低值的设计。确定详细结构设计的局部载荷或应力的问题
算法选择为超集学习
摘要。算法选择是指自动从一组候选算法中求解合并问题实例的最合适算法的任务。在这里，通常根据算法的运行时间来衡量适用性。为了在新问题实例上选择算法，对机器学习模式进行了对先前观察到的性能数据的培训，然后用于预测算法的性能。由于计算效率，这种算法的执行通常会过早终止，从而导致右键观察值代表实际运行时的下限。简单地忽略了这些审查的样本会导致过度乐观的模型，以精确的假设价值（例如常用的惩罚平均跑步时间）将其推定为一种相当任意的和有偏见的方法。在本文中，我们基于所谓的超级学习提出了一种简单的回归方法，其中右审查的运行时数据是根据间隔值的观察结果明确合并的，它是一种直观且有效的方法来处理审查数据。基于公开可用的算法性能数据，我们证明，它的表现优于上述na'的方法来处理审查的样品，并且在算法选择范围内审查回归的既定方法都有竞争力。
文本驱动的3D样式通过跨模式学习
文本驱动的3D样式转移旨在根据文本对场景进行样式化，并以一致性生成任意的新颖观点。简单地结合图像/视频样式传输方法和新颖的视图合成方法会在变化视点时会闪烁，而现有的3D样式转移方法从图像而不是文本学习样式。为了解决这个问题，我们首次设计了一个有效的文本驱动模型，用于3D样式传输，名为Testnerf，通过跨模式学习使用文本对场景进行风格化：我们利用高级文本编码器嵌入文本以控制3D样式传输并在潜在的图像中对准输入文本并在潜在的图像中对齐。此外，为了获得更好的视觉效果，我们引入了风格的范围，从样式的学习特征统计信息以及利用2D式测试结果来纠正突然的颜色溢出。广泛的实验表明，测试仪明显胜过效果的方法，并提供了一种指导3D样式转移的新方法。
在人脑组织的逆粘弹性参数识别中使用基于 dropout 的主动学习和替代模型
逆向力学参数识别可以表征难以实现均匀变形状态的超软材料。但是，这通常需要很高的计算成本，而这主要取决于正向模型的复杂性。虽然有限元模型等模拟方法可以捕捉几乎任意的几何形状并实现相关的本构方程，但它们的计算成本也很高。机器学习模型（例如神经网络）在用作替代复杂高保真模型的替代模型时可以帮助缓解此问题。因此，在初始训练阶段之后，它们充当降阶模型，在此阶段它们学习高保真模型的输入和输出关系。由于需要进行模拟运行，因此生成所需的训练数据需要很高的计算成本。在这里，主动学习技术可以根据训练模型的估计获得准确度来选择“最有价值”的训练点。在这项工作中，我们提出了一个循环神经网络，它可以很好地近似粘弹性有限元模拟的输出，同时显著加快评估时间。此外，我们使用基于蒙特卡洛辍学的主动学习来识别信息量很大的训练数据。最后，我们通过识别人类脑组织的粘弹性材料参数来展示开发的管道的潜力。
ISIC，修订版5解释性注释
01农作物和动物的生产，狩猎和相关服务活动，该部门包括两项基本活动，即作物产品的生产和动物产品的生产。该部门包括在开放土地，覆盖面或温室中种植农作物。组015（混合农业）与识别主要活动的通常原则中断。接受许多农业单位具有合理平衡的作物和动物生产，并且将它们分为一个类别或另一个类别是任意的。该分区包括农作物的土豆植物，包括水培和水培培养基。该部门还包括服务活动，以及农业附带的，以及狩猎，陷阱和相关活动。农业活动排除了对农产品的任何后续加工（根据第10和第11个分类（食品和饮料的生产）和第12级（烟草产品的生产）），除了为主要市场做准备之外。这里包括为主要市场的产品制备。该部门不包括现场建设（例如农业土地梯田，排水，准备稻田等）在F（建筑）节中分类，买家和合作协会从事G节中分类的农产品的营销。还排除了景观服务活动，该活动已在8130类中分类。
超人类主义和个人身份
超人类主义和个人身份 James J. Hughes 在《超人类主义读者》中，Max More 和 Natasha Vita-More 编辑。2013 年。Wiley：第 227-234 页。启蒙价值观建立在独立理性自我、公民、消费者和追求自身利益者的假设之上。即使是威权主义和社群主义的启蒙运动也假设了自主个体的存在，只是主张给予集体利益更大的重视。然而，自休谟以来，激进的启蒙经验主义者对离散、持久的自我的存在提出了质疑。今天，神经科学的还原论促使人们拒绝了本质主义的个人身份模型。当代超人类主义尚未应对自由个人主义的侵蚀对他们个人选择增强和长寿项目造成的根本后果。大多数超人类主义者仍然反映出本质主义的个人身份观念，即使他们接受了彻底的认知增强项目，这些项目将改变意识的每个组成元素。超人类主义者需要努力解决这样一个问题：如果个人身份是一种任意的、可改变的虚构，那么他们的项目和道德将会发生怎样的变化。
基于两三层量子风险评估模型...
摘要：随着量子通信网络建设的加速，学者们针对不同的应用场景提出了不同的量子通信协议，然而很少有学者关注通信前的风险评估过程。本文提出一种基于两个三量子比特GHZ态的量子隐形传态技术的量子风险评估模型，通信方仅利用贝尔态测量（BSM）和双量子比特投影测量（PJM）便可恢复任意的双量子比特状态。该协议可以传递二维风险评估因子，具有更好的安全性能。一方面，更充分的评估因子使得通信双方能够更客观地评估与对方通信的风险程度，另一方面也提高了协议的量子比特效率。此外，我们在该方案中引入第三方可以是半信任的，而前文中第三方必须是完全信任的。这种改变可以减少通信双方对第三方组织的依赖,提高通信的私密性;安全性分析表明该方案可以抵抗内部和外部的攻击,量子电路图也证明我们的协议在物理上更易于实现。
dnaapler：一种重新定向循环微生物基因组的工具
许多生物学实体在内，包括细菌，古细菌，质粒，噬菌体和其他病毒都可以具有圆形基因组。一旦组装，圆形基因组序列表示为线性字符串，并以某种方式标记，以表明其应为圆形。线性序列开始的点是随机的，这是由于从测序读取中组装基因组时使用的算法的性质。这种任意的起点会影响下游基因组注释和分析。它们可能发生在编码序列（CD）中，可能会破坏移动遗传因素（如预言）的预测潜力，并难以基于基因顺序进行pangenome分析。因此，通常需要将微生物序列重新定向，以从某些基因开始：细菌染色体的DNAA染色体复制引发剂基因，质粒的RepA质粒复制起始基因和TERL大型末端末端基因酶基因的细菌亚nunit基因的细菌属基因。在这里，我们提出了DNAAPLER，这是一种柔性微生物序列的重新定向工具，可快速，一致地取向圆形微生物基因组，例如细菌，质粒和噬菌体。Dnaapler在github上托管在github.com/gbouras13/dnaapler上。
HAMMER：利用错误结果的汉明行为提高噪声量子电路的保真度
具有数百个量子比特的量子计算机即将面世。不幸的是，高设备错误率对使用这些近期的量子系统为实际应用提供支持构成了重大挑战。在现有量子系统上执行程序会产生正确和错误的结果，但输出分布通常太嘈杂而无法区分它们。在本文中，我们表明错误结果不是任意的，而是在汉明空间中表示时表现出明确定义的结构。我们在 IBM 和 Google 量子计算机上的实验表明，最常见的错误结果在汉明空间中更有可能接近正确结果。我们利用这种行为来提高推断正确结果的能力。我们提出了汉明重构 (HAMMER)，这是一种后处理技术，它利用对汉明行为的观察来重建嘈杂的输出分布，从而使得到的分布具有更高的保真度。我们使用来自 Google 和 IBM 量子计算机的实验数据（这些计算机拥有 500 多个独特的量子电路）评估 HAMMER，并将解决方案质量平均提高了 1.37 倍。在 Google 公开的 QAOA 数据集上，我们表明 HAMMER 可以锐化成本函数景观上的梯度。