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仿真主义：控制论解答费米悖论
自动机的自我模拟是自动机进入无休止循环的终极状态的转换。本文将描述通过现代人工智能技术实现的自我复制的确定性有限自动机引发智能爆炸时达到的技术奇点和临界点，并研究超越该点的现象。我们还将解释认知领域的存在，该领域超越了人类区分现实与超级智能造成的非现实的能力，以及通过其嵌套创造的新世界。通过理解确定性有限自动机产生的感知矩阵的属性，有可能对为什么人类无法在“上帝不掷骰子”的确定性世界观下观察到随机扩张的外星生物殖民地提出一致的解释，并且不与各种理论相矛盾，从而为费米悖论提供解决方案。我们将这一系列哲学理论称为“模仿主义”，并在此提出。注意：在撰写本文时，我们自己完成了所有写作工作，除了翻译目的外，没有使用生成式人工智能进行文本生成。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
e1/e20/e2仿真器，E2仿真器Lite
1。对本文档中电路，软件和其他相关信息的描述仅供说明半导体产品和应用程序示例的操作。您对产品或系统设计中的电路，软件和信息的合并或任何其他用途完全负责。renesas电子设备对您或第三方造成的任何损失和损失均不承担任何责任，而这些损失和损失是由于使用这些电路，软件或信息而引起的。2。Renesas Electronics特此明确违反了对侵权或涉及第三方的专利，版权或其他知识产权的任何其他要求，或者是由于使用Renesas电子产品或本文档中描述的肾上腺电子产品或技术信息所产生的，包括但不限于产品，图形，图形，图表，图表，Algorith和Algorith和Algorith，以及不限于本文档中的技术或技术信息。3。在任何专利，版权或其他知识产权的权利下，没有明示，隐含或其他方式的许可证。4。您应负责确定任何第三方需要哪些许可证，并获得合法进出口，出口，制造，销售，利用，分销或其他任何产品（如果需要）的任何产品（如果需要）的任何产品。5。您不得更改，修改，复制或反向工程师，无论是全部还是部分。6。“高质量”：运输设备（汽车，火车，船舶等。7。renesas电子设备对您或第三方造成的任何损失或损害赔偿均不承担任何责任，这些损失或损失是由于这种更改，修改，复制或反向工程而引起的。Renesas电子产品根据以下两个质量等级进行分类：“标准”和“高质量”。每种Renesas电子产品的预期应用都取决于产品的质量等级，如下所示。“标准”：计算机；办公设备；通信设备；测试和测量设备；音频和视觉设备；家用电子电器；机床；个人电子设备；工业机器人；等。）;交通控制（交通信号灯）；大规模通信设备；关键财务终端系统；安全控制设备；等。除非在Renesas电子数据表或其他Renesas电子文档中明确指定为高可靠性产品或用于恶劣环境的产品，否则Renesas电子产品不打算或授权用于可能对人类生活或人身伤害构成直接威胁的产品或系统（人为生命或人工生命支持设备或系统； ），或可能造成严重的财产破坏（太空系统；海底中继器；核电控制系统；飞机控制系统；关键工厂系统；军事设备；等）。 renesas电子设备对您或任何第三方造成的任何损害或损失均不承担任何责任，这些损失或损失与使用任何Renesas电子数据表，用户手册或其他Renesas Electronics Electronics文档相抵触的任何Renesas Electronics产品产生的任何损失。 8。 9。 10。），或可能造成严重的财产破坏（太空系统；海底中继器；核电控制系统；飞机控制系统；关键工厂系统；军事设备；等）。renesas电子设备对您或任何第三方造成的任何损害或损失均不承担任何责任，这些损失或损失与使用任何Renesas电子数据表，用户手册或其他Renesas Electronics Electronics文档相抵触的任何Renesas Electronics产品产生的任何损失。8。9。10。没有绝对安全的半导体产品。尽管有任何安全措施或功能在Renesas电子硬件或软件产品中可能实现，但Renesas Electronics绝对不承担任何责任或安全漏洞的责任，包括但不限于对使用Renesas电子产品或使用Renesas电子产品的任何未经授权访问或使用任何未经授权的访问或使用。Renesas电子产品不保证或保证Renesas电子产品或使用Renesas电子产品创建的任何系统都将是无敌的，或者不受腐败，攻击，病毒，干扰，黑客攻击，数据丢失或盗窃或其他安全入侵（“脆弱性问题”）。renesas电子设备不承担与任何漏洞问题有关或相关的所有责任或责任。此外，在适用法律允许的范围内，Renesas Electronics在本文档以及任何相关或随附的软件或硬件（包括但不限于对特定目的的承包商或适合性的隐含保证）方面违反任何明示或暗示的保证。使用Renesas Electronics产品时，请参阅最新产品信息（数据表，用户手册，应用程序注释，“可靠性手册中的处理和使用半导体设备的一般说明”，等等。），并确保使用条件在Renesas电子设备指定的范围内，相对于最高评级，操作电源电源电压范围，散热特性，安装等。11。12。13。14。renesas电子设备因使用此类指定范围以外的Renesas电子产品而引起的任何故障，失败或事故均不承担任何责任。尽管Renesas Electronics努力提高了Renesas电子产品的质量和可靠性，但半导体产品具有特定的特征，例如以一定速率发生故障和在特定使用条件下发生故障。除非指定为高可靠性产品或Renesas电子数据表或其他Renesas电子文档中恶劣环境的产品，否则Renesas Electronics产品不会受到辐射抗性设计。，您有责任采取安全措施，以防止火灾受到人身伤害，伤害或损害以及/或在雷纳斯电子产品失败或故障的情况下对公众造成的危险，例如硬件和软件的安全设计，包括但不限于预防裁员，防火和不适用任何其他适当的治疗方法，包括但不限于裁员预防或其他任何适当的脱发度量。由于仅对微型计算机软件的评估非常困难和不切实际，因此您负责评估最终产品或系统的安全性。请联系Renesas电子销售办公室，了解有关环境问题的详细信息，例如每种Renesas电子产品的环境兼容性。renesas电子设备因不遵守适用法律和法规而导致的任何损害或损失承担任何责任。您有责任仔细，充分调查适用的法律和法规，这些法律和法规，这些法规和使用受控物质（包括不限于欧盟ROHS指令），并根据所有这些适用的法律和法规使用Renesas Electronics指令。Renesas电子产品和技术不得用于或纳入任何适用于国内或外国法律或法规的产品或系统中的任何产品或系统。您应遵守任何由任何国家的政府颁布和管理的任何适用的出口控制法律法规，主张对当事方或交易的管辖权。是Renesas电子产品的买方或分销商的责任，或任何其他分发，处置或以其他方式将产品分发，处置或以其他方式将产品转交给第三方的当事方，在本文档中规定的内容和条件之前通知该第三方。未经Renesas Electronics事先书面同意，不得以任何形式重印，复制或重复任何形式。如果您对本文档中包含的信息或Renesas电子产品有任何疑问，请联系Renesas电子销售办公室。
UKHSA科学：确保健康与繁荣2024评论 2025候选包 政府对动物灵敏委员会的回应 空气热泵 - 文献评论 关于处理恐怖主义内容和/或CSEA内容的通知年度报告 运输部年度报告和帐户部 传达洪水和沿海侵蚀的气候变化信息 启用自然资本方法指导 什么是有效吸引并将人们留在研发职业中的东西 b'' - 贸易处理的利益效益 - 可再生热动力 - 国内影响评估 公司内部年度报告和帐户 第5章：电力 第6章：可再生能源 关于拟议的CCUS运输和存储监管投资模型支持计划的报告 学校教师的评论机构 - 第三十四报告-2024 JSP 939：建模与仿真的国防政策（M＆S），... 通过恢复实践支持的区域（公顷） 关于拟议的CCUS可调度电力协议业务模型计划的报告 DVSA商业计划，2024年至2025年 碳还原合同时间表和指导 大型生物质生成器的过渡支持机制：咨询 - 政府回应 生成ai b'' b''
ukhsa是美国专家卫生安全局，为英国提供了准备，预防和应对健康安全危害的永久地位能力，并在健康保护方面有系统领导地位。UKHSA还是公共部门研究机构（PSRE），是政府科学能力的一部分。科学基础UKHSA的运营和政策功能。通过实施我们的科学战略，我们将在2023年至2026年战略计划中提出的战略目标，以挽救生命并保护生计。我们通过研究和发展直接为政府的增长任务做出了贡献，并通过支持和实现生命科学行业伙伴的工作，并通过维持健康的人群并减轻NHS和社会护理的负担间接地为政府的成长任务做出了贡献。
仿真指南-Appendix G 90.1-2016版本1，...
a。逐步进行了特殊计算方法的详细文档，以详细复制结果； b。所有用于执行计算的电子表格的副本； c。当每个输入参数的敏感性分析从一半到假设的值的两倍变化时，能耗分析； d。如果特殊计算中的设计功能与HVAC相关，则应按时间步长执行与所使用的仿真程序一致的计算； e。必须提交有或没有特殊计算方法的能源使用。特殊计算中的总节省不得超过对代码的记录改进的一半以上。本文档中未描述的例外计算应提交给EPA认可的多户家庭审查组织（MRO）进行审查和批准。
基于仿真的心血管模型推断
在过去的几十年中，血液动力学模拟量已经稳步发展，并且已成为研究心血管系统中的选择工具。通常使用此类工具从生理参数中模拟全身血液动力学，但解决了将波形映射回到合理的生理参数的相应反问题仍然是诺言和具有挑战性的。受基于仿真推理（SBI）进展的动机，我们将此反问题作为统计推断。与替代方法有关，SBI为互动的参数提供了分布，为单个测量值提供了不确定性的多维表示。我们通过对五个临床兴趣的生物标志物进行近距离的不确定性分析来展示这种能力，并比较了几种测量模态。除了对已知事实的佐证（例如估计心率的可行性）之外，我们的研究突出了从护理标准测量值中估算新生物标志物的潜力。sbi揭示了实际相关的发现，这些发现无法通过标准灵敏度分析来捕获，例如，参数估计表现出不同的不确定性状态的亚种群的存在。最后，我们研究了与模拟波形数据库的体内和silico之间的差距，并批判性地讨论了心血管模拟如何为真实世界数据分析提供信息。
使用3D数值设备仿真
在垂直旋转的大型MOSFET上形成了一个铃声，其浓缩缸充当源，门和排水区域。通过将轻微掺杂的区域集成到常规的铃声结构中，可以设计三种不同类型的LDD植入铃声，其中植入位置定义了每种类型。如果仅将LDD植入源侧，则会产生SLDD铃声，并且仅将LDD植入排水侧，则会导致DLDD铃声。最后，在排水管和源侧植入LDD时，它形成了LDD铃声结构。使用3D TCAD模拟评估重离子辐射对三种不同类型的LDD铃声结构的影响，并将其与正常入射率下对常规铃声结构的影响进行比较。离子打击的位置，入射角以及所得的瞬态电流和收集的电荷都会影响设备的灵敏度，可用于识别其脆弱区域。已经发现，在源和排水侧植入LDD的铃声结构对辐射诱导的损坏更具弹性，因为它表现出98.271 FC的较低收集费用与常规铃声（106.768 fc）相比，SLDD（101.768 fc），SLDD Ringfet（101.549 fc）和DLD Ringfet（100 fc）（100 fc）（100）。 MEV/（mg/cm²）。此外，与其他两个LDD结构和常规铃声结构相比，LDD植入的铃声表现出优异的I ON /I OFF比率。
用于仿真和表征的高级方法
联系信息：efthymios polatidis，HMS：sec@met.gr liana iliopoulou，Convin：leliopoulou@convin.gr， +30-2106833600
仿真洞察到钙钛矿活动层，以增强太阳能
摘要：这项研究探索了钙钛矿太阳能电池的性能，包括MASNI3，CH3NH3SNI3，CSPBI3和CSSNGEI3，分析关键指标，例如效率，敞开电路电压（VOC），短路电流电流密度（JSC）和填充因子（JSC）和填充因子（ff）。使用SCAPS软件的模拟提供了基线数据，并使用高级计算技术对其进行了进一步验证和扩展。灵敏度分析揭示了诸如带隙能量和载体迁移率之类的参数的影响，而层优化和电路模型则提供了对增强设备性能的见解。比较分析和现实世界模拟弥合了实验室结果与实际应用之间的差距，并得到了机器学习模型的支持，以预测新型材料的效率。这种全面的方法有助于优化钙钛矿太阳能电池以进行未来的应用。
带有分层头发和衣服的仿真准备头像
1。引言创建照片现实和动态的人类化身具有广泛的应用，包括虚拟试验，电影和游戏制作，虚拟助手，AR/VR以及远程介绍。传统上，此过程需要培训，这使得普通用户无法访问。最近，基础扩散模型的进步加速了旨在使3D Human Avatar创建民主化的研究工作，从而可以通过文本[16、46、51、88]或图像[39]易于用户控制。早期的3D人头像创作的方法将头发，身体和衣服作为单层表示，因此由于其纠缠的几何形状，很难独立模拟或编辑每个区域。为了解决这一限制，重新制作的工作使用了分层结构来分别反映身体，服装或头发[27，36，82，96]。，这些方法中的许多方法都依赖于nerf [58]等隐性代表来定义服装或毛发地理。尽管隐式表示有助于从基础扩散模型中利用先验知识，但它们在现有模拟器中进行动画挑战，这是由于身体运动而引起的头发和服装的现实运动。结果，这些方法难以生产动画时看起来很现实的化身。因此，出现了一个自然的问题：我们可以设计3D化身生成管道，该管道可以利用图像扩散模型中的丰富的先验知识，同时与现有的模拟管道兼容？解决此问题的关键挑战在于连接当前模拟器和文本驱动的头像生成管道中使用的不同表示。前者通常会重新使用平滑清洁的非紧密网格或特定设计的头发链，其拓扑是可以优化的，并且很难约束。十大的后者采用隐式表示（例如NERF [58]或SDF [83]），尽管它们可通过嘈杂的监督信号来优化来自扩散模型的嘈杂监督信号，但不能轻易地转换为适合模拟的开放网格或发束。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的框架Simavatar，该框架从文本提示中生成了3D人体化身，可以很容易地通过现有的头发和服装模拟器来动画。关键思想是为不同的人类部位（例如头发，身体和服装）采用合适的代表，并利用图像扩散模型和模拟器的先验知识。为此，我们提出了使用头发束代表人头发，身体和饰物的几何形状，参数身体模型SMPL [55]，