XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态的
使用系统动态的可持续性
摘要：在供应链管理（SCM）中，在每个阶段都具有复杂性和不确定性，从原材料阶段到最终用户的商品和服务流。计算机建模和仿真是检查供应链操作问题的一种特别有用的方法，因为它可以解决具有挑战性且耗时分析的操作复杂性。制造公司担心在制造过程中浪费宝贵的时间和资产；原材料，人力资本或物理基础设施的估计不准确，不仅会导致制造单元的货币损失，而且对环境有害。本文的目的是证明可持续供应链管理（SSCM）中的系统动态建模（SDM）可以应用于服装制造，以优化材料，人工和设备的使用。利用系统动力学（SD），制造单元可以通过减少材料，人工和设备的使用来改善可持续性，从而减少能源使用。在我们的文献综述中，我们没有确定使用SDM制造衬衫制造的供应链模拟的任何研究。我们选择衬衫制造以演示模型，因为其相对简单的制造过程。在我们的研究中，我们得出结论，SDM模拟是优化服装制造中材料，人工和设备的有效方法。这将导致更具可持续性的制造过程，因为该模型在无风险环境中模拟了不同的制造供应链方案，从而最大程度地减少了废物和资源。此外，来自Stella®模型的输出可以用作随后的生命周期评估（LCA）模型的输入，以确定定量环境影响。
乌克兰经济动态的计算机建模，
该模型旨在定性分析IT所描述的经济中发生的过程，以及根据仿真模式中的信息技术及其参数进行计算实验，从而允许识别研究对象的最有特征性的特征。具有模型的实验研究结果允许建立由动态变量模型所代表的主要经济动态时期，其特异性和对社会的社会后果，其特征在于储蓄的双峰分布。调查了模式解决方案与IT参数的依赖性，这意味着在实践中，经济动态的依赖性来自个人条件的变化和经济发展因素。
对Landau -Zener动态的深度学习方法...
传统的方法可以使用高精度的开放量子系统的动力学，通常是资源消耗的。如何提高目标系统的计算精度和效率为我们带来了最艰难的挑战之一。在这项工作中，将无监督和监督的学习算法结合在一起，引入了深入学习方法，以模拟和预测Landau-Zener动力学。从多个Davydov D 2 Ansatz获得的数据较低的四个ANSATZ用于训练，而来自十个较高多重性的试验状态的数据被用作目标数据来评估预测的准确性。经过适当的训练后，我们的方法可以仅使用随机噪声和两个可调模型参数成功预测和模拟Landau-Zener动力学。与来自多个Davydov D 2 Ansatz的高精度动力学数据相比，多种多数为十个，错误率降至0.6％以下。
有助于酷刑的社会心理动态的投入和……
1. 全面监视、读心术、身心控制、梦境操纵——使用神经武器——远程神经监控模块 ('RNM')——利用该模块，骚扰者可以在屏幕上看到目标人物内心深处的所有想法——就像读报纸一样清晰。目标人物的眼睛成为追踪者的实时摄像头。目标人物看到的一切都会记录在追踪者的电脑上，或者通过脑机接口 (BCI) / 脑脑接口 (BBI) 被追踪者的大脑看到！这些基于卫星的技术严重侵犯了基本人权，如个人隐私、健康、安全、数据安全、家庭安全等。预先打包的梦境序列会定期下载到目标人物的大脑中，骚扰者会在受害者做梦时与他们互动。压力性创伤/冲击也可以通过人工梦境诱发（完全无线 - 无需植入任何芯片、电极等）。
基于动态的脑启发视力的研究...
摘要 - 在本文中，我们探讨了许多脑启发视力的应用，其中基于动态视觉传感器摄像机（即法语中的PSEE300EVK）获取数据。具体来说，我们探索了以下三个方面：（1）将大规模的人工卷积神经网络转换为尖峰神经网络，该网络可以处理大规模数据集并节省网络资源而不会丢弃太多精确度。我们为两个网络之间的差异提出了可靠的解决方案，并且可以将其推广到其他深层网络变换。（2）在自动驾驶场景中识别行人和车辆尖峰数据流。具体来说，我们将CityScapes数据集转换为两种模式尖峰数据，一种称为事件处理模式，另一种称为“对比检测模式”。（3）基于PSE300EVK摄像机构建结构化的光3D采集系统和3D图像识别算法。测试表明，本文中使用的算法可以有效地减少深人造卷积神经网络与深尖峰卷积神经网络之间的误差，并且具有良好的概括能力，并且算法可以有效地处理尖峰图像和3D图像。
与防御性伦理学动态的关联学习
基于威胁强度，接近性和肯定的上下文以及学习预测危险刺激的抽象防御行为会发生变化，这对于生存至关重要。然而，大多数帕夫洛维亚恐惧调节范式仅着眼于冻结行为，掩盖了协会性和非缔合性机制对动态防御反应的贡献。为了彻底研究防御性伦理图，我们将男性和雌性成人C57BL/6 J小鼠进行了pavlovian条件的范式，该范式将脚震与包含串行的化合物刺激（SCS）组成，该刺激（SCS）由独特的音调和白噪声（WN）刺激周期组成。为了研究联想和非缔合性机制如何影响防御反应，我们将这个配对的SCS-footshock组与四个对照组进行了比较，这些对照组由伪和伪造的scs和footshock和footshock，Hock Shock，Hock Shock，或反向SCS的表现与倒置的Tone-WN顺序与成对的呈现或不属性的表现进行调节。在调节的第2天，配对组在音调期间表现出强大的冻结，并在WN期间切换到爆炸性跳跃和飞镖行为。相对，未配对和反向SCS组表达了较少的音调引起的冻结，并且在WN期间很少表现出跳跃或飞镖。在调节第二天后，我们观察到防御行为在两个灭绝会议上的变化如何变化。在灭绝期间，配对组的音调诱导的冻结减少，小鼠从WN期间迅速转移到冰点和飞镖的组合。未配对的，未配对的反向和震惊 - 只有小组在SCS期间表现出防御性的尾巴嘎嘎声和飞镖，冰冻和跳跃最少。有趣的是，配对的反向组没有跳到WN，而音调诱发的冻结具有抵抗力的灭绝。这些发现表明，非缔合性因素促进了一些防御响应，但是强大的提示诱导的冻结和高强度飞行表达需要联想因素。
2689-1018）对土壤碳动态的见解
结果强调了在未来的研究和土壤管理实践中考虑考虑表层土壤和深层土壤层的重要性，以及总体规模的影响。审查有助于越来越多的关于土壤碳对气候变化的反应的知识，为可持续土地管理和农业的明智决策奠定了基础。当我们应对气候变化所带来的挑战时，研究结果的综合为研究人员，政策制定者和从业人员提供了宝贵的见解，这些见解者寻求增强土壤碳隔离并促进亚热带地区的弹性生态系统。
动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何
生成需要动态的日常活动
日常活动数据记录个人在日常生活中的各种活动被广泛用于许多应用中，例如活动调度，活动建议和决策。尽管具有很高的价值，但由于高收集成本和潜在的隐私问题，其可访问性受到限制。因此，模拟人类活动以产生大量的高质量数据至关重要。但是，现有解决方案，包括具有简化行为假设的基于规则的方法和直接拟合现实世界数据的数据驱动方法，两者都无法完全符合匹配现实的资格。在本文中，是由经典的心理学the-Ory的动机，马斯洛的需求理论描述了人类的动机，我们提出了一个基于生成的对抗性模仿学习的知识驱动的模拟框架。我们的核心思想是将人类需求的演变建模为驱动仿真模型中活动产生的潜在机制。具体而言，一个高度的模型结构，该结构删除了不同的需求级别以及神经随机微分方程的使用成功地捕获了需求动力学的分段连续特性。广泛的实验表明，我们的框架优于有关数据保真度和实用程序的最新基准。我们还提出了需求建模的有见地的解释性。此外，隐私保存评估验证生成的数据不会泄露个人隐私。该代码可在https://github.com/tsinghua-fib-lab/activity-simulation-sand上找到。
实施动态的社会认知和主动推论
本文的目的是双重的：它严格分析并拒绝将积极推断为心理理论和实施主义的说明；它推进了与积极推论兼容的社会认知的颁奖典礼。虽然某些社会认知的推断模型似乎对社会认知具有构成的观点，但它们将其解释为通过代表机制将精神状态归因于其他人的归因，这与心理理论一致（Tom）。我们认为，由于两个被纳入主义拒绝的汤姆假设而导致的矛盾和混乱，这是矛盾和混乱：（1）社会认知降低到心理代表性，并且（2）认知必须用社会认知内容的“工具包”或“起步”或“启动”来促进模型般的模型式的（1）。本文提供了一个积极的替代方案，可以避免矛盾或混乱。在阐明了颁布主义下的社会认知概况之后，即没有假设（1）和（2），最后一节将认知的动态模型作为动态，实时，流动，动态，情境社会行动，我们利用动态系统理论的形式主义来解释社会认知的起源在发育变化中的社会认知新颖性来解释发展和积极的工具，以解释一种社交理解的工具，以确定社会化的同步同步。关键词：社会认知，利基结构，主动推断，思想理论，实施主义，动力学系统理论。