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World File Search System句法结构
认知概念生成中统一语法和语义
形式主义和功能主义的语法对自然语言产生的含义基础和语法自治之间的关系提供了不同的观点。形式主义语法强调了句法成分之间的隐式句法形式关系，并且不考虑这些成分的认知，语义和务实因素。它将语法视为自主和自治的语法，语法的形式约束可以忽略句子的功能含义。Chomsky（1981：1995）通过隐式自我控制的句法形式的规则解释了语言的生产。相比之下，Halliday（1994）是功能主义语法的第一个支持者，它拒绝了形式主义语法中提出的语言产生的单面观点。根据Halliday的说法，语法形式结构是自然语言功能含义的外部符号表示，包括概念，人际关系和文本功能。这种观点断言语言符号的形式和语言函数的含义是整合，不可分割的，并相互反映。
![CEU44A62 & 结构 2 [结构高级设计]](/simg/g:\will\search\icon\source\5\533f242659961a8dd04971bc2cdf0f1d628deb8b.webp)
CEU44A62 & 结构 2 [结构高级设计]
1. 认识允许应力（SLS 和 ULS）的原理及其重要性 2. 讨论混凝土和全预应力和部分预应力结构的抗弯强度概念 3. 评估构件在传递过程中和使用寿命期间预应力的损失 4. 区分弹性分析、弹塑性分析和塑性分析 5. 解释、定位和计算 ULS 处的塑性矩重新分配水平 6. 认识钢筋混凝土和预应力混凝土之间的区别，并在任何特定情况下选择合适的混凝土 7. 描述钢-混凝土组合梁的组成部分及其破坏模式 8. 区分组合梁中全剪力连接和部分剪力连接的不同行为
基于遗传算法的图形解释器用于恶意软件分析
摘要 - MALWARE分析师通常更喜欢使用呼叫图，控制流程图（CFGS）和数据流程图（DFGS）的反向工程（DFGS），涉及黑盒深度学习（DL）模型的利用。拟议的研究介绍了一条结构化管道，用于基于逆向工程的分析，与最新方法相比，提供了有希望的结果，并为子图中的恶意代码块提供了高级的可解释性。我们将规范可执行组（CEG）作为便携式可执行文件（PE）文件的新表示形式提出，将句法和语义信息独特地纳入其节点嵌入。同时，Edge具有捕获PE文件的结构方面。这是介绍涉及句法，语义和结构特征的PE文件表示形式的第一项工作，而以前的努力通常仅集中在句法或结构属性上。此外，识别出恶意软件肛门的可解释人工智能（XAI）中现有图形解释方法的局限性，这主要是由于恶意文件的特异性，我们介绍了基于遗传算法的图形解释器（gage）。gage在CEG上运行，努力确定与预测的恶意软件家族相关的精确子图。通过实验和比较，与先前的基准相比，我们提出的管道在模型鲁棒性得分和判别能力方面表现出很大的改善。此外，我们已经成功地使用了对现实世界数据的实用应用，从而产生了有意义的见解和解释性。这项研究提供了一种强大的解决方案，可以通过对恶意软件行为有透明而准确的了解来增强网络安全。此外，所提出的算法专门用于处理基于图的数据，有效解剖复杂的含量和隔离影响的节点。索引术语 - 模式分析，可解释的AI，解释性，图，遗传算法
二维材料范德华异质结光电探测器研究进展
图 3 掺杂调控 vdW 异质结理论研究典型成果（ a ）结构优化后的 C 、 N 空位及 B 、 C 、 P 、 S 原子掺杂 g-C 3 N 4 /WSe 2 异质结 的俯视图 [56] ；（ b ）图（ a ）中六种结构的能带结构图 [56] ；（ c ）掺杂的异质结模型图、本征 graphene/MoS 2 异质结的能带结 构及 F 掺杂 graphene/ MoS 2 异质结的能带结构 [57] ；（ d ） Nb 掺杂 MoS 2 原子结构的俯视图和侧视图以及 MoS 2 和 Nb 掺杂
D3mciAD：利用句法图像生成和神经网络进行数据驱动的轻度认知障碍诊断
摘要。阿尔茨海默病是一种无法治愈的慢性神经系统疾病 (NLD)，会影响人类记忆力，并随着大脑区域的萎缩而丧失认知思维能力。早期发现阿尔茨海默病 (AD) 是延缓其影响的唯一希望。本研究设计了一种计算机辅助自动检测方法，可以从磁共振图像扫描中检测出 AD 的轻度认知障碍。数据驱动的解决方案需要大量带注释的图像才能进行诊断。然而，获取大量带注释的数据用于医疗应用是一项艰巨的任务。我们利用深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 来合成高质量图像以增加数据集大小。微调的 CNN（VGG16 架构）模型对图像进行处理，以提取直观的特征以进行早期诊断。VGG16 提取的图像特征输入到支持向量机进行分类。本研究进行了大量实验来验证所提出的方法在公共数据集上的表现优于相对基线。
练习Paper-1 X类人工智能...
处理（NLP）。歧义可能源于具有多种含义（词汇歧义），不清楚的句子结构（句法歧义）或基于上下文（语义歧义）的不同解释的单词。NLP技术（例如词性标记）通过分析单词的上下文来帮助解决词汇歧义。同样，语法检查算法有助于确定正确的句子结构，而在大规模数据集中训练的机器学习模型可以学会根据上下文提示推断预期的含义。
多功能电致变色器件
电致变色 (Electrochromic, EC) 是材料的光学属 性 ( 透过率、反射率或吸收率 ) 在外加电场作用下发 生稳定、可逆颜色变化的现象 [1] 。 1961 年 , 美国芝 加哥大学 Platt [2] 提出了 “ 电致变色 ” 的概念。到 1969 年 , 美国科学家 Deb [3] 首次报道了非晶态三氧化钨 (Tungsten Trioxide, WO 3 ) 的电致变色效应。随后 , 人 们开始对电致变色材料进行了广泛而深入的研究。 20 世纪 80 年代 , “ 智能窗 ” 概念提出后 [4] , 由于节能环 保、智能可控等优点 , 形成一波新的电致变色技术研究 热点 [5-10] 。随着研究的深入 , 特别是纳米技术的快速 发展 , 器件性能得到了大幅的提升 ( 图 1(a)) [11-13] , 电 致变色器件 (Electrochromic Device, ECD) 也逐渐实现 了产业化应用。 根据材料种类不同 , 电致变色材料可大致分为 有机电致变色材料和无机电致变色材料。相较而言 , 有机电致变色材料具有变色速度快、柔性好、可加 工性强和颜色变化丰富等优点 , 主要包括导电高分 子、紫罗精类小分子和金属有机螯合物等 [14] 。无机 电致变色材料具有光学对比度高、光学记忆性好和 环境稳定性高等优点 , 主要包括过渡金属氧化物以 及普鲁士蓝等 [15] 。目前 , 电致变色器件的结构主要 为类三明治结构 , 由两个透明导电层中间夹一层电 致变色活性层构成。根据电致变色材料种类不同 , 电致变色活性层可分为整体结构和分层结构。整体 结构是电致变色材料与电解质相互混合为一层 , 这 类结构主要针对紫罗精等小分子有机物。这类器件 在外加电场作用下 , 有机小分子扩散到电极表面或 以电解质中氧化还原剂为媒介发生氧化还原反应而 实现颜色变化 [16] 。分层结构是电致变色材料、电解 质和对电极 ( 或叫离子储存层 ) 依靠界面接触分层 ,
的黑色系统的结构和功能的结构和功能
总和包括空间和时间求和，是确定兴奋性和抑制性信号的组合效应是否会从多个同时输入（空间求和）和重复输入（时间求和）（时间求发）触发的过程。取决于许多单独输入的总和，总和可能会或可能不会达到阈值电压以触发动作电位
复制，步行并停止语法：一个有效的方面情感分类的神经网络模型
方面级别的情感分类（ALSC）旨在预测句子中发生的特定方面术语的情感极性。此任务需要通过汇总有关该方面术语的相关上下文特征来学习表示形式。现有的方法不能充分利用句子的句法结构，因此很难区分源头中多个方面的不同情感。我们感知到先前方法的局限性，并提出了一个关于在句法结构的帮助下发现至关重要的上下文中的假设。为此，我们提出了一个名为Repwalk的神经网络模型，该模型在语法图上执行复制的随机步行，以有效地关注信息性上下文单词。em-pirical研究表明，我们的模型在大多数基准数据集上的最新模型都优于ALSC任务。结果表明，我们合并语法结构的方法丰富了分类的表示。
SSC-352 海洋结构... - 船舶结构委员会
船舶结构委员会赞助开发了一个数据库，涵盖了钢的韧性，该工作重点是识别和采购用于海洋应用的钢材。包含定量韧性数据的数据源，以及从这些数据开发一个记录良好的计算机化数据库，供广大工程师和材料科学家使用。其中包括来自材料供应商的原始数据以及来自各种组织发表的论文和技术报告的数据。主要关注拉伸、夏比 V 型缺口棒冲击值、断裂韧性 (JIc)、NDTT 和 DT 能量；如果同一批次材料有其他韧性参数，则包括这些参数。材料包括代表赞助机构的项目技术委员会确定的钢材。数据库中包含了大约 1000 条记录，代表了 11 种钢的大约 10,000 次试验。现已存在标准程序，可有效添加其他合金和性能的数据。