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World File Search System完美主义
光学连贯的完美吸收和时间 -
时间不变的光子结构根据其内在的材料增益或损失来扩增或吸收光。可以利用多个光束在空间中的连贯干扰，例如，在谐振器中，可以分别使用材料增益或损失来定制波浪相互作用，从而最大程度地提高激光或相干的完美吸收。相比之下，即使在没有物质增益或损失的情况下，时间变化的系统也不受限制地节省能量，并且可以通过参数现象支持放大或吸收探针波。在这里，我们在理论上和实验上演示了如何通过光学泵送进行批量介电常数的亚波长膜（其批量介电常数均质和定期调节），可以通过操纵两种探测器的相对相对相对相对的相对相对的相对相对，从而动态地调节其作为非呼吸器的放大器和完美的吸收仪的作用。这将一致的完美吸收的概念扩展到了时间领域。我们将此结果解释为在定期调制介质的动量带隙中存在的增益和损耗模式之间的选择性切换。通过调整两个探针的相对强度，可以通过高达80％的吸收和400％的扩增来实现高对比度调制。我们的结果表明，在光学频率下对时变介质的增益和损失的控制，并为在Floquet工程化的复杂光子系统中相干操纵光的操纵铺平了道路。
石墨烯 - 材料完美吸收器
石墨烯，在二维六边形晶格中排列的碳原子，自大约二十年前的实验发现以来，就引发了巨大的研究和应用兴趣。除了超薄外，这种神奇的材料还表现出许多有趣的特性，包括高电导率和导热率，高弹性，高机械强度等。在各种应用中，一个有前途的领域是基于石墨烯的电流设备，例如光电探测器，光电二极管和超材料。额外的石墨烯特征是可以通过通过电控改变其费米能量来积极控制其光学响应。在此模型中，我们首先演示了如何使用Kubo公式计算石墨烯的光电性。然后使用计算的电导率来对基于石墨烯的THZ超材料吸收器进行建模（图1）。由于石墨烯的原子厚度，其明确的体积建模在计算上是昂贵的。我们表明，可以使用过渡边界条件（TBC）将其视为2D表面，可以轻松避免这种情况。
完美保护隐私的人工智能它是什么以及我们如何实现它？
许多人工智能应用需要处理大量敏感信息，以进行模型训练、评估和现实世界整合。这些任务包括面部识别、说话人识别、文本处理和基因组数据分析。不幸的是，在训练模型执行上述任务时，会出现以下两种情况之一：要么模型最终在敏感的用户信息上进行训练，使其容易受到恶意行为者的攻击，要么由于测试集的范围有限，其评估结果不能代表其能力。在某些情况下，模型根本就没有被创建出来。有许多方法可以集成到人工智能算法中，以维护不同级别的隐私。即差分隐私、安全多方计算、同态加密、联邦学习、安全区域和自动数据去识别。我们将简要介绍每种方法，并描述它们最合适的场景。最近，这些方法中的几种已经应用于机器学习模型。我们将介绍一些最有趣的隐私保护机器学习示例，包括将差分隐私与神经网络相结合，以避免对网络训练数据进行不必要的推断。最后，我们将讨论如何结合迄今为止提出的隐私保护机器学习方法，以实现完美的隐私保护机器学习。
打造完美野兽：Igor 命名指南
我们的下一步是帮助您完善和定义您的品牌定位。您的定位越具体、越细致入微，名称就越有效。所有伟大的名称都与其所代表的业务或产品的定位相辅相成。最好的定位是找到一种方法来重振或改变一个行业与消费者之间的对话。我们的定位过程以了解您的品牌、品牌过去和未来为前提。由此产生的命名过程基于前瞻性的定位策略，该策略考虑到您的品牌、您的竞争对手和您的整个行业。虽然了解竞争对手在做什么以采取独特而有力的行动很重要，但从他们的错误和成功中吸取教训也很有用。
玛丽社会服务社会的完美之心
红十字会人群访问我们的家，并为我们的孩子们度过宝贵的时光。，并且还提高了人们对Omicron和Corona的意识，最后他们为孩子们提供了一些药物。B.SC医学生还与我们的孩子共度宝贵的时光，并使孩子们对儿童以及如何保护孩子免受伤害的意识，并为我们的孩子提供了一些糖果和小吃。
PCB设计完美从CAD库第1部分
Mentor Graphics Corp. tom_hausherr@mentor.com摘要CAD库是影响从PCB布局到PCB制造和组装的每个过程的起点。在创建一个CAD库时，通常会考虑几十件事要考虑，这些库经常被忽略或不考虑，这些库会直接影响零件放置的质量，这是通过风扇，跟踪路由，后处理，制造，制造和组装过程。本文的第1部分描述了创建芯片CAD库零件以及CAD库中每个功能在PCB过程中所具有的影响时应考虑的每个方面。简介：本文是系列的第1部分，该系列旨在创建高质量的CAD库的简介。我们将在Tom Hausherr的博客上查看每个组件家族的元素。我们需要解决以下问题：
人工智能与教育精英主义
但是，英语作为法学硕士的通用语言占据主导地位，而对开发非欧洲语言的类似模式关注甚少，这可能会加剧全球北方和南方在学术严谨性和知识标准方面本已很大的差距。中东和北非、非洲和南非地区的教育工作者面临着人工智能扭曲这一差距的前景，以至于它永远无法弥合。大卫·乔纳奇是一位拥有 50 年经验的国际教育家，目前在近东和南亚教育领域担任政府顾问，他认为，随着教育人工智能变得更加熟练，人们将更容易对其结果感到满意，而不太关心课堂学习和学术的质量。此外，在将许多学术责任交给人工智能时，人们会误将智力当成智慧。
后人类主义现象学与人工智能
本文通过后人类主义哲学考察了人工智能 (AI) 的本体论和认识论含义，将德勒兹、福柯和哈拉维的著作与当代计算方法相结合。它引入了负面增强、揭示实践和沉淀等概念，同时扩展了肯定制图、他性伦理和内在层面等思想，以批判关于身份、认知和能动性的人类中心主义假设。通过将人工智能系统重新定义为通过交互和共同创造网络出现的动态组合，本文挑战了人类与机器、主体与客体等传统二分法。该分析连接了分析哲学和大陆哲学传统，将归因分析和因果推理等形式工具与大陆思想的解释和过程方法结合起来。这种综合加深了对人工智能认识论和伦理维度的理解，拓展了哲学探究，同时批判了人工智能设计中的人类中心主义。本文探究了人工智能的空间基础，对比了欧几里得和非欧几里得框架，以研究优化过程和对抗性生成模型如何塑造计算认识论。通过批判对欧几里得空间假设的依赖，本文将替代几何定位为建模复杂递归关系的工具。此外，本文还探讨了人工智能的政治层面，强调了人工智能与生态、技术和社会政治体系之间的纠葛，这些体系导致了不平等。通过肯定政治和交叉方法，本文倡导优先考虑边缘化观点的包容性框架。本文还探讨了计算感质的概念，强调了人工智能系统中如何出现主观动态及其对伦理、透明度和机器感知的影响。最后，本文呼吁在人工智能伦理和安全方面建立后人类主义框架，强调互联互通、多元化和机器智能的变革能力。这种方法推进了认识论多元化，重新构想了数字时代的智能边界，通过动态系统的共同创造促进了新的本体论可能性。
民主实验主义的宪法
制约行政机构，迫使法官在表面形式礼仪审查和破坏性、甚至常常令人麻痹的对理想机构应做什么的调查之间做出选择。相比之下，民主实验主义要求社会行为者在各自和相互交换的情况下，在决策过程中考虑宪法因素。行政机构在监督行为者表现的同时，通过审查每个人对其他相关建议的反应来协助行为者。然后，法院确定该机构是否履行了促进和推广这种信息汇集结果的义务。机构和法院都利用当事人意图的丰富记录，通过对实验本身进行持续的比较评估，来解释当事人的行为。在行政和相关环境中，民主实验主义的目标是从内部实现公共决策的民主化，从而减轻司法系统的负担，因为司法系统如今笨拙地从外部监督民主的日常运作。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车总数较少，并且可能会因失踪法院而受到更多惩罚的人。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，首先引起了利益相关者在可能的决策和由此产生的结果的方面的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从数据中从数据中有效地学习这些最佳策略的算法，以提供大量表达效用功能。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索poli cies的空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更霍利斯的方法。