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World File Search System建设性
HOL中的建设性加密：通信建模方面
建设性密码学（CC）[8,7,9]引入了一种抽象的方法来组合安全语句，该方法使一个人一次都可以专注于一次安全证明的特定方面。，CC研究系统类别，即相似系统的共享行为及其转换，而不是证明具体系统的属性。系统通信的建模在安全性语句的组合和可重复性中起着至关重要的作用；但是，在任何现有的CC结果中尚未研究此方面。我们使用一个称为融合资源模板（FRT）的新语义域扩展了我们的先前的CC形式化[5，6]，该域在CC证明中抽象了系统通信模式。这扩大了Crypthol库中的密码证明形式化的范围[4，3，2]。[1]中描述了这种形式化。
使用加强学习的建设性护士调度div>
以下过程将用于一个修订。（1）选择一个是交换来源的工作偏移W 0（通常是违规行为最多的交易所）。（2）确定偏移W 0中违规数量最高的护士N 0。（3）如果轮班W 0是夜班，则违规行为数量最高，无论是晚上还是深夜班次，都被指定为护士n 0的W 0。（4）如果有一个工作班次低于护士n 0分配数量的下限，则该工作偏移W 1被指定为交换班次的目的地。如果不是，则使用分配数量的上部和下限的日期用作交换。（5）确定D天D 0，在换档W 0的天数中最高的优先级为N 0。（6）推断出护士N 0的G组（J 0），该组负责J 0，该j 0被分配为Shift W 0。（7）确定属于G组（J 0）的护士N 1，其在D D 0的转移为W 1。如果有多个适用的护士，请确定护士在d 0上将移位w 1交换为w 0时护士中最高优先级的护士。（8）护士n 0和n 1在d 0上交换。
Microsoft Word - UTD-CTD for MAP-CAP 14-24(E)，“私家车 (POV) 建设性成本分析更新”
F. POV 与其他交通方式之间的成本比较（计算和计算规则）。当旅行者使用 POV 而不是政府认为最有利的授权交通方式时，将进行成本比较以确定报销金额。将 POV 里程与授权交通类型的构建成本进行比较，报销金额中较小者。构建成本是交通票价加上 TMC 费用的总和，以及其他相关费用，包括但不限于出租车和 TNC 费用、终点站里程、行李费、渡轮费、停车费或授权和必要时的租车费。支付如果旅行是通过授权的交通方式进行的，政府将产生的每日津贴。比较中不包括出租车费、TNC 费或停车费等其他费用。
具有认知剂的深度强化学习的程序性建设性学习机制
AI和深度学习的最新进步已经使人们对能够在越来越复杂的环境中执行任务的人工药物的需求不断增长。在这种情况下，要解决与持续学习限制和知识能力相关的挑战，受人认知启发的认知体系结构已获得了重要意义。这项研究通过引入一种认知 - 注意系统，采用建设性神经网络的学习方法来持续获取程序知识，从而有助于现有研究。我们用一个建设性的神经网络深化增强学习机制来代替增量的表格增强学习算法，以进行连续的感官知识获取，从而增强了整体学习能力。这种修改的主要重点是优化记忆利用和减少训练时间。我们的研究提出了一种学习策略，该策略将深入的强化学习与程序学习合并，从而反映了人类感觉运动发展中观察到的增量学习过程。这种方法嵌入了Conaim认知 - 注意结构中，利用CST的认知工具。提出的学习机制允许模型在其程序内存中动态创建和修改元素，从而促进了先前获得的功能和过程的重复使用。此外，它使该模型具有结合学习元素以有效适应复杂场景的能力。采用了一个建设性的神经网络，启动了一个包含一个神经元的初始隐藏层。但是，它具有适应其内部体系结构的能力，以响应其在程序和感觉运动任务中的性能，插入新的隐藏层或神经元。通过涉及类人形机器人的模拟进行的实验证明了以前通过逐步知识获取无法解决的任务的成功解决。在整个训练阶段，与其他代理人相比，建设性代理至少获得了40％的奖励，并执行了8％的措施。在随后的测试阶段，建设性剂表现出与其对应物相比的作用数量增加15％。
通过机器学习来解开基本基因的上下文特异性：一种建设性的体验
摘要：基因本质是对生活和进化的全面理解至关重要的遗传概念。在过去十年中，已经使用不同的实验和计算方法确定了许多基本基因（例如），并且该信息已用于减少模型生物的基因组。越来越多的证据表明，重要性是取决于上下文的财产。由于它们在重要的生物学过程中的重要性，因此识别特定于上下文的EGS（CSEG）可以帮助识别新的潜在药理靶标并改善精确的治疗剂。由于提出的大多数计算程序旨在识别和预测EG忽略其上下文特异性，因此我们专注于这一方面，提供了用于识别CSEG的文献，数据和计算方法的理论和实验概述。为此，我们调整了现有的计算方法来利用特定的上下文（肾脏组织），并使用四种不同的鉴定方法提供的标签进行了四种不同的预测方法。从对获得的结果的分析中得出的考虑，也通过对不同组织环境的进一步实验进行了确认和验证，为读者提供了用于利用现有工具来实现CSEGS识别和预测的指南。
想象人工智能设计的未来：动态基础、建设性谈判和可持续动力
我们设想了一种涉及 AI 技术的未来设计工作流程。借鉴活动和通信理论，我们试图分离出与过去的技术相比，大型 AI 模型可以为设计提供的新价值。我们得出了三种可供性——动态基础、建设性谈判和可持续动机，它们总结了自然语言支持的基础模型的潜在品质，这些模型如果明确设计，可以支持设计过程。通过设计虚构，我们将未来的界面想象成一个叙事原型，即《松鼠游戏》的故事，它在现实的使用场景中展示了我们的三种可供性。我们的设计流程、术语和图表旨在为未来关于 AI 技术与人类设计师合作的相对可供性的讨论做出贡献。
建设性中性进化
相反，它作用于次要元素，这些元素对选择性中性或有害进化变化产生的原发性元素的有害作用（Covello＆Gray，1993; Gray等，2010; Stoltzfus，1999）产生的原发性效果。在建设性中性进化期间，选择性中性进化过程和选择共同创建复杂而复杂的结构或行为模式。中性进化过程产生了无用或有害的主要元素，而自然选择产生了次要元素，从而使主要元素对生物体功能的负面影响产生了负面影响。由于选择性中性进化过程，最初以简单形式产生的结构的复杂性逐渐增加，因为原始原始元素被补充了新的二级元素，这些元素中和基本元素的不良反应以维持生物体的功能状态。这些次要元素的出现可能会产生一个进化陷阱 - 一旦出现，它们就会增加其他主要元素通过中性进化过程（例如诱变的作用）积累的可能性，因为它们的负面影响会立即被神经化。这将产生选择压力，以开发进一步的次要元素，以消除由中性进化过程产生的新元素的其他负面后果。结果，整个系统变得越来越复杂，由两种类型的元素组成的新兴结构可能
国际经济背景下的简单弃权与建设性弃权：同一枚硬币的两面太相似了吗？
Maria Eugenia Bartoloni * 摘要：《欧洲联盟条约》第 31(2) 条规定的建设性弃权已被视为适用于共同安全与安全政策法案的一项工具。由于《欧洲联盟运作条约》第 215 条建立了一个综合机制，其中共同安全与安全政策决定和欧盟运作条约条例相互依存，因此出现了一个问题，即建设性弃权的范围是否可以扩大到不仅涵盖共同安全与安全政策决定，还包括其实施条例。本篇见解认为，建设性弃权不仅适用于共同安全与安全政策法案，也应适用于该法案。反过来，这一结论呼吁反思限制措施背景下忠诚合作义务的范围和后果，以及更普遍地说，建设性弃权在这一领域的有效性。
人工智能伦理道德。建设性批评
摘要 本文对当前人工智能伦理实践进行了伦理分析和建设性批评。它确定了概念实质性和程序性挑战，并概述了解决这些挑战的策略。这些策略包括反击炒作和将人工智能理解为无处不在的基础设施，包括将被忽视的伦理和正义问题（例如结构性背景不公正）纳入人工智能伦理的范围，并使人工智能伦理的程序和论坛在哲学伦理方面更具包容性和更明智。这些措施将人工智能正义的视角融入人工智能伦理，加强了其为人工智能的开发和使用提供全面规范导向和指导的能力，从而真正改善了人类生活和共同生活。