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苹果计划的过时犯罪如何增加不平等...
本文研究了臭名昭著的当代犯罪，称为“计划过时”。资本主义制度的后果使著名的大型技术公司塑造了技术标准，并影响了他人以遵守和获得此类条件。它创建了技术霸权的制度 - 在这种情况下，我特别关注苹果公司所谓的试图通过在科学和技术发明的某些时间窗口中统治技术市场的试图，Interia，Interia-制造，软件系统和设计是过时的，或者在某些范围内占据了一定的范围。在技术上生存的方式。此外，我将审查计划过的过时的现象，涉及社会犯罪的框架及其可恶的任意社会控制过度，这在社会中造成了不平等，尤其是从压倒性的福库尔德后结构主义方法中看来，特别是对忠实的技术客户。为了介绍这项研究的透彻结果，我通过定性分析对文献评论进行了系统的概述。关键字：不平等，判决，计划过时，社会控制，技术霸权
![arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日](/simg/8\84d54d24c45685782c66ee010d7bac2019e8d7ed.webp)
arXiv:2302.04621v1 [quant-ph] 2023 年 2 月 9 日
机器学习在量子科学领域取得了重大突破，其中深度神经网络在量子多体系统建模方面表现出非凡的能力。在这里，我们探讨了数据驱动的深度神经网络在学习物理可观测量动态方面的能力与量子信息的扰乱之间的关系。我们训练一个神经网络，以找到从模型参数到随机量子电路中可观测量演化的映射，适用于各种量子扰乱模式，并测试其在将其应用于看不见的电路时的泛化和外推能力。我们的结果表明，一种特定类型的循环神经网络在系统大小和时间窗口内对其预测进行泛化方面非常强大，无论是局部还是扰乱模式。这些模式包括传统学习方法在从全波函数表示中采样时失败的模式。此外，对于显示本地化的模型，所考虑的神经网络成功地将其预测推断出超出了它所训练的时间窗口和系统大小的范围，但不是在混乱的状态中。
QLAE047.pdf
摘要。我们研究了1942年至2020年爱尔兰极端温度的频率，大小和空间程度的变化。我们开发了一个极值模型，该模型在极端的每日最高温度数据中捕获空间和时间非平稳性。我们使用一般的帕累托分布和极端事件的空间依赖性对边缘变量的尾巴进行建模，并通过半参数棕色resnick r-pareto过程，每个模型的参数允许随时间变化。我们使用气象站观测值来建模极端事件，因为来自气候模型的数据（不是在观测数据上）可以过度平滑这些事件，并具有由特定气候模型配置确定的趋势。但是，气候模型确实提供了有关爱尔兰和相关气候反应的详细生理学的宝贵信息。我们提出了新的方法，这些方法利用气候模型数据来克服与观察者的稀疏和偏见采样有关的问题。我们的分析确定了研究域上极端温度事件的边际行为的时间变化，这比该时间窗口中平均温度水平的变化大得多。我们说明了这些特征如何导致超过临界温度的事件的空间覆盖率增加。
测试用例-V2H-V2B-V2G-FOR-...
2030 年能源转型目标已明确，可再生能源扩张、交通转型和供热转型正在推进。电动汽车是未来交通气候友好型转型过程和交通能源转型的关键。除了分散式可再生能源发电和热泵使用增加之外，它还给配电网带来了特殊挑战。在这里，电动汽车还可以通过单向和双向管理充电过程（特别是在配电网中）充当移动存储单元，并成为平衡电网波动的一种手段。除客运外，商用车领域的首批充电过程管理研发活动正在补贴项目及其利益相关者中开展。更大的电池和更好的规划被强调为优势。例如，在车库中，管理电动汽车车队的充电过程被归类为物业电力采购和消费系统解决方案的一个组成部分。V2G 的应用领域包括控制功率或重新调度。一些利益相关者估计，提供灵活性的潜力巨大（例如，在下午 4 点到凌晨 4 点之间的时间窗口内，正向和负向灵活性的理论潜力超过 4 GW）9 。
从单个碎片监测中识别碎片时期的统计方法
在过去的几十年中，在轨驻留物体数量不断增长已成为世界各地航天机构和研究机构的主要关注点之一。在此背景下，碎片进一步增加了空间碎片的数量，从操作上讲，尽快确定事件时期至关重要，即使只有由初始轨道确定 (IOD) 过程得到的单个碎片轨道状态。这项工作说明了碎片时期检测器 (FRED) 算法，该算法通过统计方法处理该问题，从单个碎片 IOD 结果（通过平均状态和协方差表示）和父星历表（假设为确定性）开始。该过程用多元正态分布填充碎片星历表，对于每对样本父代，首先在时间窗口上计算通过最小轨道交叉距离 (MOID) 的时期，然后按时间聚类。对于每个簇，都会导出三维 MOID 和三维相对距离分布（通常是非正态分布，后者是在母星通过 MOID 时计算的），并对它们的相似性进行统计评估。最后，将两个分布之间最匹配的簇视为最佳候选，并从母星通过 MOID 时返回碎片时期，以平均值和标准差表示。通过数值分析评估 FRED 算法的性能。还讨论了从雷达测量开始嵌入 IOD 过程的操作案例。
我认为我应该接种疫苗，我觉得我不应该接种疫苗。信息处理和疫苗接种行为的个体差异（COVID-19）
摘要：在先前的研究中，已用于脑电（EEG）信号处理的特征提取。但是，时间窗长度对下游任务（例如情绪识别）的特征提取的影响尚未得到很好的检查。为此，我们研究了不同时间窗口（TW）长度对人类情绪识别的影响，以发现提取脑电图（EEG）情绪信号的最佳TW长度。功率谱密度（PSD）特征和差分熵（DE）特征均用于根据SJTU EMOMIT EEG数据集（SEED）评估不同TW长度的有效性。随后使用EEG功能处理方法处理不同的TW长度，即实验级批归归量表（ELBN）。处理的特征用于在六个分类器中执行情感识别任务，然后将结果与没有ELBN的结果进行比较。识别精度表明2-S TW长度在情感上具有最佳性能，并且最适合于EEG功能提取用于情绪识别。在使用基于PSD和DE功能的SVM时，ELBN在2-S TW中的部署可以进一步提高21.63％和5.04％。这些结果在分析智能系统应用的EEG信号时为选择TW长度的选择提供了可靠的参考。
印度理工学院印多尔分校
1. 成功完成 COAP 注册后，申请人将能够在 COAP 门户网站上公布的时间窗口内，访问参与院校向其发出的录取通知书（如有）。 2. 申请人将根据其 GATE 分数入围。CPI 等于或超过 8.0 的 IIT 毕业生可免于 GATE 资格审查。此类申请人的入围名单将基于其 CPI。入围申请人的逐轮名单将在 IIT 印多尔分校网站（https://academic.iiti.ac.in）上公布 3. 入围申请人将不会收到单独的筛选通知书。 4. 在入围申请人中，通过 COAP 选拔的申请人将严格按照成绩顺序获得相应的 PG 课程和类别（申请时提及）的录取资格。 5. 核实所有相关文件、提交 GATE 成绩单并支付入学费（将另行公布）后，将在课程注册当天向接受录取通知的申请人发出录取通知。6. 通过 COAP 完成所有席位分配后，印度理工学院印多尔分校将不再进行任何抽签录取。7. 如果申请人希望申请多个课程，则必须为每个课程填写单独的申请，并且必须为每个申请支付单独的费用。（C）国际申请人须知：
人脑振荡作为个人大脑签名
图2确定主要的内在耦合模式（DOCM）。（a）用于识别两个AAL ATLAS ROI（左上额回，右额叶的右额回）之间使用的方法的示意图，以在静止状态MEG记录期间连续两个1 S滑动时间窗（t 1，t 2）。在此示例中，来自两个虚拟传感器的频带通信信号之间的功能相互依赖性通过虚拟相位锁定（IPLV）索引。以这种方式，在两个虚拟传感器之间计算IPLV，以用于相同频率振荡（例如δ至δ）或不同频率之间（例如δ至θ；潜在的内在耦合模式[PICM]）。使用替代数据进行参考的统计过滤来评估每个IPLV值是否与机会有显着不同。在t 1期间，DOCM反映了δ和α2振荡之间的显着相位锁定（由红色矩形表示），而在t 2期间，发现δ和θ振荡之间的主要相互作用。（b）左上额回和右上额回之间的DOCM爆发。可以认为此包装将DOCM系列中包含的“字母”分组，以形成神经”单词。”，代表许多DOCM的可能集成（Leinekugel等，2002）。
基于学习的终端运动预测...
摘要：缺乏直观和活跃的人类 - 动物相互作用使使用上肢辅助设备很难。在本文中，我们提出了一个基于学习的新型控制器，该控制器直觉地使用发作运动来预测辅助机器人所需的终点位置。实施了一个由惯性测量单元（IMU），肌电图（EMG）传感器和机械学（MMG）传感器组成的多模式传感系统。该系统用于在达到五个健康受试者执行的任务期间获取运动学和生理信号。提取了每个运动试验的开始运动数据，以输入传统的回归模型和训练和测试的深度学习模型。模型可以预测手在平面空间中的位置，这是低级位置控制器的参考位置。结果表明，使用IMU传感器与提出的预测模型具有足够的运动意图检测，与添加EMG或MMG相比，该模型可以提供几乎相同的预测性能。此外，基于复发的神经网络（RNN）模型可以在短发时间窗口中预测目标位置以进行动作，并且适合在更长的视野上预测目标的目标。这项研究的详细分析可以提高辅助/康复机器人的可用性。
压力，环境和早期精神病
摘要：现有文献提供了压力失调，环境侮辱和精神病发作之间密切关系的扩展证据。早期压力可以使遗传上难以置信的个体对未来的压力敏感，从而改变他们发展精神病现象的风险。神经生物学底物对下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴的异常反应，炎症过程中断，氧化应激增加，肠胃疾病障碍，并改变了脑sig脑的氧化应激，并改变了环境风险因素之间的机械联系。早期生活和后期的暴露可能会在关键的神经发育时间窗口中直接，累积，反复行动。环境危害，例如前和围产期并发症，创伤经历，社会心理压力源和使用大麻，可能会与脑发育轨迹造成负面影响，并扰乱了重要的压力系统的平衡，这些压力系统与最近的生活事件一起起作用，这些事件与个人的表现相同，以推动个人在精神病表现上的阈值。当前的评论介绍了压力，环境和精神病发作之间的动态和复杂关系，试图洞悉潜在的可修改因素，增强韧性以及可能影响个体精神病责任。