XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理想化
理解、理想化和可解释的人工智能
摘要 许多做出重要决策的人工智能系统都是黑匣子：它们的运作方式甚至对开发人员来说都是不透明的。这是因为它们非常复杂，而且是经过训练而非编程的。缓解黑匣子系统不透明度的努力通常从透明度、可解释性和可解释性的角度进行讨论。然而，对于这些关键概念的含义几乎没有达成一致，这使得很难判断缓解不透明度方法的成功或前景。我主张对这些关键概念进行统一的解释，将理解的概念视为基础。这使得科学哲学和理解认识论的资源能够帮助指导缓解不透明度的努力。这种理解解释的第一个重要好处是，它化解了对事后可解释人工智能 (XAI) 方法的主要原则性反对意见之一。这种“合理化反对意见”认为 XAI 方法提供的只是合理化，而不是真正的解释。这是因为 XAI 方法涉及使用单独的“解释”系统来近似原始黑箱系统。这些解释系统的功能与原始系统完全不同，但 XAI 方法根据解释系统的行为对原始系统进行推断。我认为，如果我们将 XAI 方法视为理想化的科学模型，这种合理化担忧就会消失。理想化的科学模型歪曲了其目标现象，但能够提供对其目标的重要而真实的理解。
湍流记忆对理想化龙卷风的影响......
摘要：表面摩擦通过增强角动量的收敛而促进龙卷风的形成和维持。大气模型中的传统下边界条件通常假设未解析应力和解析剪切之间存在瞬时平衡。该假设忽略了湍流运动以有限速率产生和消散的物理原理——实际上，湍流在其整个生命周期中都有记忆。在本文中，提出了一种改进的下边界条件来解释湍流记忆的影响。具体而言，当气团沿弯曲轨迹移动时，由于湍流记忆，会产生正常表面剪切应力分量。在理想龙卷风的大涡模拟 (LES) 中，正常表面剪切应力分量是额外动态不稳定性的一个来源，为湍流运动的发展提供了一条额外的途径。只要修改后的下边界条件所采用的假设在感兴趣的流动区域的较大部分内成立，湍流记忆对准稳态龙卷风强度的影响就可以忽略不计。然而，瞬态龙卷风可能对湍流记忆特别敏感。
巴西阿尔坎塔拉太空集群的理想化 - 空军大学
冷战期间，世界呈现战略和军事两极格局，推动了所谓的太空竞赛。然而，苏联解体后，美国实现了无与伦比的先进太空基础设施，并成为经济、技术、军事、文化和政治领域的全球领导者，其许多机构和设施成为其他国家的榜样。然而，太空竞赛似乎正在重返国际政治舞台，中国、印度、欧盟和私营公司等新参与者占据了中心舞台。与此同时，巴西与大多数发达国家一样，严重依赖绕地球运行的卫星产生的太空服务和产品，无论是用于通信、地理定位、气象学、环境监测、安全、国防等。
极端降雪验证中的阿拉斯加案例研究
Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。 J. 气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。J.气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。
物理430关于量子力学的注释
在讨论棒球运动的运动时，我们一直在忽略有关棒球的许多细节，例如内部的组成，缝合的模式以及在地面上印有品牌名称。取而代之的是，棒球已经被视为本质上是质量M的一个无结构点。有必要在物理学中做出这样的理想化；现实世界否则太复杂了。，但有时理想化会错过至关重要的事情。看看您是否可以找到以下论点中出了什么问题，它试图证明滚轮（或者就此而言，滚动棒球）永远无法通过地面摩擦静坐。
应用的遗传操纵技术的困境...
摘要：在人类基因组研究中的技术改进和DNA操纵的可能性恢复了人类“亲维护”的运动，最重要的是，人类基因组的理想化是理想化的。从这个意义上讲，本文旨在解决ZFN，Talens和CRISPR-CAS9技术在实现这一标准方面的困境，并证明了它们如何恢复优生辩论，最重要的是，它们如何威胁人类物种的进化。还提出了该研究来介绍人权和生物伦理学如何在保护人类的价值和尊严的情况下平衡科学研究的激励措施。通过高等教育人员改善协调的支持 - 巴西（CAPES） - 通过学术卓越计划（PROEX）的支持。使用的演绎方法是通过书目研究技术实现的。
![arxiv：2405.14055V1 [CS.CL] 2024年5月22日](/simg/3\3e84ef4dea4303908c43d2afa2dfe36cc5a4c5a4.webp)
arxiv：2405.14055V1 [CS.CL] 2024年5月22日
脑部计算机界面具有有希望的医学和科学应用，可在协助语音和研究大脑方面。在这项工作中，我们为大脑对文本解码器提供了基于信息的评估度量。使用此指标，我们检查了两种方法来增加现有的最新连续文本解码器。我们表明，与基线模型相比，这些方法一致地可以将大脑解码性能提高40％以上。我们进一步研究了大脑到文本解码器的信息特性，并从经验上证明它们具有Zipfian Power Law Dynamics。最后，我们为基于fMRI的文本解码器的理想化性能提供了估计。我们将此理想化的模型与当前模型进行了比较，并使用基于信息的度量标准来量化解码误差的主要来源。我们得出的结论是，在进一步的算法改进的情况下，实用的大脑到文本解码器可能是可能的。
机械能源保护kei + pei + wnc = kef + ...
机械能源保护假设由于耗散力等耗散力而导致的能量损失可忽略不计。这是现实的理想化或近似。事实是，摩擦和空气阻力确实存在，并且确实将机械能将耗散形式转变为热能和振动能量。
•全面支持 有限功能 需要超过 1 个产品
结构 振动 ................................................................................................................3 声学 ................................................................................................................3 波流体动力学 ..............................................................................................4 附加物理场 ..............................................................................................4 复合材料 ................................................................................................5 耐久性 ......................................................................................................6 显式动力学 ......................................................................................6 隐式动力学 ......................................................................................7 几何理想化 ......................................................................................7 几何和 STL 文件处理 ......................................................................7 HPC - 结构 .............................................................................................8 材料 .............................................................................................................8 杂项和可用性 .............................................................................9 建模功能 .............................................................................................10 多重分析 .............................................................................................10 非线性多体动力学 ......................................................................
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