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World File Search System语境
语境、互补性、信号和贝尔测试
摘要：这是一篇专门讨论互补性-语境性相互作用以及与贝尔不等式相关的评论。从互补性开始讨论，我指出语境性是它的种子。玻尔语境性是可观测量结果对实验语境的依赖性；对系统-仪器相互作用的依赖性。从概率上讲，互补性意味着联合概率分布 (JPD) 不存在。人们必须使用语境概率而不是 JPD。贝尔不等式被解释为语境性的统计检验，因此是不相容性的。对于与语境相关的概率，这些不等式可能会被违反。我强调，贝尔不等式测试的语境性是所谓的联合测量语境性 (JMC)，即玻尔语境性的特例。然后，我研究了信号（边际不一致性）的作用。在 QM 中，信号可以被视为一种实验产物。然而，实验数据通常具有信号模式。我讨论了信号的可能来源——例如，状态准备对测量设置的依赖性。原则上，可以从信号阴影的数据中提取“纯语境性”的度量。这个理论被称为默认语境性 (CbD)。它导致不等式，其中有一个量化信号的附加项：Bell–Dzhafarov–Kujala 不等式。
孤狼算法的语境：- GIFCT
2020 年 7 月，GIFCT 启动了一系列工作组，汇集了来自不同行业、地区和学科的专家，在特定主题领域提供建议，并实施有针对性的实质性项目，以加强和发展在线反恐和反极端主义工作。参与工作组是自愿的，领导工作组项目和成果的个人或非政府组织将获得 GIFCT 的资助，以帮助进一步实现其小组的目标。参与者与 GIFCT 合作制定战略工作计划、概述目标、设定目标、确定战略、提供可交付成果并满足时间表。工作组成果在 GIFCT 网站上公布，以造福最广泛的社区。每年 7 月的 GIFCT 年度峰会之后，小组都会更新主题、重点领域和参与者。
使用量子语境工具分析歧义名词和动词
心理语言学研究使用眼动追踪来表明多义词与同音词的消歧方式不同，歧义动词的消歧方式与歧义名词不同。组合分布语义学的研究使用余弦距离来表明动词在主语和宾语的上下文中比单独使用时更有效地消歧。这两个框架都一次关注一个歧义词，都没有考虑包含两个（或更多）歧义词的歧义短语。我们借用了量子信息论、默认语境性框架和语境影响程度的方法和指标，并研究英语的歧义主谓和动宾短语，其中主语/宾语和动词都是歧义的。我们表明，可以使用上下文影响程度的平均值来建模歧义动词和歧义名词的处理差异，以及同音词和多义词和动词的不同歧义程度之间的差异。
逻辑语境性和非局部性的条件
语境性和非局域性是量子统计所表现出的非经典性质，其含义深刻影响着量子理论的基础和应用。在本文中，我们对逻辑语境性和不等式证明提供了一些见解。前者可以理解为语境性的可能性版本，而后者是指不基于某些非语境性（或贝尔）不等式违反的量子语境性和非局域性的证明。我们所说的“可能性”是指结果的可能性描述，这些结果为布尔变量，当相应概率严格大于零时，其值为 1，否则为 0。本研究旨在从我们所谓的可能性悖论中建立这两个概念之间的桥梁，可能性悖论是一组可能性条件，其发生意味着语境性和非局域性。作为主要结果，我们证明了可能性悖论的存在，其发生是一类非常重要的场景中逻辑语境性的必要和充分条件。最后，我们讨论了这些可能性悖论的完整性所带来的一些有趣的后果。
使用意外和 fMRI 映射自然语言理解过程中广泛和局部语境预测的神经基础
语境会影响理解者在语言处理过程中的期望，信息论惊奇通常被用作衡量认知处理努力的指标。然而，先前使用惊奇的研究只考虑了句内语境，使用 n-gram、神经语言模型或句法结构作为条件语境。在本文中，我们扩展了惊奇方法以使用更广泛的主题语境，通过分析自然聆听过程中收集的 fMRI 时间过程来研究局部和主题语境对处理的影响。从 ngram 和 LSTM 语言模型计算出的词汇惊奇可用于捕捉局部语境的影响；为了捕捉更广泛语境的影响，我们引入了一个基于主题模型的新指标——主题惊奇。我们确定了词汇惊奇和主题惊奇的不同神经激活模式。这些不同的神经解剖学相关性表明，句子处理过程中的局部和广泛的语境线索会调动不同的大脑区域，并且语言网络的这些区域在功能上有助于在理解过程中处理不同维度的语境信息。更广泛地说，我们的方法补充了越来越多的使用计算语言学方法的文献，以操作和测试有关句子处理中的神经认知机制的假设。
区分原则-网络语境-中国视角-913 ...
作者：Z Huang · 2020 · 被引用 5 — 5，2018；美国国防部 (DoD)，“帕内塔部长就网络安全问题发表讲话。纽约市国家安全局企业高管网络安全问题”，12 ...
超越不可分离和语境相对论的关系量子纠缠
在本文中，我们讨论了量子纠缠正统定义的相对主义视角性质（从优选因式分解的角度）。我们还在 Barnum 等人 [6,7] 提出的广义纠缠定义中从优选可观测量的角度考虑了这一方面。更具体地说，我们将讨论正统纠缠定义所隐含的不可分离相对主义、其广义化所隐含的语境相对主义以及目前专业文献中讨论的一些其他严重问题。在本文的第二部分，我们讨论了最近提出的客观不变纠缠定义，该定义被理解为有效和强度关系的实际和潜在编码 [32]。通过推导两个定理，我们将明确展示这种新的客观纠缠定义如何能够摆脱不可分离相对主义和语境相对主义。根据这些定理，在所提出的关系定义中，所有可能的可观测量子集以及所有可能的因式分解都可以全局视为指代同一（潜在）事态。结论是，与正统定义不同，这种新的客观关系纠缠概念从一开始就能够绕过相对主义，为现实理解量子相关性打开大门。
广义量子测量中的异常值、Fisher 信息和语境性
对自旋为 1/2 的粒子进行测量，结果可能为 100 [ 1 , 2 ] 。自从引入后选择值概念以来，人们一直在争论这些过程中究竟测量了什么以及这是否具有物理意义 [ 3 – 7 ] 。当通过间接程序测量可观测量时，就会出现这些异常，即通过将自旋与辅助探测系统耦合并仅访问后者来推断其值。第二个系统的状态不需要进行优化以在每次测量时提供完整信息，因为期望值可以从大量事件中准确地恢复出来。每个单独的事件都不会提供有关可观测量的明确信息 [ 8 ] ，因此对自旋状态的扰动会成比例减少。当测量引入的扰动影响可忽略不计时，这些值本身被称为弱值。该框架在平等处理量子态的前选择和后选择方面完全一致，从而使描述更加时间对称，但这种方法的某些结果似乎使量子力学比看起来更加令人费解[13-15]。在某些情况下，一切都可以与经典波中也会发生的干涉效应相协调[16]，并且有人认为异常值的出现纯粹由于后选择而产生的假象，在经典概率中也可以观察到[17]。然而，这一论点引发了长期的争议[18-22]。异常值位于可观测量范围之外，不仅限于弱值区域，还可以在任意扰动下出现。值得注意的是，存在需要满足的一致性条件才能允许异常值[23]。在单个自旋为 1/2 的粒子这种简单情况下——如今这种粒子通常被称为量子比特——这种特殊效应可用来标记宏观现实描述的失败，正如 Leggett-Gard 不等式所捕捉到的[24-27]；然而，这种联系在一般条件下并不成立[28]。
重新思考连通性作为重新语境化问题...
摘要：本文解释了为什么一旦将工作经验联结类型学（Griffiths/Guile，2004）的一系列显性和隐性特征概念化为知识的再情境化，就可以看到跨越边界是职业和专业教育的普遍特征，而不是学习者跨越教育与工作界限的问题。本文通过以下方式实现这一目标。首先，它简要解释了工作经验联结类型学的发展。接下来，它解释了为什么工作经验联结类型学中的“重返”概念是一种早期但有限的表达再情境化概念的尝试。然后，它解释了再情境化概念的起源和发展，以及这一概念为初始和持续职业形成提供了统一的视角。本文最后确定了 a) 重新语境化概念对能力/能力发展的实际意义，以及 b) 职业教育与培训未来的研究挑战，尤其是与第四代技术的出现相关的挑战。
论人工智能中维度分析的语境...
摘要：维度分析是一种成熟的建模技术，它以模型参数的物理维度的形式利用领域知识。基于维度同质性原理，模型参数的物理维度信息可用于降低寻找正确模型的组合复杂性。同质性原理是一种通用的建模思想构造，其哲学基础使其适用于任何出现具有物理维度的模型参数的建模领域。相似性方法可以从工程领域转移到人工智能领域，因为这两个领域都共享实值传感器数据等共同对象。因此，在许多实值人工智能技术的建模中，使用白金汉 Pi 定理正式保证的群变换非常简单。以非线性神经网络的拓扑和泛化特性为例，展示了维度分析方法在人工智能不同领域（如基于案例的推理、模式识别、遗传算法、设计评估、神经网络等）的优势。结果为维度分析在人工智能技术中的建模能力提供了一些见解。