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关系量子力学是关于事实，而不是状态
最近有两篇论文，一篇由 Jacques Pienaar [ 1 ] 撰写，另一篇由 Časlav Brukner [ 2 ] 撰写，对量子力学的关系诠释 (RQM，也称为关系量子力学) [ 3 – 6 ] 提出了深刻的观察和反对意见。本文将详细讨论这两篇论文。我们指出，其中的观察并不是对 RQM 的挑战，而是澄清和强化这种诠释某些方面的论据。由于 Pienaar 的论文更为详细，因此我们主要讨论它，并在相关之处提及 Brukner 的论文。Pienaar 将他对关系诠释的反对意见分为两部分。第一部分涉及 RQM 与狭义相对论的类比；第二部分涉及 RQM 中客观性的地位。在第一部分中，皮纳尔指出，与狭义相对论的类比只是部分的：狭义相对论中变量“相对”的意义比变量“相对”的意义更为有限
到2025年，我们通往24/7可再生能源的道路
为了更好地了解半岛清洁能源向我们的客户提供可再生能源的意义，首先有必要说明电网的工作原理。从物理上讲，电网是一种电线系统，可在全州传输和分发电力，将客户与与我们合同下的可再生能源生成器联系起来。是一个类比，将电网视为河流可能会有所帮助。就像溪流和支流增加了较大的河流一样，加利福尼亚州的发电厂为电网增加了能量。，就像下游客户可以从河中抽水以在其家中使用水一样，我们的客户也会从网格中消耗能量。这个类比的关键点是，就像不可能跟踪从河流中抽出的单个水的来源一样，同样不可能准确跟踪您消耗的每个电子的来源。
老化飞机机身维护的生命周期成本分析
空军项目 - 兰德公司 19 波音商用飞机集团 20 经济与战备 24 部队管理和预计经济使用寿命 26 类比方法 36 自下而上的方法 36 自上而下的方法 37 专家判断 37 参数或算法方法 37
运行容器化的麦克罗服务。pdf
在微服务体系结构中，软件由小型独立服务组成，这些服务通过良好的API进行通信。这些小组件被划分，以便每个组件都做一件事，并且在合作提供全功能的应用程序的同时做得很好。可以与1980年代流行的Walkman Portable Audio Cassette播放器进行类比：电池带来了电源，音频磁带是中型，耳机传递输出，而主磁带播放器则通过钥匙按键输入。一起播放音乐。同样，需要将微服务解耦，并且每个都应专注于一个功能。此外，微服务体系结构允许更换或升级。使用Walkman类比，如果戴耳机磨损，则可以更换它们而无需更换磁带播放器。如果我们的商店保存应用程序中的订单管理服务落后并且性能太慢，则可以将其交换为更具性能，更简化的组件。这样的排列不会影响系统中的其他微服务。
计算机科学中的灵敏度
波兹南理工大学计算机科学学院应该从警告开始，尽管“敏感性”一词肯定在计算机科学领域中使用，但通常与人类的关注点完全不同。尽管这里涉及一定的类比，但算法，方法或设备的敏感性是通过类比对人类敏感性的类比来描述的 - 这里的潜在参考是我们对简单刺激而不是对我们温柔的感觉的身体反应。这很像在摄影领域，我们可能会谈论胶卷或摄像机传感器的现场率，或者在物理领域中，在该领域中，测量设备可能具有不同的敏感性，可以发现和记录给定值的不同能力（较弱的敏感性或较小的差异），该信号较弱或较小的信号被检测器选择的信号）。但是，在本文的末尾，我还将举一个计算机科学敏感性的例子，这可能令人惊讶地接近人类的现象，涉及情感。，但首先，让我们从科学技术中“敏感性”的标准含义开始。
神经符号人工智能（为什么、是什么以及如何）
摘要 — 人类通过感知（将来自环境的感官输入转换为符号）和认知（将符号映射到有关环境的知识以支持抽象、类比推理和长期规划）与环境进行交互。在人工智能的背景下，人类感知启发的机器感知是指使用使用自监督学习目标（例如下一个单词预测或对象识别）训练的神经网络从原始数据中进行大规模模式识别。另一方面，机器认知包含更复杂的计算，例如使用环境知识来指导推理、类比和长期规划。人类还可以控制和解释他们的认知功能。这似乎需要保留从感知输出到有关环境的知识的符号映射。例如，人类可以遵循和解释在医疗保健、刑事司法和自动驾驶等安全关键应用中推动其决策的准则和安全约束。虽然数据驱动的基于神经网络的人工智能算法可以有效地对机器感知进行建模，但基于符号知识的人工智能更适合对机器认知进行建模。这是因为符号知识结构支持从感知输出到知识的映射的显式表示，从而实现对人工智能系统决策的可追溯性和审计。通过跟踪人工智能系统的输入、输出和中间步骤，此类审计线索可用于执行安全的应用方面，例如法规遵从性和可解释性。神经符号人工智能部门的这篇第一篇文章介绍并概述了迅速兴起的神经符号人工智能范式，该范式结合了神经网络和知识引导的符号方法，以创建更强大、更灵活的人工智能系统。这些系统具有巨大的潜力，可以提高人工智能系统的算法级（例如抽象、类比、推理）和应用级（例如可解释和安全约束决策）能力。