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嫌疑人指挥案件处置输入
律师对《军事法庭手册》附录 2.1 中所载国防部长非约束性处置指南的考虑。提供了提供意见的机会，但意见不是必需的。5a. 嫌疑人被指控的罪行对指挥部的士气、健康、安全、福利和良好秩序和纪律的影响（如果有）：
环境状态：可再生技术输入
•当地能源市场 - 目前的批发电力市场不允许<1MW的发电机参与，除非使用聚合器，否则它们不包括较小的发电机。这意味着大多数资产的业务案例都有利于更大的产能项目。小规模的资产在未来的能源场景中起着重要作用。如果理事会希望鼓励当地小规模的生成和存储资产的进一步增长，则应寻求试点当地能源市场（LEM）。这些市场将为小一代和斯托尔特资产以更具竞争力的价格出售服务的平台，从而改善了此类项目的业务案例。此外，分销网络运营商将有能力在网络上更有效地平衡供求，从而减少对未来昂贵的升级或增援的需求。LEM仍处于开发阶段，因此，如果要成为改善部署的有效工具，则需要进行试验。
量子前沿关于社区投入的报告......
作为本报告的背景，美国国家科学技术委员会 QIS 小组委员会的联邦机构通过公众信息请求 (RFI) [1] 以及由 QIS 研发社区的专家和利益相关者领导的一系列 QIS 研讨会、圆桌会议和技术研究与 QIS 研究界进行了接触。NQCO 分析了 RFI 的回复和研讨会的读数，发现了几个反复出现的主题。本报告总结并组织了社区的意见，以便将国家 QIS 研究、学术、私营部门和联邦政府领导人的注意力集中在必须回答关键问题的前沿，以充分发挥 QIS 的潜力。特朗普政府仍然致力于维护和加强美国的 QIS 领导地位，并释放这一新兴领域的潜力，以改善美国人民的繁荣、安全和福祉。
参数化量子电路的输入冗余
量子信息处理旨在利用量子物理现象进行数据处理。该领域始于 20 世纪 80 年代初 [ 1 , 2 ]，最近在构建可控量子力学系统方面取得的突破引发了该领域的爆炸式增长。构建量子计算机是一项艰巨的挑战，但设计算法同样艰巨，这些算法在量子计算机上运行后，能够利用专家们普遍认为量子计算在某些计算任务上优于传统计算的优势。一项特别引人注目的努力是利用近期的量子计算机，但它的缺点是尺寸有限，并且存在令人衰弱的量子噪声。过去几年，噪声中型量子 (NISQ) 计算机的算法设计领域一直在努力确定计算领域、采用量子信息处理的范例和商业用例，以便从构建可编程量子力学设备的最新进展中获益——尽管目前这些进展可能还很有限 [ 3 ]。人工智能 [ 3 , 4 ] 是近期可能实现量子优势的用例领域。这种希望最有可能出现在生成任务中：理论上已经证明，几种概率分布族允许量子算法从中有效地采样，而没有经典算法能够或已知能够执行该采样任务。玻色子采样可能是这些采样任务中最广为人知的，即使在有噪声的情况下这种优势似乎不会持续（参见 [ 5 ]）；在参考文献 [ 6 , 7 ] 中可以找到一些其他采样程序的示例。在可以通过操纵一个或多个参数来迭代改变的量子电路方面也取得了有希望的进展：Du 等人 [ 8 ] 考虑了所谓的参数化量子电路 (PQC)，发现它们也在生成任务中产生了理论优势。当强调非线性方面时，PQC 偶尔被称为量子神经网络 (QNN)（例如在 [ 9 ] 中），或称为变分量子电路 [ 10 ]。在本文中，我们坚持使用术语 PQC，但不考虑排除 QNN 或 VQC。
热输入对焊接微观结构的影响和...
在本研究中，使用4043 MIG填充线（WAAM）制造了300 x 200 x 20 mm 3的矩形平板300 x 200 x 20 mm 3。研究了焊接电流（热输入）对4043 WAAM合金的焊缝微结构和机械性能的影响。通过将焊接电流从140到160 a改变，以使其他焊接参数从140 a变化为恒定值。实验发现表明，所有焊接接头都是无缺陷的，并且焊接的强度降低了焊接电流的增加。在较低的热输入（140a）焊接接头的情况下，达到了120 MPa的最高关节强度（占基本WAAM强度的119％）。显着的强度是由于存在更精致的e术树突微观结构和融合边界尺寸较小的原因。焊接接头的韧性分别为低，中和高热量输入的10、11和12焦耳。焊接接头的韧性显示出焊接电流增加的趋势增加。更多的焊接接头软化导致了更高的延展性和韧性。蚀腐蚀研究的结果表明，由于Al基质中存在更多的Si，总体而言，在所有焊接接头中都实现了更好和类似的腐蚀行为。焊接微结构中的热输入和谷物变高的差异归因于焊接接头腐蚀性的变化。但是，焊接接头的耐腐蚀性在行业标准的可接受极限之内。
输入过程输出示例
计算机通过使用称为程序的规则来处理他们从用户或其他来源获得的信息来工作。他们使用称为CPU（中央处理单元）的特殊部分来完成这项工作。CPU只能与提供给它的信息一起使用，例如数据或收集的信息。完成处理后，它会发出它的发现，我们称之为输出。考虑制作食谱：您放入一些成分（输入），然后对它们进行一些操作（进程）以获取最终盘子（输出）。这有点像计算机的工作方式！如果您想解决问题，则需要知道所包含的信息（输入），它对该信息（过程）的作用以及您从中得到什么（输出）。一台计算机就像电子助手一样，从用户那里获取数据，对其进行工作，回馈结果并存储信息。它有一个称为输入程序输出的东西，其中有一些信息（输入），对其进行一些工作（过程），然后将其发现的内容（输出）发送回。输出可以是文本，声音，图像，甚至只是一个简单的答案！计算机依靠各种设备来用于不同功能。中央处理单元（CPU），存储设备和网络设备在计算机系统的整体功能中起着至关重要的作用。本文探讨了计算机中使用的内部和外部硬件设备，了解它们在启用有效计算方面的意义。计算机科学涵盖了计算机及其应用的研究，涵盖了硬件和软件方面。内存设备对于存储处理所需的数据和说明至关重要。CPU是计算机的大脑，执行计算，执行说明和协调其他硬件组件的活动。为CPU功能贡献的关键设备包括处理程序，该处理器执行程序指令以及多核处理器，由多个处理单元组成，它们共同执行任务。这些可以分类为RAM，ROM和缓存内存。RAM是一个挥发性内存，在计算机运行时暂时存储数据，从而可以快速访问信息。ROM是一种非易失性存储器，它存储无法修改的永久说明和数据。存储设备负责计算机系统中的长期数据存储。即使关闭计算机并可以供将来检索，它们也会保留数据。常见的存储设备包括硬盘驱动器（HDD），固态驱动器（SSD），USB闪存驱动器，存储卡，光盘，网络连接存储（NAS），云存储，外部硬盘驱动器，磁性磁带和软盘。输入设备促进用户与计算机系统的交互，依靠输入设备来启用用户和计算机之间的交互。这些设备允许用户提供用于处理的数据，并提供诸如键入或单击之类的命令。常见的输入设备包括：键盘鼠标触摸屏扫描仪网络摄像头麦克风输出设备当前的数据输出设备显示或向用户显示了当前处理的数据和信息，使其可感知和可用。计算机输入设备的示例包括键盘，鼠标，操纵杆，网络摄像头等。示例包括：监视打印机扬声器耳机音频投影仪网络设备使通信网络设备促进了多个计算机和设备之间的通信和数据传输，从而使计算机网络的创建和信息交换。通用网络设备包括：路由器开关调制解调器计算机输入设备允许用户将数据输入计算机系统，例如在键盘上键入或单击鼠标。计算机处理设备（也称为CPU）通过将输入（数据）转换为输出（信息）来执行计算机程序和说明。CPU负责在RAM的帮助下解释程序说明和处理数据，RAM临时存储数据和程序说明。计算机输出设备以对人类有意义的形式显示处理的数据。示例包括打印机和监视器。计算机存储设备允许计算机存储和检索数据和信息。有两种类型：主要存储设备，例如RAM和ROM，它们的存储容量较小，并且关闭电源时丢失了信息；和辅助存储设备，例如HDD，它们存储了更长的时间。注意：使用“添加拼写错误（SE）”方法重写文本。ROM内存解释了如何正确使用它！ROM内存是一种永久存储数据的非易失性存储器。它包含有关制造商的信息，只能从其名称中读取，表明它不能以任何方式进行编辑或修改。示例包括硬盘驱动器，闪存磁盘，内存卡等。这种类型的内存用于存储基本的输入/输出系统（BIOS），该系统提供了启动计算机的基本信息。相比之下，辅助存储设备旨在存储长时间的数据，但它们缺乏控制和逻辑功能。这些设备可以外部连接或使用总线电缆连接，并且通常具有高存储能力和快速数据访问时间。最常见的辅助存储设备是磁性存储，它具有较大的存储能力和快速的数据访问速度。光存储设备（例如CD-ROM，DVD和磁带存储）也提供了大量的存储容量，并且可以编辑。计算机用户的信息通常存储在这些设备上，从而使用户可以在操作过程中检索它。此外，一些设备（例如数码相机和触摸屏）既用作输入和输出设备。一个信息系统是从特定形式（电气，机械或生物学）中获取数据的，并使用算法将其转换为另一种形式。计算机系统是此类系统的一个示例，其组件包括下图中所示的输入，处理，输出和存储设备。
在 RSVP 键盘中结合脑电图和开关输入
材料、方法和结果：RSVP 键盘中的快速序列视觉呈现分为查询，通常为 10 个字符。选择后的第一个查询中的字符是 LM 根据先前输入的字符串识别为最可能的目标的字符。字符概率在每次查询后通过贝叶斯递归更新，直到一个字符达到决策阈值。在 IP 模式下，用户会看到一个框，其中包含即将到来的查询中的字符预览。然后他们可以激活开关以确认目标已包含在内（导致包含字符的概率增加并呈现查询以收集 EEG 证据），或者如果目标未包含在内则跳过查询（导致字符概率降低）。IP 也无需开关输入即可使用。
利用人类输入来协调可解释人工智能
虽然近年来已经开发了大量可解释的人工智能 (XAI) 算法，但它们因与人类产生和使用解释的方式存在重大差距而受到批评。因此，当前的 XAI 技术通常被发现难以使用且缺乏有效性。在这项工作中，我们试图通过使人工智能解释具有选择性（人类解释的基本属性）来弥补这些差距，通过根据与接收者的偏好相符的内容有选择地呈现模型推理的子集。我们提出了一个通用框架，用于通过利用小型数据集上的人工输入来生成选择性解释。该框架开辟了一个丰富的设计空间，可以考虑不同的选择性目标、输入类型等。作为展示，我们使用决策支持任务来探索基于决策者认为与决策任务相关的内容的选择性解释。我们进行了两项实验研究，以基于我们提出的框架来检验三种范式：在研究 1 中，我们要求参与者提供基于批评或开放式的输入以生成选择性解释（自我输入）。在研究 2 中，我们向参与者展示基于来自类似用户小组的输入（注释者输入）的选择性解释。我们的实验证明了选择性解释在减少对人工智能的过度依赖、改善协作决策和对人工智能系统的主观感知方面的前景，同时也描绘了一幅细致入微的图景，将其中一些积极影响归因于提供自己的输入以增强人工智能解释的机会。总体而言，我们的工作提出了一个受人类沟通行为启发的新型 XAI 框架，并展示了其鼓励未来工作使人工智能解释更人性化的潜力。