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逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
注意差距：自动驾驶汽车的逻辑英语，序言和多代理系统
在本文中，我们提出了一个模块化系统，用于代表和推理，并具有自动驾驶汽车交通规则的法律方面。我们专注于英国高速公路法规（HC）的子集。随着人类驾驶员和自动化车辆（AV）将在道路上进行交互，尤其是在城市环境中，我们声称应该存在一个可访问，统一的高级计算模型，并适用于两个用户。自动驾驶汽车引入了责任转变，不应带来缺点或增加人类驾驶员的负担。我们开发了模型的“硅中”系统。提出的系统由三个主要组成部分构建：使用逻辑英语编码规则的自然语言接口；序言中规则的内部表示；以及基于Netlogo的基于多机构的仿真环境。三个组件相互作用：逻辑英语被转化为序言（以及一些支持代码）； Prolog和Netlogo接口通过谓词。这样的模块化方法使不同的组件能够在整个系统中承担不同的“负担”。它还允许交换模块。给定的NetLogo，我们可以可视化建模规则的效果，并使用简单的动态运行方案验证系统。指定的代理商监视车辆的行为，以确保合规性和记录可能发生的潜在违规行为。然后，验证者利用有关潜在违规行为的信息，以确定违规行为是否应处以惩罚，在异常和案件之间进行区分。
对集合理论基础的形式分析
提出了对集合理论基础的批判分析。形式逻辑和理性辩证法的统一是分析的正确方法基础。分析导致以下结果：（1）应根据形式上逻辑性的从句“概念的定义”，“逻辑类别”，“概念的划分”，“分裂的基础”，“分裂规则”来分析集合的数学概念； （2）集合的标准数学理论是一个错误的理论，因为它不包含“集合的元素（对象）”的定义； （3）空集（类）的概念是一个毫无意义，错误且不可接受的，因为“空集（类）”的概念的定义与逻辑类的定义相矛盾。（如果Set（class）不包含单个元素（对象），则没有元素（object）的功能（符号）。这意味着空集（类）的概念没有内容和音量（范围）。因此，这个概念不可接受）； （4）集合的标准数学操作（类）（类）的标准数学操作是毫无意义的，错误的和不可接受的操作，因为它们不满足以下形式的正式条件：集合（类）的每个单独元素（object）必须仅在一个集合中（类）（类），并且不能在两个集合中（类）。因此，形式分析的结果证明了集合的标准数学理论是一种错误的理论，因为它不满足真理的标准。
SCLM-供应链，物流和海上操作
SCLM 414海上运营（3个学分）本课程涵盖了与海上运输有关的资产的运营，包括海港，货物货运货物和国际货物的运输中的船只舰队。它提出了与端口的组织和运营有关的概念。它讨论了计划，投资，通信系统，拥塞，污染，安全，安全涉及的问题；联运运输；水和土地可及性；以及港口竞争与合作。检查货运组织运营。主题包括船队，运输市场，运营，成本，保险和法规；以及船舶类型，安全性，国旗状态的作用，污染和购买以及对造船和船舶维修市场的理解。先决条件：SCLM 370
儿童循环死亡后心脏移植和捐赠。对技术，后勤和道德框架的评论
1 Paediatric Heart Unit, Institute of Transplantation, Freeman Hospital, Newcastle upon Tyne, United Kingdom, 2 Congenital Heart Disease Research Group, Population Health Sciences Institute, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, United Kingdom, 3 National Health Service Blood and Transplant, Bristol, United Kingdom, 4 Department of Cardiothoracic Surgery, Papworth Hospital NHS Foundation Trust, Cambridge, United Kingdom, 5小儿重症监护病房，大奥蒙德街儿童NHS基金会信托基金会，英国伦敦，6转化和临床研究所，医学科学学院，纽卡斯尔大学，纽卡斯尔，英国纽卡斯尔，英国，英国，英国7重症监护室，7重症监护室，诺丁汉大学NHS Trust，NHS Trust，NHS Hospitality，AL Tingham，United Kingdors，Biontial，Biontial，Biontial，extriad，exect of Bionife of Bigin of Bigin of Biginive伦理学，巴塞尔大学，瑞士巴塞尔大学，卫生，医学与生命科学学院10学院，马斯特里赫特大学，马斯特里奇特，马斯特里奇特，荷兰
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
逻辑机动：检测和缓解太空中的对抗性硬件故障
摘要 — 卫星极易受到太空中敌对故障或高能辐射的影响，这可能导致机载计算机出现故障。过去几十年来，人们探索了各种辐射和容错方法，例如纠错码 (ECC) 和基于冗余的方法，以缓解软件和硬件上的临时软错误。然而，传统的 ECC 方法无法处理硬件组件中的硬错误或永久性故障。这项工作引入了一种基于检测和响应的对策来处理部分损坏的处理器芯片。它可以从永久性故障中恢复处理器芯片，并利用芯片上可用的未损坏资源实现连续运行。我们在目标处理器的芯片上加入了基于数字兼容延迟的传感器，以便在发生故障之前可靠地检测到芯片物理结构上的传入辐射或故障尝试。在检测到处理器算术逻辑单元 (ALU) 的一个或多个组件出现故障后，我们的对策采用自适应软件重新编译来重新合成受影响的指令，并用仍在运行的组件的指令替换这些指令，以完成任务。此外，如果故障范围更广，并妨碍了整个处理器的正常运行，我们的方法将部署自适应硬件部分重新配置来替换故障组件并将其重新路由到芯片的未损坏位置。为了验证我们的说法，我们在 28 nm FPGA 上实现的 RISC-V 处理器上部署了高能近红外 (NIR) 激光束，通过部分损坏 FPGA 结构来模拟辐射甚至硬错误。我们证明我们的传感器可以自信地检测到辐射并触发处理器测试和故障恢复机制。最后，我们讨论了我们的对策带来的开销。
Modulhandbuch供应链管理，物流，...
Baur，n。; Fromm，s。：用于高级SPS的数据分析 - 工作簿，Wiesbaden Backhaus，K。；埃里希森（Erichson），b。 Plinke，W。; Weiber，R。：多变量分析方法 - 一种面向应用程序的介绍，柏林·巴克（G. Eckert，W。; Ellenrieder，P。：市场研究 - 方法论基础和实际应用，Wiesbaden Fantapie -Alobelli，C .-市场研究，Stuttgart Hey，B。：Science and Research的演讲，Heidelberg Kornmeier，M。：Science和Scientific Works：Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn：Scientific Revolution，Berlin Kuckartz和berlin Kuckartz和et et。 ：统计数据 - 可理解的介绍，威斯巴登·卡卡特（Wiesbaden Kuckartz）希尔，P。B。； Esser，E。：经验社会研究的方法，慕尼黑Stickel-Wolf，c。沃尔夫（J。Baur，n。; Fromm，s。：用于高级SPS的数据分析 - 工作簿，Wiesbaden Backhaus，K。；埃里希森（Erichson），b。 Plinke，W。; Weiber，R。：多变量分析方法 - 一种面向应用程序的介绍，柏林·巴克（G. Eckert，W。; Ellenrieder，P。：市场研究 - 方法论基础和实际应用，Wiesbaden Fantapie -Alobelli，C .-市场研究，Stuttgart Hey，B。：Science and Research的演讲，Heidelberg Kornmeier，M。：Science和Scientific Works：Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn，Heidelberg Kuhn：Scientific Revolution，Berlin Kuckartz和berlin Kuckartz和et et。：统计数据 - 可理解的介绍，威斯巴登·卡卡特（Wiesbaden Kuckartz）希尔，P。B。； Esser，E。：经验社会研究的方法，慕尼黑Stickel-Wolf，c。沃尔夫（J。
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。
通用保护继电器，PowerLogic P3U 3CT 1Io 16DI 8DO 24-48V DI24 RJ45 RS232 RL
保护功能 相过流 50/51 方向相过流 67 接地故障过流 50N/51N 方向接地故障 67N 瞬时接地故障 67NI 电容器组不平衡 51C 断线 46 I2/I1 冷负荷启动 H2 检测 68H2 H5 检测 68H5 冷负荷启动 59 断路器故障 50BF 开关闭合至故障 (SOTF) 方向有功功率不足 37P 故障定位器 21FL 重合闸 79 相欠流 37 启动时间过长，转子堵转 48/51LR 电机重启抑制 66 电容器过压 59C 负序过流 46 开关闭合至故障 (SOTF) 50/51 过压 59 欠压 27 正序欠压 27P 接地故障过压 59N 欠频 81/81N 频率变化率 81R同步检查 25 闭锁继电器 86 CT 监控 60 VT 监控 60 可编程阶段 99 8 可编程曲线