符号人工智能 基于符号人工智能的方法 16 可以追溯到 20 世纪 60 年代中期,因此通常被称为“老式人工智能 (GO FAI)”。 17 这也是因为它们依赖经典逻辑。 18 符号人工智能的自我描述源自这些系统所依赖的符号的明确操作。 19 符号人工智能基于这样的假设:在人类通过符号进行交流的基础上,可以开发智能系统。该领域最突出的例子是专家系统,它将一组预定义的 if-then 规则应用于给定案例。其中,元素和关系使用符号明确表示。例如,如果人工智能系统必须学习动物的特定属性,则符号表示模型将由相互连接的节点网络组成。节点代表动物、它们的属性或能力,然后将它们关联起来
一般说明 LM124 系列由四个独立的高增益内部频率补偿运算放大器组成,这些放大器专门设计用于在很宽的电压范围内使用单电源供电。也可以使用分离电源供电,低电源电流消耗与电源电压的大小无关。应用领域包括传感器放大器、直流增益模块和所有传统运算放大器电路,这些电路现在可以更轻松地在单电源系统中实现。例如,LM124 系列可以直接由数字系统中使用的标准 5V 电源电压供电,并且可以轻松提供所需的接口电子设备,而无需额外的 15V 电源。
• 标准商业财产保险单中的战争排除条款明确指的是所谓的常规战争,法院一直支持这一解释。最近一个非常相关的案件支持了这一解释,那就是 Merck & Co., Inc., v. ACE Am.Ins.Co., No.UNN-L-002682-18 (N.J. Sup.Ct. 2022 年 1 月 13 日)。在本案中,法院裁定保险公司不能应用被保险人商业财产保险单中的战争排除条款来阻止承保被保险人计算机系统因“NotPetya”恶意软件而造成的损失,因为其措辞仅适用于传统战争,而不适用于网络攻击。因此,标准商业财产保险中的战争和军事行动排除条款不应适用于阻止承保网络攻击造成的损害。
1 样品为使用 #1581 或 7781 玻璃的 12 层层压板。 2 应验证每层层压板的可燃树脂含量为 28% 至 33.6%(可使用通常用于玻璃纤维增强材料的烧尽法验证树脂含量)。对于可燃性测试,应使用双层玻璃纤维织物层压板,每层的经向相同。 存储 Epocast ® 50-A1 树脂/硬化剂 9816 应存放在干燥处,存放在原装密封容器中,温度介于 2°C 至 40°C(35.6°F 至 104°F)之间。每次使用后,请重新密封容器。在这些存储条件下,产品的保质期为自发货之日起 1 年(到期日期可能因客户规格而异)。产品不应暴露在直射阳光下。
1 样品为使用 #1581 或 7781 玻璃的 12 层层压板(否则为纯树脂样品)。 2 样品也可在 77°F 下固化 1 小时 + 在 212°F 下固化 2 小时 3 应验证每层层压板的可燃树脂含量为 28 至 33.6%(可使用通常用于玻璃纤维增强材料的烧尽法验证树脂含量)。对于可燃性测试,应使用两层玻璃纤维织物层压板,每层的经向相同。 存储 Epocast ® 50-A1 树脂/硬化剂 946 应存放在干燥处,放在原装密封容器中,温度在 2°C 至 40°C(35.6°F 至 104°F)之间。每次使用后应重新密封容器。在这些储存条件下,产品自发货之日起保质期为 1 年(有效期可能因客户要求而异)。产品不应暴露在直射阳光下。
皱纹鉴定。这些技术中的大多数对典型的皱纹“副作用”很敏感。虽然这些副作用可以通过传统的 NDT 技术检测到,但它们并不是导致强度降低的驱动参数。皱纹可能伴随着表面凸起、不同的层间距、树脂池和局部刚度的变化而出现。这些特征可以分别通过目视检查、由于声速变化而产生的超声波、由于树脂池反射而产生的超声波和导波来检测。然而,就强度而言,重要的参数是纤维的曲率。很少有方法对此参数敏感。一个例外是布里斯托尔大学史密斯教授团队目前开发的一种技术。该技术涉及将超声波频率“调整”到层压板的周期性结构中,并可以从接收信号的相位信息中恢复纤维的曲率。虽然该技术在航空航天领域已显示出良好的效果,但 Vestas 正在与布里斯托尔大学合作,使该方法适应风级 GFRP 的特性。
披露的公司表明,与那些披露风险较低的人相比,促成冲突的风险更高的收入和股票表现要高。这些结果表明,披露制度并没有促进有问题的供应链的市场纪律。他们有助于解释本文中的另一项发现:通过其供应链实际上增加了向冲突提高冲突风险的公司数量实际上增加了冲突。消费者和投资者可能会阅读这些披露,以表明公司对利润最大化的诚实或承诺,而不是有关冲突矿物暴露的信息,并且披露这种暴露风险更高风险的公司更有可能是诚实和寻求利润的。由于有关支持连锁店的披露同时发送这些信号并提供有关矿物质状态的信息,因此希望投资者或消费者能够对供应链进行对证券披露的供应链进行纪律处分,这可能是不现实的。