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砌体：研究、应用和问题
1983 年 12 月 6 日，砌体：研究、应用和问题研讨会在佛罗里达州巴尔港举行。ASTM 委员会 C-7（石灰）、C-12（砌体砂浆）和 C-15（人造砌体）赞助了此次会议。Santee 水泥公司的 John T. Conway 和美国砖瓦研究所第九区 John C. Grogan 担任研讨会联合主席，并担任该出版物的编辑。休斯顿-加尔维斯顿砌体研究所的 J. Gregg Borchelt、克莱姆森大学的 Russell H. Brown、国家石灰协会的 Kenneth A. Gutschick、美国砖瓦研究所的 Alan H. Yorkdale 和顾问 Lewis J. Yost 担任研讨会委员会成员。
印度经济-I（问题和政策）
印度主要是农业经济。在独立之前，印度的制造业由手工艺品和纺织品组成，具有全球市场。在满足国内需求后，出口了其产品，例如棉花和丝绸织物，棉花糖，木制手工艺品和一些药品。但是，英国政府的政策导致了印度手工艺品的衰落。例如，印度以非常便宜的价格出口原材料，而从英格兰带回的高价成品在印度市场出售。英国政府的这种歧视性政策彻底摧毁了印度的制造业。但是，在独立后时期，制定了一系列工业政策，以指导印度的工业发展。
无定形硅的亚稳定性问题
无定形硅及其合金，由于其物质及其生产性，在近年来引起了迅速增长的兴趣。非晶技术比晶体技术的主要优势大大降低了成本，以至于某些消费者应用，例如太阳能电池，薄纤维晶体管等。太阳能电池在电信中涉及远离电网的基站电力电力。然而，基于A-SI的设备的表现受光，高能量颗粒，载体注入，载体在A-SI相互之间的堆积和热淬灭[1]引起的可逆，亚稳态变化的限制[1]。所有这些效应都是通过退火到高度高温而可逆的，并且所有这些效应都被相同的降解机制引起[2]。由于在A-Si：H中发现了亚稳态效应，因此有强有力的间接证据表明氢和掺杂剂的作用仍然缺乏完全的证明。证据主要源于在与亚竞争效应相同的温度下观察到的氢运动。缺陷退火的活化能与氢二氮的活化能相当。此外，掺杂趋势是相同的 - 掺杂剂会导致较大的水力差异系数也导致了更快的缺陷弛豫。另一方面，氢通过削减由粘结障碍引起的大量悬挂键缺损而使掺杂成为可能。亚稳态变化的种类和大小取决于氢和掺杂剂这种磷或硼。这些效果取决于在掺杂的氢化无定形硅中，存在两个不同现象的共膜质：悬挂键密度的可逆增加和掺杂效应的可逆增加。
代理问题及法律策略
________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 2.1. 规则和标准 - 规则规定事前具体行为（股息限制、最低资本要求等），主要用于保护债权人等。 - 标准为事后评估留出自由裁量权，用于内部事务（诚信、合理谨慎、公平、保持距离等）。规则和标准的重要性取决于有效的执行。 2.2. 进入和退出策略 - 进入策略= 为潜在委托人（资本市场）利益进行系统披露 - 退出策略═▪ 评估（退出）权，▪ 转让股份的权利
世界科学：问题与创新
Agarkova Lyubov Vasilyevna – 经济科学博士、Igor Viktorovich Ananchenko 教授 – 技术科学博士生、Alexander Gennadievich Antipov 副教授 – 语言学博士、Yuliya Vladimirovna Babanova 教授 – 经济科学博士、Bagamaev Bagam Manapovich 副教授 – 技术科学博士兽医科学，Olga Bazhenova Prokopyevna 教授 – 生物科学博士，Boyarsky Leonid Aleksandrovich 教授 – 博士物理和数学 Buzni Artemy Nikolaevich – 经济科学博士、Aleksandr Eduardovich Burov 教授 – 教育科学博士、Sergey Ivanovich Vasilyev 副教授 – 技术科学候选人、Anna Vladimirovna Vlasova 教授 – 历史科学博士、Elena Valentinovna Getmanskaya 副教授 – 博士教育科学博士，Gritsai Lyudmila Aleksandrovna 教授 – 教育科学候选人，Davletshin Rashit Akhmetovich 副教授 –医学科学博士，Ivanova Irina Viktorovna 教授 - 心理科学副教授 Iglin Alexey Vladimirovich - 法学副教授，Ilyin Sergey Yuryevich - 经济科学副教授，Gulnara Rifovna Iskandarova - 语言学博士，Susanna Shalvovna Kazdanyan 副教授 -心理科学博士候选人，Lyudmila Kachalova Pavlovna 副教授 – 教育学博士，Kozhalieva Chinara Bakaevna 教授– 心理科学候选人
回归问题的分类和解决方案...
5 非线性模型 16 5.1 非线性对角加权最小二乘问题 ......16 5.1.1 求解算法 ...................16 5.1.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....17 5.2 非线性高斯-马尔可夫回归问题 .........17 5.2.1 求解算法 ....................18 5.2.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....19 5.3 广义距离回归问题 ............19 5.3.1 解决方案算法 ......................20 5.3.2 与解决方案参数相关的不确定性 .....22 5.4 广义高斯-马尔可夫回归问题 ..........22 5.4.1 求解算法 ......................22 5.4.2 与解决方案参数相关的不确定性 ......24
世界科学：问题与创新
Agarkova Lyubov Vasilyevna – 经济科学博士、Igor Viktorovich Ananchenko 教授 – 技术科学博士生、Alexander Gennadievich Antipov 副教授 – 语言学博士、Yuliya Vladimirovna Babanova 教授 – 经济科学博士、Bagamaev Bagam Manapovich 副教授 – 技术科学博士兽医科学，Olga Bazhenova Prokopyevna 教授 – 生物科学博士，Boyarsky Leonid Aleksandrovich 教授 – 博士物理和数学 Buzni Artemy Nikolaevich – 经济科学博士、Aleksandr Eduardovich Burov 教授 – 教育科学博士、Sergey Ivanovich Vasilyev 副教授 – 技术科学候选人、Anna Vladimirovna Vlasova 教授 – 历史科学博士、Elena Valentinovna Getmanskaya 副教授 – 博士教育科学博士，Gritsai Lyudmila Aleksandrovna 教授 – 教育科学候选人，Davletshin Rashit Akhmetovich 副教授 –医学科学博士，Ivanova Irina Viktorovna 教授 - 心理科学副教授 Iglin Alexey Vladimirovich - 法学副教授，Ilyin Sergey Yuryevich - 经济科学副教授，Gulnara Rifovna Iskandarova - 语言学博士，Susanna Shalvovna Kazdanyan 副教授 -心理科学博士候选人，Lyudmila Kachalova Pavlovna 副教授 – 教育学博士，Kozhalieva Chinara Bakaevna 教授– 心理科学候选人
热带地区的豆类生产问题
Y i e l d l o s s e s a r e m o s t s e v e r e w h e n p l a n t s a r e i n f e c t e d d u r i n g t h e p r e f l o w e r i n g a n d f l o w e r i n g s t a g e s o f d e v e l o p m e n t ( A l m e i d a e t a l .，1 9 7 7 a; c o s t a，1 9 7 2; C r i s p i n -m e d i n a e t a l。，1 9 7 6; n a s s e r，1 9 7 6; W I M A L A L A J E E W A A N D T H A V A M，1 9 7 3; y o s h i i a n dgálvez，1 9 7 5）。D i s e a s e l o s s e s t i m a t e s i n t h e g r e e n h o u s e a n d f i e l d i n c l u d e 4 0 % - 5 0 % p l a n t d r y w e i g h t r e d u c t i o n ( A l m e i d a e t a l .，1 9 7 7 a）。y i e l d l o s s s s a s a r e e s t i s t e d a t a t a t 1 8％-2 8％（d o n g o -d。，1 9 7 1; v e n e t t t e a n d j o n e s，1 9 8 2 b; W I M A L A L A J E E W A A N D T H A V A M，1 9 7 3; Z u l u a n d W h e e l e r , 1 9 8 2 ) , 3 6 % - 4 5 % ( K e l l y , 1 9 8 2 ; N a s s e r , 1 9 7 6 ; V e n e t t e a n d J o n e s , 1 9 8 2 b ) , a n d 4 0 % - 1 0 0 % ( H i l t y a n d M u l l i n s , 1 9 7 5 ; K e l l y 1 9 8 2 ; S C H W A R T Z，1 9 8 4;
AI和预测未来的问题
算法预测是一种推论。许多法律都在努力考虑推论，即使它们这样做，法律也将所有推论都融合在一起。，但是正如我们在本文中所说的那样，预测与其他推论不同。预测提出了一些不适合解决法律的独特问题。首先，算法预测会产生一个偏置问题，因为它们在过去的数据中加强了模式，并且可以巩固过去的偏见和不平等。第二，算法预测通常会引起不可分解的问题。预测涉及对未来事件的断言。在这些事件发生之前，预测是无法验证的，导致个人无法挑战他们作为错误的挑战。第三，算法预测可能涉及一个先发制人的干预问题，在这种情况下，决策或干预措施使得无法终止预测是否实现。第四，算法预测可能会导致一个自我实现的预言问题，在这些问题中，它们旨在塑造他们旨在预测的未来。
论认知过程所解决的问题
正在《认知科学》上发表。这是对“认知科学的进展与难题”征集信函的回应。直到 20 世纪 50 年代，几乎没有科学词汇来描述由大量简单程序组合而成的复杂过程（Minsky，2011 年）。随着计算机科学、复杂系统的基础工作（Simon 1962 年、Anderson 1972 年；Wimsatt 1974 年）以及认知科学（Marr，1982 年；Minsky，1961 年；1974 年；Gardner，1985 年）的出现，这种情况发生了变化。现在，21 世纪已经过去了近四分之一，认知科学非常严谨和形式化，与人工智能和计算机科学的概念进步相结合，获得了理论和技术上的进步。例如，预测编码、贝叶斯推理和各种机器学习都代表了对 20 世纪中期思想家（如明斯基和维纳）提出的分层预测误差原理的重新审视（Clark，2013；Minsky，1961；1974；Tennenbaum 等人，2011；Wiener，1948）。这些和其他信息处理原理为信息处理问题提供了算法解决方案，从而确定了我们可能在自然智能中发现或在人工智能中构建的功能（Lake 等人，2015）。它们还为我们提供了工具来描述实验研究中观察到的因变量和自变量之间的关系，如决策的漂移扩散模型（Pleskac & Busemeyer，2010）。然而，在急于建立一门严谨的科学时，我们担心目前正在犯一个错误：过于强调描述性或预测性研究，而没有足够重视认知过程的目的——这些过程在遗传和文化上进化是为了解决的问题。想象一下，一位外星科学家面前摆着一辆现代地球汽车。这辆车有各种复杂的机械装置，从发动机里的活塞到电脑里的电路。外星人的任务是弄清楚它是如何工作的。当然，如果他们不知道它的功能是运输，这个任务几乎是不可能完成的，但我们的外星人并不傻。他们知道汽车的作用是把人类从一个地方运送到另一个地方，而汽车的