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数据表示和计算机结构
ASCII 是一种允许计算机相互理解和通信的标准。在 ASCII 中，每个字符（字母、数字和符号）都有其独特的代码。例如，字母“A”用二进制数 01000001（65）表示，而“a”用二进制数 1100001（97）表示。该系统帮助计算机了解在屏幕上显示哪些字符或如何将它们存储在内存中。因此，当您在键盘上键入字母时，计算机会将其转换为相应的 ASCII 代码以理解您在说什么。ASCII 使计算机能够相互通信，也使我们通过键入的文本与计算机轻松交互。另一种编码方案是 Unicode，这是一种较新的标准，通过为每个字符分配 16 位来克服 ASCII 可以表示的字符数的限制。扩展 ASCII 是 Unicode 的子集（包含其前 256 个字符）。 Unicode 的目标是为每个字符提供一个唯一的编号，无论平台、程序或语言如何，从而为文本表示创建一个全球标准。
表示评估自我监督学习
自我监督学习（SSL）旨在学习没有标签的数据的界限。尽管具有di-verse SSL体系结构，但投影头始终在改善下游任务性能中起着重要作用。在这项研究中，我们系统地研究了投影头在SSL中的作用。我们发现投影头靶向统一方面，该方面将样品映射到统一的分配中，并使编码器能够专注于提取语义特征。借鉴了这种见解，我们在SSL模型中提出了一个表示评估设计（RED），其中建立表示和投影向量之间的快捷方式连接。我们对各种数据集上不同体系结构（包括SIMCLR，MOCO-V2和SIMSIAM）进行的广泛实验表明，Red-SSL在下游任务中始终优于其基线对应物。此外，红色SSL学到的表示形式表现出与以前看不见的增强和分发数据相比的较高鲁棒性。
裁定草案代表草案：裁决草案代表 - 财务，财务弹性，风险和退货
在本节中，我们完成了与OFWAT草案确定相关的风险位置的评估。我们已经建立了内部视图，这是基于我们在十月计划中评估风险的方法的基础。我们通过毕马威（KPMG）对一个评估概念公司Rore风险范围的公司财团进行的分析来支持这种观点。OFWAT分析的一个关键问题是，它的假设是，概念上有效的公司可以在确定草案时达到OFWAT设定的服务水平，并且将成本津贴设定为具有相同可能性的级别。我们的代表性回应章节对成本和成果（请参阅YKY-PR24-DDR-02和YKY-PR24-DDR-06）阐明了我们对为什么不是这样的看法。分别，激励措施的本质 - 即PCD和仅罚款绩效承诺 - 自然会导致风险下行偏见，如我们在原始计划中所示。我们的分析表明，这些结合以产生风险位置，预期收益大大低于OFWAT允许的回报。这与Ofwat自己的分析形成鲜明对比，后者显示了基线回报周围的对称风险位置。对称风险位置将提高投资和提高绩效水平更好的激励措施，这两个将有助于为我们的客户带来更好的结果。图2-1 RORE风险范围围绕基线收益计算，该收益计算为任命的监管权益的百分比
梵语知识表达与人工智能
但是，这种二分法是语言学和人工智能领域大量研究的基础前提，但它是错误的。至少有一种语言，梵语，在近 1000 年的时间里，是一种活生生的口语，拥有大量自己的文学作品。除了具有文学价值的作品外，梵语还有一种悠久的哲学和语法传统，直到本世纪仍以不减的活力存在。在语法学家的成就中，可以算作一种释义梵语的方法，它不仅在本质上，而且在形式上与当前的人工智能研究完全相同。本文表明，自然语言也可以作为一种人工语言，而人工智能领域的许多工作都是在重新发明一个千年前的轮子。
人工智能中的知识表示 - ijrpr
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SINR：样条增强隐式神经表示......
随着深度学习的出现，可变形图像配准经历了一场变革。虽然卷积神经网络 (CNN) 可以加速配准，但与迭代成对优化方法相比，它们的准确度较低，并且需要大量的训练队列。基于使用神经网络表示信号的进步，隐式神经表示 (INR) 已在配准社区中出现，用于连续建模密集位移场。使用成对配准设置，INR 可以减轻从一组患者身上学到的偏差，同时利用先进的方法和基于梯度的优化。然而，坐标采样方案使得密集变换参数化与 INR 容易产生生理上不合理的配置，从而导致空间折叠。在本文中，我们介绍了 SINR——一种使用自由形式变形 (FFD) 参数化 INR 表示的连续可变形变换的方法。SINR 允许多模态可变形配准，同时缓解当前基于 INR 的配准方法中发现的折叠问题。 SINR 在 CamCAN 数据集上的 3D 单模和多模脑配准方面均优于现有的最先进方法，证明了其在成对单模和多模图像配准方面的能力。关键词：隐式神经表征、图像配准、多模
用于表示和分析... 的 Petri 网框架
使用经验数据校准 Petri 网后，进行蒙特卡罗模拟。然后进行关键路径分析以描述现有运营。对于 B738，关键路径主要涉及客运服务和加油相关活动。对于 A333，关键路径主要涉及客运服务以及加油相关和餐饮相关活动。然后将不同的修改添加到 Petri 网中，随后通过额外的模拟轮次评估其减少停机位占用时间的潜力。涉及自动化登机桥操作和取消乘客下机作为加油相关和餐饮相关活动的先决条件的不同修改组合使 B738 和 A333 的停机位占用时间明显减少。还分析了改进调度结果可能带来的停机位占用时间减少。
2 土地面积一致表述的基础
在实践中，各国使用包括年度普查、定期调查和遥感在内的方法来获取面积数据。从这个角度出发，第 2 章提供了三种表示土地面积的方法的良好实践指导。这些方法旨在提供第 3 章和第 4 章中规定的面积数据，用于估算和报告不同类别土地的温室气体清单。这些方法还旨在充分利用现有数据和模型，并尽可能减少报告土地面积时可能出现的重叠和遗漏。这里描述的方法应尽量减少某些土地区域出现在多种活动之下而其他区域被忽视的可能性。这里介绍的方法和指导使编制温室气体清单的人能够就这些问题做出明智的决定，但并非旨在成为明确或详尽的。表示面积的良好实践方法应具有以下一般特征：
捐赠时间和金钱的神经表征
志愿服务和慈善捐赠是两种常见的亲社会行为，但目前尚不清楚这些造福他人的行为是由相同还是不同的神经生物学机制支持的。在一项 fMRI 任务中，40 名参与者（20 名女性；年龄：平均 5 18.92 岁，范围 5 18.32-19.92 岁）向各种当地慈善机构捐献了他们的时间（以分钟为单位）和金钱（以美元为单位）。参与者在这些慈善机构上花费的时间和金钱都是最多的，但他们在捐献时间和金钱方面并没有差异。在神经层面，捐献时间和金钱都显示出与认知控制（例如背外侧 PFC）和情感处理（例如背侧前扣带皮层）有关的大脑区域的激活，但与捐献金钱相比，捐献时间更大程度地招募了与奖励评估（例如腹侧纹状体）和心理化（例如颞极）有关的区域。此外，楔前叶（也是参与心理化的区域）更强烈地追踪捐赠金额的变化，而不是捐赠时间的变化，这表明楔前叶可能对非社会交换（例如，捐赠金钱是一种金融交换）的增加比社会交换（例如，捐赠时间是一种人际交换）的增加更为敏感。我们的研究结果阐明了两种亲社会行为的共同和不同的神经生物学特性，这对人类如何分享不同的资源以对其社区产生积极影响具有启示意义。