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第 8 条指南 - 尊重私人和家庭生活、家庭和通信的权利
1.为了援引第 8 条，申请人必须证明其申诉至少属于该条所确定的四项利益之一，即：私人生活、家庭生活、家庭和通信。当然，有些事项涉及不止一项利益。首先，法院确定申请人的诉求是否属于第 8 条的范围。接下来，法院审查该权利是否受到干涉，或国家是否履行了保护该权利的积极义务。第 8 条第 2 款规定了国家可以干涉受保护权利的享有的条件，即为了国家安全、公共安全或国家经济福祉，为了防止混乱或犯罪，为了保护健康或道德，或为了保护他人的权利和自由。如果限制是“依法”或“法律规定”的，并且“在民主社会中是必要的”，则可以允许限制，以保护上述目标之一。在评估民主社会的必要性测试时，法院通常需要平衡第 8 条保护的申请人的利益和《公约》及其议定书其他条款保护的第三方的利益。
基于 ICP 算法变体的 ALS 条带调整对应框架
摘要：为了尽量减少机载激光扫描 (ALS) 条带重叠区域内的差异，可以进行条带平差。除了转换模型之外，条带平差的质量还受到此过程中使用的观测值的强烈影响。为了充分利用数据的全部分辨率，应基于原始点云而不是插值表面或栅格建立对应关系，这样可以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云建立对应关系的表面匹配方法是迭代最近点 (ICP) 算法。在本研究中，研究了几种适用于大量数据的 ICP 变体。我们介绍了一种基于点对平差计算的影响来选择对应关系的新方法。作为这项研究的结果，提出了一种变体组合，形成了针对大多数 ALS 数据优化的基线。所研究的变体为 ALS 条带调整提供了对应框架。特定变体的优势在具有挑战性的 ALS 场景的基础上得到展示。
基于 ICP 算法变体的 ALS 条带调整对应框架
摘要：为了尽量减少机载激光扫描 (ALS) 条带重叠区域内的差异，可以进行条带平差。除了转换模型之外，条带平差的质量还受到此过程中使用的观测值的强烈影响。为了充分利用数据的全部分辨率，应基于原始点云而不是插值表面或栅格建立对应关系，这样可以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云建立对应关系的表面匹配方法是迭代最近点 (ICP) 算法。在本研究中，研究了几种适用于大量数据的 ICP 变体。我们介绍了一种基于点对平差计算的影响来选择对应关系的新方法。作为这项研究的结果，提出了一种变体组合，形成了针对大多数 ALS 数据优化的基线。所研究的变体为 ALS 条带调整提供了对应框架。特定变体的优势在具有挑战性的 ALS 场景的基础上得到展示。
基于 ICP 算法变体的 ALS 条带调整对应框架
摘要：为了尽量减少机载激光扫描 (ALS) 条带重叠区域内的差异，可以进行条带平差。除了转换模型之外，条带平差的质量还受到此过程中使用的观测值的强烈影响。为了充分利用数据的全部分辨率，应基于原始点云而不是插值表面或栅格建立对应关系，这样可以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云建立对应关系的表面匹配方法是迭代最近点 (ICP) 算法。在本研究中，研究了几种适用于大量数据的 ICP 变体。我们介绍了一种基于点对平差计算的影响来选择对应关系的新方法。作为这项研究的结果，提出了一种变体组合，形成了针对大多数 ALS 数据优化的基线。所研究的变体为 ALS 条带调整提供了对应框架。特定变体的优势在具有挑战性的 ALS 场景的基础上得到展示。
议程通信是在会议之前收到的公共审查委员会收到的
eos能量电池是使用锌（例如锌）的材料，完全不可易变且无毒。它的寿命比锂离子更长，与锂离子不同，不需要昂贵的退役纽带即可处理生命末期的任何有毒物质。它可以提供与典型的4小时锂离子系统相同的性能，但具有足够的灵活性，可以在长达15个小时的时间内提供更长的持续时间应用，这将在未来更重要的情况下，随着可再生能源在网格中的更深入。EOS能源已由加利福尼亚能源委员会和能源部广泛审查。Mike Gravely（mike.gravely@energy.ca.gov）在CEC和Jigar Shah（Jigarshahdc@gmail.com和Jigar.shah@energy.gov）上，在DOE上都对EOS能量有很高的看法，并且可以对您的功能表达。 多年来，他们都大量资助了EOS，以实现技术的准备和可扩展性。Mike Gravely（mike.gravely@energy.ca.gov）在CEC和Jigar Shah（Jigarshahdc@gmail.com和Jigar.shah@energy.gov）上，在DOE上都对EOS能量有很高的看法，并且可以对您的功能表达。多年来，他们都大量资助了EOS，以实现技术的准备和可扩展性。
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
人类大脑和卷积神经网络在视觉表征上的对应性有限
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 3 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.03.12.989376 doi：bioRxiv 预印本
评估人脑和人工神经网络之间的分层对应关系：评论
简单的摘要：受人脑启发的人工神经网络已在多个任务领域表现出人类水平的表现，这使他们令人兴奋地将他们恢复了有关人脑的神经科学家的可能性。但是，由于结构和计算的固有差异，人工神经网络无法直接与大脑进行比较。在这里，我们回顾了迄今为止研究人员所采取的多种方法来评估两者之间的对应关系，该方法跨越了多个分析（节点，层，网络和行为）。在调查这些方法时，我们注意到了一些发现的见解，它们的局限性以及未来的研究领域，这些研究领域正在迅速发展，几乎没有建立的标准和实践。我们的目的是提供系统化的概述和指导，以在此新兴领域建立一个纯粹的理论和方法论框架。
黑洞有多特别？与一般理论中饱和幺正界限的物体的对应关系
黑洞因其时间演化和信息处理而被认为是例外。然而，最近有人提出，这些属性对于达到幺正性所允许的最大熵的物体（即所谓的饱和子）是通用的。在本文中，我们在可重整化的 SU ð N Þ 不变理论中验证了这种联系。我们表明，该理论的光谱包含一个代表 SU ð N Þ Goldstone 束缚态的气泡塔。尽管没有引力，饱和束缚态仍与黑洞表现出惊人的对应关系：其熵由贝肯斯坦-霍金公式给出；半经典地，气泡以等于其半径倒数的温度的热速率蒸发；信息检索时间等于佩奇时间。对应关系通过庞加莱 Goldstone 的跨理论实体。黑洞 - 饱和子对应关系对黑洞物理学具有重要意义，包括基础和观测意义。
阻尼驱动振动系统的量子力学经典极限：量子 - 经典对应
物理学的一个基本问题是阐明经典力学（或牛顿力学）如何从更一般的物理理论，即所谓的相对论量子力学中产生。虽然经典力学作为相对论力学的低速极限出现已为人所知，但量子力学的经典极限仍然是一个微妙的问题。普朗克的 Z → 0 极限[1] 和玻尔的 sn → ∞ 极限[2] 是量子理论经典极限的最早表述。然而，从量子力学早期开始，人们就通过不同的观念和思想对这一极限展开了争论[3-9]。因此，如何将量子理论与经典理论之间的精确对应关系交织在一起的机制尚未完全被理解。Man'ko 和 Man'ko 认为，用简单的 Z → 0 限制来提取经典力学的图景并不具有普遍的适用性[4]。一些物理学家认为量子力学不是单粒子问题而是粒子集合，其 Z → 0 极限不是经典力学而是经典统计力学（见文献 [ 5 ] 及其参考文献）。有关量子力学经典极限的更多不同观点，请特别参阅文献 [ 7 , 8 ]。本研究的目的是建立一种关于阻尼驱动振荡系统量子力学经典极限的理论形式，该理论形式揭示了量子和经典对应关系，除了基本极限 Z → 0 之外，没有任何近似或假设。为了沿着这条路线从量子力学推导出牛顿力学，将使用具有基本哈密顿动力学的正则量子力学。我的理论基于一种不变算子方法 [ 10 – 13 ]，该方法通常用于数学处理量子力学系统。该方法使我们能够推导出以下系统的精确量子力学解