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迈向连贯量子力学的步骤
我们提出了一个量子纠缠系统的新颖说明，该系统与当前文献中的量子相偏离。这个说法理解了一些重要的想法，这些思想是量子领域的现存本体论观点，同时避免了这些观点所带来的一些有问题的承诺。尤其是，我们提出的观点是，纠缠不应在对称的非语言依赖关系的存在方面被认为是不容置疑的，从而导致了我们所说的“相干主义”形而上学结构，类似于相互联系的“信仰网络”，“信仰网络”被联合同学同志学家所调用的信念。这需要偏离广泛的观点，根据该观点，自然是由依赖关系秩序的垂直“层面”等级结构所建立的，其中“更基本”的本质决定了“较少基本”的本质。最近的“修订”试图涉及来自量子域的证据，并没有放弃这种层次假设。尤其不是由结构主义者捐赠的，他们通常声称现实是由不依赖的垂直有序的一系列物理关系序列构成的，而是比（或至少与物理对象一样基本的）更基本的。也没有被Monist品种的整体抛弃，他们声称复合物理系统是在本体论之前的整体。删除层次结构假设，
Agro供应链中的运输优化实践...
运输是物流管理最重要的功能之一，因为它对客户服务提供水平和组织的成本结构的影响都有其影响。这项研究探讨了运输成本优化策略以及它们如何影响加纳农业加工行业中乳木果的供应链性能。采用定量研究设计并利用来征集数据。样本量为204位受访者。使用社会科学统计软件包中的多个线性回归分析数据（SPSS V20）。结果揭示了该机构内部供应链中有趣的发现，因为它试图断言，当农业公司使用外包和集合作为运输方式时，运输被认为是有效的，并对公司产出了很大的贡献。从恢复中，供应链与外包和集合作为农业公司供应链中的运输优化实践的正相关。本文在农业加工公司的供应链系统上增加了现有的现象，但偏离了以前的研究，这些研究旨在专注于农业加工公司的运输优化，而是将这些公司的挑战，生产和利润最大化。我们的研究是独一无二的，与以前所撰写的任何其他研究不同，它试图揭示运输选择的选择，该选项具有成本效益，并且有效地为农业加工公司采用。
向 PCAST 提交的公众书面意见
2000 年，人们在核静止质量数据中发现了中子排斥力，它是一种被忽视的核能来源，将过去 40 年许多令人费解的太空时代观测结果联系在一起，就像拱门上的拱顶石将拼图的其他部分锁在一起一样。太空、气候和核科学界的成员忽视了中子排斥力，就像他们忽视了之前三个关于地球热源的关键发现一样，这三个发现可能避免了最近有关地球气候的所谓科学预测的丑闻：a.) 太阳在超新星爆炸中诞生了太阳系，然后在坍缩的超新星核心上重新形成（图 1）；b.) 在太阳系诞生时，r 过程中产生的过量 136 Xe 是陨石和行星中原始氦的示踪同位素（图 2）；c.) 太阳中的质量分馏（图 3）富集了太阳表面的轻元素和每种元素的轻同位素。以上四项发现共同构成了解释以下原因的框架：1.）能量和中微子不断从富含铁的太阳和类似恒星中涌出；2.）像太阳这样一颗普通的恒星形成于前身恒星富含中子的核心；3.）太阳中中子衰变产生的太阳氢在前往富含氢的表面之前，在前往星际空间的途中，通过聚变产生太阳中微子；4.）随着中子排斥力克服引力吸引力，宇宙碎裂并膨胀，产生剧烈的恒星爆炸或稳定的中子发射，并衰变为氢，最终作为废物离开恒星。
了解人工智能在自适应学习系统中的作用
SACT-I，拉贾纳伦德拉拉尔汗女子学院（自治学院），印度西孟加拉邦，教育部 摘要 人工智能（AI）驱动的自适应学习系统（ALS）提供满足每个学生需求的个性化学习体验，标志着教育领域的革命性发展。本研究探讨了AI与自适应学习之间的互惠互利关系，强调两者如何彻底改变传统的教育方法。ALS通过根据学习者的反应动态修改教学材料、节奏和资源来满足学生的不同学习需求。这种方法摆脱了传统教育的千篇一律的方法。人工智能（AI）驱动的计算机通过分析海量数据来改进ALS，允许实时调整和针对学生的反馈。AI还使可扩展性和可访问性成为可能，使基于云和在线的系统能够覆盖更多的学生群体。为了保证人工智能驱动的 ALS 的道德和公正使用，必须解决算法偏见、数据保护和教师专业发展要求等问题。该研究涵盖了人工智能和自适应学习的理论基础，研究了它们的实现，并讨论了将两者结合起来的优势和困难。在方法论上，研究论文、期刊和学术出版物中的二手数据被用于文献分析技术。未来，人工智能 (AI) 和机器学习的发展将继续影响教育方法，呼吁支持教师和学生之间的动态以及道德和法律框架。总而言之，将人工智能纳入自适应学习系统有可能创造更成功、更受欢迎、更以学生为中心的学习环境，以满足每个学习者的个人需求。
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
可解释的人工智能与法律：证据调查
摘要 法律裁决者和行政决策者做出的决策通常基于大量储存的经验，从中可以提取隐性的专业知识。这种专业知识可能是隐性的和不透明的，甚至对决策者自己来说也是如此，并且在将人工智能应用于法律领域的自动决策任务时会产生障碍，因为如果人工智能决策工具必须建立在领域专业知识的基础上，那么不透明性可能会激增。这引发了法律领域的特殊问题，这需要高度的问责制，从而需要透明度。这需要增强可解释性，这意味着各种利益相关者都需要了解算法背后的机制，以便提供解释。然而，一些人工智能变体（如深度学习）的“黑箱”性质仍未解决，因此许多机器决策仍然知之甚少。这篇调查论文基于法律和人工智能专家之间的独特跨学科合作，通过对相关研究论文进行系统调查，对可解释性范围进行了回顾，并对结果进行了分类。本文建立了一种新颖的分类法，将特定法律子领域中发挥作用的不同形式的法律推理与特定形式的算法决策联系起来。不同的类别展示了可解释人工智能 (XAI) 研究的不同维度。因此，该调查通过结合法律逻辑中的异质性，摆脱了先前单一的法律推理和决策方法：这一特征需要详细说明，在为法律领域设计人工智能驱动的决策系统时应予以考虑。因此，希望行政决策者、法院裁判员、研究人员和从业者能够对可解释性获得独特的见解，并利用该调查作为该领域进一步研究的基础。
f-35 计划成果、问题和风险的最新进展
新泽西州代表、战术空陆部队小组委员会主席唐纳德·诺克罗斯先生的开幕词诺克罗斯先生。我首先宣布听证会开始。欢迎大家参加第 117 届国会首次战备委员会与战术空陆部队联合混合听证会。我首先欢迎我的同事，战备委员会主席加拉门迪主席、密苏里州排名靠前的成员哈茨勒夫人和战备委员会排名靠前的成员道格·兰伯恩。很高兴你们能来。本次听证会的重点是国防部历史上最昂贵、最复杂的项目——F-35 攻击战斗机。我首先欢迎今天远程参加听证会的成员。远程参与的成员必须在屏幕上可见，以便识别、建立和维持法定人数、参与会议和投票。远程出席成员必须在出席期间全程继续使用软件平台视频功能，除非他们遇到连接问题或其他技术问题，导致他们无法在镜头前参与。如果成员遇到技术困难，他们应该联系委员会工作人员寻求帮助。如您所见，成员参与的视频将通过电视机和互联网信号在房间内播放。远程参与的成员必须口头寻求认可，并要求他们在不发言时将麦克风静音。远程成员可以离开并重新加入会议。但是，如果远程成员因参加其他会议以外的原因短暂离开我们的听证会，他们应该保持视频功能开启。如果成员缺席很长时间，他们应该保持视频功能开启。
LFOU - CHOLET LE PONTREAU - 导演
出发跑道 21 22.1.2 出发跑道 21 22.1.2 在跑道 21 号技术起飞 (TKOF) 期间，道路可能被视为障碍物。 在跑道 21 上起飞时，存在可能成为障碍物的道路。 跑道 21 号技术起飞 (TKOF)：在 THR 处排队。 TKOF RWY 21：在跑道入口处对准。 IFR 离场推荐指示 22.1.3 RWY 03：沿 MAG 025° 爬升至 950（507），然后直接航线爬升至航路安全高度。 RWY 03：爬升 RM 025° 至 950（507），然后直接航线爬升至航路安全高度。 RWY 21：以 MAG 205° 爬升 4.2% 至 850（407）（1），然后直接爬升至航路安全高度。 RWY 21：以 4.2% RM 205° 爬升至 850（407）（1），然后直接爬升至航路安全高度。 （1）理论爬坡坡度；最具挑战性的障碍：绍莱 (Cholet) 教堂的钟楼 (ALT 558 英尺)，位于轴线上距离 DER 1020 米处。 （1）理论爬升坡度；最具挑战性的障碍：绍莱 (Cholet) 教堂的钟楼，海拔 558 英尺，位于轴线上，距离 DER 1020 米。到达航班 22.2 到达航班 22.2 禁止盘旋跑道 03R 和 21L MVL 禁止跑道 03R 和 21L
维持年度 23.4
DoD SBIR FY2023.4 年度 BAA 的结构允许参与的 DoD 组件在整个财政年度内宣传 SBIR 主题，而不是三个预定的 BAA 周期。为了收到根据此 BAA 发布的 SBIR 机会的通知并接收有关 DoD SBIR 和 STTR 计划的电子邮件更新，强烈建议提出提案的小型企业订阅 DoD SBIR/STTR 列表服务，方法是访问 https://www.dodsbirsttr.mil/submissions/login 并单击位于快速链接下的“DSIP 列表服务”。除了本 BAA 中提供的说明外，每个主题发布都将附有组件特定的提案提交说明，其中将详细说明提案内容、格式、结构、预算/持续时间和提案提交截止日期等要求。只有针对本 BAA 下活跃主题提交的提案才会被评估。可在以下网址查看有效主题发布和相关组件特定说明：https://www.defensesbirsttr.mil/SBIR-STTR/Opportunities/。可在本 BAA 的附录 A 中查看完整的主题发布索引。本 BAA 和国防 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 网站旨在减少准备正式提案所需的时间和成本。DSIP 是国防部 SBIR/STTR 提案提交的官方门户。提出提案的小型企业必须通过 DSIP 提交提案；通过任何其他方式提交的提案将不予受理。首次通过此网站提交提案的小型企业将被要求注册。提出提案的小型企业必须注册一个 Login.gov 帐户并将其链接到他们的 DSIP 帐户。有关注册的更多信息，请参阅第 4.14 节。美国小企业管理局 (SBA) 通过其 SBIR/STTR 政策指令，有意偏离正常的政府招标格式和要求，从而授权机构简化 SBIR/STTR 授予流程并尽量减少小企业的监管负担。因此，根据 SBA SBIR/STTR 政策指令，国防部正在以广泛机构公告 (BAA) 的形式征集提案。
国防部小企业创新研究 (SBIR) 计划
DoD SBIR FY2023.4 年度 BAA 的结构允许参与的 DoD 组件在整个财政年度内宣传 SBIR 主题，而不是三个预定的 BAA 周期。要收到根据此 BAA 发布的 SBIR 机会的通知并接收有关 DoD SBIR 和 STTR 计划的电子邮件更新，强烈建议提出建议的小型企业通过访问 https://www.dodsbirsttr.mil/submissions/login 并单击位于快速链接下的“DSIP Listserv”订阅 DoD SBIR/STTR Listserv。除了本 BAA 中提供的说明外，每个主题发布都将附有组件特定的提案提交说明，其中将详细说明提案内容、格式、结构、预算/持续时间和提案提交截止日期等要求。只有针对本 BAA 下活跃主题提交的提案才会被评估。可在以下网址查看有效主题发布和相关组件特定说明：https://www.defensesbirsttr.mil/SBIR-STTR/Opportunities/ 。可在本 BAA 的附录 A 中查看完整的主题发布索引。本 BAA 和国防 SBIR/STTR 创新门户 (DSIP) 网站旨在减少准备正式提案所需的时间和成本。DSIP 是国防部 SBIR/STTR 提案提交的官方门户。提议的小型企业必须通过 DSIP 提交提案；通过任何其他方式提交的提案将不予受理。首次通过此网站提交的提议的小型企业将被要求注册。提议的小型企业必须注册 Login.gov 帐户并将其链接到他们的 DSIP 帐户。有关注册的更多信息，请参阅第 4.14 节。小型企业管理局 (SBA) 通过其 SBIR/STTR 政策指令，有意偏离正常的政府招标格式和要求，从而授权机构简化 SBIR/STTR 授予流程并尽量减少小型企业的监管负担。因此，根据 SBA SBIR/STTR 政策指令，国防部正在以广泛机构公告 (BAA) 的形式征集提案。