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控制论革命和即将到来的自我时代...
本专著提出了从智人出现至今技术发展中发生的主要变化的观点，并概述了未来30-60年以及在某些方面直到21世纪末的技术发展前景。是什么决定了社会从一个发展水平过渡到另一个发展水平？最根本的原因之一是全球技术变革。在历史上所有重大技术突破中，最重要的是三次生产革命：1）土地革命；2）工业革命；3）控制论革命。本书介绍了生产革命理论，这是一种新的有价值的解释范式，它分析了历史进程中剧烈转变的原因和趋势。作者描述了历史上技术变革的进程，并展示了该理论在解释现在和即将到来的技术变革方面的可能应用。他们分析了 20 世纪下半叶和 21 世纪初发生的技术变革，并预测了未来半个世纪的主要变革。在此基础上，作者对最新的生产革命进行了详细分析，该革命被称为“控制论”。他们对未来五十年和 21 世纪末的生产革命的发展做出了一些预测，并表明各种技术的发展
突变体时代RPG：扩展规则简介
新的角色类型本书包括13种新的角色类型：憎恶，Android，兽人套，数字生物，嫁接者，中等半岛，Mutorgs，nanoborgs，Para网站，parla遗址，phantoid，重建，机器人，机器人和vat-Brains。在创建角色之前，在这里提醒游戏大师，在第501页的附录3中有一个替代角色生成系统，字符可以以“冰棒人”的形式开始。这些人是没有在突变体世界表面长大的个人，而是冷冻的人，他们不知道表面上等待着什么。该系统非常适合向新玩家介绍突变的Epoch游戏和设置，其游戏中角色的玩家对扭曲的新时代的各种生物和危险都不知道。对于标准字符创建，它反映了Hub规则书中使用的方法，请在下表XR-1上根据您的经验播放突变体时代的经验。其次，在TME集线器规则或本书中翻转该字符类型的描述。大多数字符类型都使用标准特征源系统，但是少数人使用自己的组合加上标准表，否则是一个完全独特的系统。第三，大多数角色类型将在表XR-4上建立他们的赛前种姓。使用自己的种姓确定方法，例如独特的RO机器人和Android等更复杂的PC。赛前种姓通常会为角色提供几种起始技能，一项服装代码以及由主题随机列表确定的其他潜在人才。此后，为您的新角色确定突变，植入物和其他功能。
电离时代（EOR）的影响对21 ...
在消除时期（EOR）不同阶段，由中性氢（HI）发出的21-CM辐射中的波动有望高度非高斯。非高斯性的程度随电离来源，IgM的状态和IGM中基本的物理过程的性质而变化。可以从EOR的无线电干涉测量值中估算的至关重要的可观察统计量之一，该观察值可以量化信号中存在的非高斯性的统计量是21 cm Biseptrum。在这项工作中，我们考虑了不同的回离场景，这些场景因电离光子的数量与宿主光晕质量和光子的休息框架分布而有所不同。这些变化有望导致IGM 21-CM拓扑的显着差异。我们分析了21厘米双谱对所有独特的K-Triangles中这些不同的电离场景的影响。我们的发现表明，21厘米双光谱的形状，符号和大小相结合在区分不同的回离场景方面优于功率谱。此外，我们发现，挤压限制双光谱的标志变化是HI分布的独特示踪剂，并在电离期间捕获了两个不断的拓扑转换。这些结果突出了使用21 cm双光谱来限制不同回离模型的潜力。
网络时代与新知识时代 - Minerva Access
简介 社会和文化理论很少关注时间性与知识生产和传播之间的关系。人们倾向于以含蓄或间接的方式触及这种联系。一种常见的方法是通过技术或技术创新来建立这种联系。这试图表明，诸如印刷机之类的量子技术发展已经“加速”了生产和传播过程；或者最近计算机和计算机化也产生了同样的效果——只是在时间因素（大大缩短）和生产的知识数量（极大地增加）方面，这种效果要大得多（Rifkin，1987 年、1995 年；Castells，1996 年；Shenk，1997 年）。关于这些联系本身的研究并不多——这些联系可能是什么、它们如何发挥作用、它们可能产生什么影响，等等。此外，这些观点往往通过构成时间和知识的相当静态的形而上学类别来折射，这些类别源自康德、胡塞尔、柏格森或海德格尔的作品。最近，对时间与知识社会学的关系感兴趣的社会理论家以更细致入微和更现实的方式看待这种联系。不过，这些也往往是在更广泛关注的背景下进行的部分处理。例如，芭芭拉·亚当认为存在
TD时期全球质量资本再投资策略
投资过程首先要筛选可投资宇宙，以确定具有ROIC，增长和利润率特征的公司。屏幕将宇宙从大约9,500股减至550-750。然后，我们使用我们的Epoch Core模型（ECM）对每个名称对与全球同行的22个不同因素进行对每个名称进行排名，其中许多因素基于Epoch的自由兑现投资哲学。要将股票包括在我们的投资组合中，它必须通过资本再投资屏幕，并且必须排在ECM的前两个五分位数中。从那里，我们对通过屏幕的股票进行了投资组合优化，这导致了建议的投资组合，该投资组合通常包括相对于现有投资组合的12-15个买卖建议。然后，我们对每个建议的名称进行严格的基础研究，以确定允许公司通过屏幕的特征是否可能维护。一旦我们了解了公司高ROIC的来源，它认为它是可持续的，对高ROIC的风险感到满意，并认为管理层的激励措施与股东的利益相当一致，我们可以批准将股票纳入投资组合。该策略的大部分交易都是在季度优化过程中进行的，但是在整个季度确实进行了一些交易，以响应正在进行的新闻。
tACS 夹带的检测主要取决于 Epoch 长度
神经同步是指神经元群与外部节律刺激（例如经颅交流电刺激 (tACS)）的相位同步。tACS 会对人类行为产生深远影响。然而，仍有大量研究发现，tACS 应用于人类受试者时不会产生行为影响。为了研究这种差异，我们对来自大鼠运动皮层的单个单元数据应用了基于时间敏感锁相值 (PLV) 的分析。分析表明，神经同步的检测主要取决于脉冲信息积累的时期长度。增加时期长度可以检测到逐渐减弱的神经同步水平。基于这种单个单元分析，我们假设 tACS 对人类行为的影响在使用更长时期长度的行为范式中更容易检测到。我们通过使用 tACS 来同步患者和健康志愿者的震颤来测试这一点。当使用短时间周期分析行为数据时，无法检测到震颤同步效应。然而，随着周期长度逐渐增加，可以检测到微弱的震颤同步。这些结果表明，依赖于长周期长度信息积累的 tACS 行为范式往往会成功检测到行为效应。然而，依赖于短周期长度的 tACS 范式不太可能检测到效应。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
从单个碎片监测中识别碎片时期的统计方法
在过去的几十年中，在轨驻留物体数量不断增长已成为世界各地航天机构和研究机构的主要关注点之一。在此背景下，碎片进一步增加了空间碎片的数量，从操作上讲，尽快确定事件时期至关重要，即使只有由初始轨道确定 (IOD) 过程得到的单个碎片轨道状态。这项工作说明了碎片时期检测器 (FRED) 算法，该算法通过统计方法处理该问题，从单个碎片 IOD 结果（通过平均状态和协方差表示）和父星历表（假设为确定性）开始。该过程用多元正态分布填充碎片星历表，对于每对样本父代，首先在时间窗口上计算通过最小轨道交叉距离 (MOID) 的时期，然后按时间聚类。对于每个簇，都会导出三维 MOID 和三维相对距离分布（通常是非正态分布，后者是在母星通过 MOID 时计算的），并对它们的相似性进行统计评估。最后，将两个分布之间最匹配的簇视为最佳候选，并从母星通过 MOID 时返回碎片时期，以平均值和标准差表示。通过数值分析评估 FRED 算法的性能。还讨论了从雷达测量开始嵌入 IOD 过程的操作案例。
太空系统司令部发布第二批导弹的 Epoch 2 RFI
太空系统司令部 (SSC) 是美国太空部队的战地司令部，负责获取和提供弹性作战能力，以保护我国在太空和太空之外的战略优势。SSC 为国防部管理 110 亿美元的太空采购预算，并与联合部队、行业、政府机构、学术和盟军组织合作，加速创新并超越新兴威胁。我们今天的行动正在为明天的世界创造更美好的空间。
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日更新：2020 年 1 月 31 日 https://w
美国医师协会起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) 疫苗审查 柯南·米尔纳，《大纪元时报》 2020 年 1 月 31 日 更新时间：2020 年 1 月 31 日 https://www.theepochtimes.com/physicians-association-sues-rep-adam-schiff-for-vaccine-censorship_3220485.html 一家全国性医学协会正在起诉众议员亚当·希夫 (Adam Schiff) (加利福尼亚州民主党)。该案指控这位加州众议员滥用职权，声称他胁迫科技公司审查有关疫苗的信息。 2020 年 1 月 20 日，美国医师和外科医生协会 (AAPS) 向华盛顿特区美国地方法院提起诉讼。诉状指出，希夫在 2019 年 2 月和 3 月向谷歌、Facebook 和亚马逊发送了信件，敦促这些公司抹黑或下架任何暗示疫苗可能有害的内容。这些信件表达了希夫对美国疫苗接种率下降的担忧，并要求各公司采取措施阻止他所说的“日益严重的问题”。希夫写道：“如果一位忧心忡忡的父母不断在 YouTube 推荐中看到对疫苗安全性或有效性产生怀疑的信息，他们可能会无视孩子的医生和公共卫生专家的建议，拒绝遵循推荐的疫苗接种时间表。”“重复的信息，即使是虚假的，也常常会被误认为是准确的，而通过社交媒体接触反疫苗内容可能会对用户对疫苗接种的态度产生负面影响。” 封锁信息 希夫的建议很快就见效了。在希夫发布其中一封信后的 24 小时内，亚马逊就从其流媒体平台上删除了热门纪录片《Vaxxed》和《Shoot 'Em Up: the Truth About Vaccines》。几个月后，Twitter 在 AAPS 的一篇讨论疫苗强制令的文章的搜索结果上方添加了免责声明，