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通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
GSA 控制空间中的 ADM 5900.1A PACS 草案
目的：1 背景：1 适用性：1 取消：2 变更摘要：2 角色和职责：2 签名：2 目录 3 1. 定义 5 1.1. GSA 控制空间 5 1.2. 传统周边 PACS 5 1.3. 跨部门安全委员会（ISC） 5 1.4. 联邦保护局（FPS） 5 1.5. 设施安全委员会（FSC） 5 1.6. 政府提供的信息技术设备（GFITE） 6 1.7. 建筑技术服务部（BTSD） 6 1.8. PACS 项目 6 2. 联邦拥有和 GSA 占用的租赁空间中的 PACS 项目 6 2.1. GSA 控制的联邦拥有设施 PACS 项目 6 2.2.所有由 GSA 作为占用机构的租赁项目 7 3. 兼容的 PACS 需要多个 SSO 之间的协调努力。 7 3.1. PBS 7 3.2. GSA IT 8 3.3. OHRM 8 3.4. OAS 9 3.5. OMA 9 4. 参考文献和授权文件 10 4.1. 国土安全总统指令 12，联邦雇员和承包商通用身份识别标准政策，2004 年 8 月 27 日。 10 4.2. 国土安全部政策指令 3，国土安全警告系统，2002 年 3 月 12 日。 10 4.3. 2002 年联邦信息安全管理法，美国法典 44，第 3541 节及以下条款，于 2014 年 12 月 18 日修订。 10 4.4. 4.5. 管理和预算办公室 参考文献 12 4.6. 跨部门安全委员会 参考文献 12 4.7. 联邦首席信息官委员会和联邦企业架构 参考文献 12
印度知识系统和心理健康应用
●UGC-JRF/NET/GATE入口测试候选者有资格在带有奖学金类别的常规MTECH（R）下。●在著名的研发组织中拥有2年或以上工作经验的候选人，可靠的研究记录以及申请兼职MTECH（R）在兼职MTECH（无奖学金）类别中都有资格。●没有参加考试资格（例如UGC-JRF/Net/Gate）的候选人在常规MTECH（R）下符合自我赞助（无奖学金）类别的条件。●在IIT-Mandi办公室的一个项目中担任常规项目助理/项目助理的候选人六个月以上，并且在项目工作人员类别（由项目的奖学金中）符合MTECH（R）的支持。
08 年级 - 知识包 PDF
西奥多·罗斯福 (1858-1919) 于 1901 年至 1909 年担任美国第 26 任总统。他是社会活动主义、进步政治改革和环境保护的早期支持者。与罗斯福同属一个圈子的美国历史学家亨利·亚当斯 (Henry Adams) 这样描述这位前总统：“罗斯福比任何其他人都更纯粹。”以下摘录来自罗斯福卸任一年后在法国发表的一篇题为“共和国公民身份”的长篇演讲。该摘录被称为“竞技场中的人”演讲，因为深度参与需要勇气、技能或毅力的情况的人（而不是坐在场边观看的人）有时被称为“竞技场中的人”。阅读时，记下摘录的措辞和结构对其含义的影响。
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。