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自然作为客观现实
奇异性的功能如下。奇异性的输入是物质真空尘（MVD），这是功能性奇点的原材料。奇异性（如泵）捕获了一定数量的材料真空灰尘（颗粒）并形成，并以材料数字对象的形式塑造一个自然的物质单位（NUM）。立即形成（创建）后，材料数字从奇异性接收到初始脉冲，并被奇异性辐射到外部环境中，进入周围的真空。从奇异性中获得了初始冲动后，材料数字开始通过惯性直线和均匀地远离径向的奇异性移动。这种运动的初始速度等于自然界中运动的最大运动速度（在宇宙中）。在宇宙的现代时代，这种速度等于真空中的光速。为了使奇点能够平稳起作用，而在不停止的情况下，必须始终在奇点附近足够数量。这可以通过自然定律来确保材料真空灰尘，颗粒（MVD）在奇异性方向（lnppmmvdds）的优先级和流动。
单一计算目标推动视觉皮层流的专业化
人类视觉皮层分为背侧、侧侧和腹侧流。一个长期存在的假设 10 是，功能组织成流是为了支持不同的视觉行为。在这里，11 我们使用基于神经网络的计算模型和大量 fMRI 数据集来测试视觉 12 流出现的原因。我们发现，针对特定流的视觉行为训练的模型很难捕捉神经 13 反应和组织。相反，自我监督的拓扑深度人工神经网络鼓励附近的单元做出类似的反应，成功地预测了神经反应、空间隔离 15 和跨流的功能分化。这些发现挑战了主流观点，即流 16 进化为分别支持不同的行为，而是表明功能组织源于一个单一原则：平衡从视觉输入中学习普遍有用的表示与 18 局部空间约束。19
利用MDO框架内的空中力量来实现战略目标
•无人飞机系统“显示出低成本无人驾驶汽车（无人机）的好处，无论是用于传感和醒目的好处》。 “低成本的无人机能力有助于罢工，并提供了野外情报中的野外旅的信息”，““第一人称视图”无人机提供的另一种罢工能力
借助混合电池和氢/燃料电池储能系统实现多源海上园区的多目标能源管理
随着混合型海上园区的发展，以及在不久的将来大规模实施的预期，研究适当的能源管理策略以提高这些园区与电力系统的可集成性变得至关重要。本文讨论了一种多目标能源管理方法，该方法使用由电池和氢/燃料电池系统组成的混合能源存储系统，应用于多源风波和风能-太阳能海上园区，以最大限度地提高输送能量，同时最大限度地减少功率输出的变化。为了找到能源管理优化问题的解决方案，提出了一种策略，该策略基于检查一组加权因子来形成帕累托前沿，同时在混合整数线性规划框架中评估与每个因子相关的问题。随后，应用模糊决策从帕累托前沿中现有的解决方案中选择最终解决方案。研究在不同地点实施，考虑了电力系统限制的情况和存储单元的位置。根据结果，应用所提出的多目标框架成功地解决了混合海上园区在所有电力系统限制和组合存储位置情况下的能量输送和功率输出波动的减少问题。根据结果，除了输送能量增加外，在研究案例中还观察到功率变化减少了约 40% 至 80% 以上。
我们的目标和战略目标
很高兴地介绍美国农业部 (USDA) 监察长办公室 (OIG) 战略计划——2025-2029 财年。该计划是我们未来的路线图，我们将继续履行我们的使命，即促进美国农业部计划和运营的经济、效率和诚信。我们敬业的员工负责监督投资于美国农业部计划的数十亿美元，管理纳税人的钱，并帮助维护公众安全和信任。我们不断寻求改进美国农业部的活动，从食品安全检查和野火扑灭到土地和资源管理——以及影响国家及其人民日常生活的许多其他重要领域——我们将勤勉努力，提高美国农业部计划的价值、安全性和完整性。
中期财务战略 - 主要目标
o 审视我们所有的资源，包括现有支出，以确保在核心预算范围内采取有针对性的行动，识别和解决健康不平等问题。o 确保我们的投资随着时间的推移，重新平衡各个部门和地方的支出，以满足我们人口的需求，核心重点是继续增加我们在精神卫生服务的相对投资，使投资与加权人口需求保持一致。o 明显改变预防、早期发现和干预以及疾病管理方面的投资平衡，以预防和解决不平等问题为专项投资。o 确保在儿童、青少年和成人服务中进行最低比例的投资o 沿着护理路径转移资源和护理，以支持以社区为基础的护理，投资于预防、早期发现和干预以及减少不平等。o 确定我们的投资目标，以最大化并展示明显的投资回报。
混合激发UX的多目标设计优化...
摘要。带有磁桥的混合激发通量转换永久磁铁（HEFSPM）电动机是混合激发通量转换永久磁铁（FSPM）机器的拓扑。尽管其表现出色，例如高扭矩/功率密度，高UX增强/弱化的功能等等，但由于其复杂的结构，它受到了较少的关注。因此，需要进一步研究其最佳设计和性能。本文基于设计灵敏度分析提供了具有磁桥的HEFSPM电动机的多物镜优化设计。在rst上，讨论了机器结构和基本工作原理。然后，进行几何优化的设计灵敏度分析以提高运动性能。将此优化的电动机与初始设计进行了比较。最后，构建并测试了优化提出的电动机的原型，以验证仿真结果。
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
通过社交机器人增强手卫生实践...
基于个性化会话建议（PSR）扩展了传统的顺序推荐模型（通常是基于最近的活动会话建议下一个项目），以利用用户的历史会话在当前会话中进行短期推荐。但是，现有的PSR方法面临两个局限性：（1）将离线会话统一地视为静态数据，并依靠用户嵌入来表示个性化信息，以忽略随着时间的推移的动态演变，随着会话在实际应用中的进展可能会发生显着变化。（2）关注准确性，即推荐与最近互动相关的项目，忽略了多方面要求的平衡，以达到用户满意度，即多样性，新颖性和偶然性。因此，我们引入了多目标PSR（MOPSR）任务，并提出了层次决策变压器（HDT）框架，该框架严格地模拟了跨会话和内部用户的顺序优先转换，以平衡建议准确性与上述目标。要解决第一个问题，DT Inter-ensess DT通过维护目标状态，动态地跟踪用户在跨会话中的长期偏好。此目标状态是个性化信息，可以通过会议内的DT与短期状态合作提出建议。为了应对第二个限制，我们提出了会议和会议内意外回报，以权衡有关多样性，新颖性和偶然性的相关建议和用户偏好。层次回报可帮助推荐人准确地确定用户指示的信号以及多目标首选项的变化。为了验证我们的方法对MOPSR的有效性，我们将HDT应用于四个最先进的顺序推荐模型，并在两个公开可用的数据集上进行验证。实验结果表明，（1）HDT可以广泛概括顺序模型，以求解MOPSR任务，以逐步生成