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部分自治权诉讼
半自动驾驶汽车发生碰撞时谁负责？汽车制造商声称，由于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 即使在自动驾驶功能处于活动状态时也需要不断进行人工监督，因此当监督自动驾驶功能失效时，驾驶员始终要负全部责任。本文认为，汽车制造商的立场在描述和规范上都可能是错误的。在描述方面，现行产品责任法提供了一条通往共同法律责任的途径。毕竟，汽车制造商已经开展了大量营销活动来赢得公众对自动化功能的信任。当驾驶员的信任被证明是错误的，驾驶员并不总是能够及时做出反应以重新控制汽车。在这种情况下，汽车制造商可能面临主要责任，或许会因驾驶员的比较过失而减轻责任。在规范方面，本文认为，现代半自动驾驶系统的性质要求人类和机器进行协同驾驶。人类驾驶员不应该对这种共同责任造成的损害承担全部责任。
部分大脑思想实验
部分大脑思想实验：部分意识及其含义，作者：Jacques Mallah 博士 (jackmallah@yahoo.com) 摘要：查尔默斯的“褪色感质”思想实验旨在表明，即使二元论是正确的，计算主义也很可能是正确的，其方法是考虑一系列大脑，其中生物部分逐渐被人工但功能相似的部分所取代，并且认为意识不会以渐进或突然的方式消失。这种对计算主义的辩护激发了 Bishop 对计算主义的攻击，他认为，一系列类似的替换，如果具有正确的物理活动但没有正确的因果关系，也必须同样保留意识，据称表明“反事实不能计数”，如果是这样，就会破坏计算有意义地区分物理系统的必要条件。本文描述了这样一种情况，即只需施加正确的边界条件，一系列部分就被简单地移除和替换，以精确地保留剩余部分大脑的功能。有人认为，在这种情况下，意识必须逐渐消失，不是逐渐消退，而是变得越来越片面。这支持了意识的非集中性，倾向于支持物理主义反对二元论的合理性，并为 Bishop 的论点提供了适当的反驳。它还为那些仍然是二元论者的人提供了一条攻击“消退的感受性”论点的途径。消退的感受性：查尔默斯 [1] 将消退的感受性思想实验描述如下：
密度算子和部分迹
在本课程的这一部分，我们将介绍一种描述量子态和操作的新方法。到目前为止，我们将量子态描述为范数为 1 的向量，将操作描述为酉矩阵。然而，这有一些局限性 - 例如，如果我测量 | + ⟩ ，然后做一个 Hadamard 门，状态会是什么？答案是 | + ⟩ 或 |−⟩，具体取决于我的测量结果。这会在我们的程序状态中创建一种分支，并且由于有许多连续的分支，跟踪程序的状态可能会很麻烦。我们可能必须这样推理：“如果我第一次测量的结果是 A，而第二次测量的结果是 B...那么我处于状态 | Ψ ⟩。现在我们来看看一种描述量子态的不同方法，称为密度算子，它有几个优点。首先，它们允许我们将我们的电线视为状态分布，从而解决了上述问题。在课程的后面，我们将看到它们还允许我们定义两种状态之间的可区分性度量 - 以限制区分器区分两种不同状态的概率。
pdp：部分依赖图
approx 逻辑指示是否计算更快但近似的边际效应图（精神上类似于 plotmo 包）。如果为 TRUE ，则 partial() 将计算 pred.var 中指定的预测因子的预测，同时保持其他预测因子不变（plotmo 的作者 Stephen Milborrow 称之为“穷人的部分依赖”函数）。默认值为 FALSE。注意，这也适用于 ice = TRUE。警告：此选项目前是实验性的。使用风险自负。可以（并且可能更安全）通过将特定的“样本”观察传递给 train 参数并手动指定 pred.grid 来手动执行此操作。quantiles 逻辑指示是否使用 pred.var 中列出的连续预测因子的样本分位数。如果 quantiles = TRUE 且 grid.resolution = NULL，则样本分位数将用于生成计算部分依赖性的联合值网格。 probs 概率的数字向量，值在 [0,1] 之间。（超出该范围的最大 2e-14 的值将被接受并移至附近的端点。）默认值为 1:9/10，对应于预测变量的十分位数。当 quantiles = TRUE 时，这些指定对 pred.var 中列出的连续预测变量使用哪些分位数。trim.outliers 逻辑指示在生成计算部分依赖性的联合值网格之前是否从 pred.var 中列出的连续预测器中修剪异常值（使用简单的箱线图方法）。默认值为 FALSE。type 字符串指定监督学习的类型。当前选项为 "auto" 、 "regression" 或 "classification" 。如果 type = "auto" ，则 partial 将尝试从 object 中提取必要的信息。inv.link 函数指定在计算部分依赖函数之前要应用于预测的转换（实验）。默认值为 NULL（即不进行转换）。此选项旨在用于允许非高斯响应变量（例如计数）的模型。对于这些模型，默认情况下，预测通常不会在原始响应尺度上返回。例如，泊松 GBM 通常在对数尺度上返回预测。在这种情况下，设置 inv.link = exp 将返回响应（即原始计数）尺度上的部分依赖函数。which.class 整数指定将预测概率矩阵的哪一列用作“焦点”类。默认使用第一个类。仅用于分类问题（即当 type =“classification”时）。prob 逻辑值指示分类问题的部分依赖是否应在概率尺度上返回，而不是中心 logit。如果为 FALSE ，则部分依赖函数与 logit 的尺度相似。默认值为 FALSE。recursive 逻辑指示是否使用 Friedman (2001) 中描述的加权树遍历方法。这仅适用于从类“gbm”继承的对象。默认值为 TRUE，这比用于所有其他模型的精确蛮力方法要快得多。（基于 plot.gbm 背后的 C++ 代码。） plot 逻辑指示是否返回包含部分依赖值的数据框（ FALSE ）或直接绘制部分依赖函数（ TRUE ）。默认值为 FALSE 。有关绘图详细信息，请参阅 plotPartial。
马萨诸塞州的分布式发电
- 回想一下，部分加热途径是热泵（HP）仅提供建筑物的供暖需求的一部分，其余的是由非电动加热来源提供的，用于凯尔特2023，部分供暖，包括一半以上的住宅空间供暖，大约30％的商业供热
德国的认证点附属于部分...
NAMSA实验室服务GmbH工业中心Obernburg 63784 Obernburg Am Main测试实验室符合Din En ISO/IEC 17025：2018的要求，以进行此附件中列出的整合评估活动。测试实验室符合其他法律和规范要求，如果适用，包括相关部门方案的法律和规范要求，只要在下面明确确认这些要求。
印度-太平洋地区基于规则的秩序的部分承诺
新兴的印度太平洋规则秩序能否使该地区的小岛国免受大国竞争的影响？在本文中，作者以毛里求斯和英国之间的查戈斯群岛争端为证据，论证了印度太平洋的规范、规则、流程和机构（如果存在的话）明显不足以保护小岛国的利益。相反，印度太平洋秩序就像过去或现在的任何其他国际秩序一样：一堆不均衡应用的规则和机构。然而，即使不完美，如果战略性地加以引导，印度太平洋的规则秩序仍有可能造福小岛国。查戈斯群岛的案例凸显了印度太平洋秩序的局限性和部分前景。