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应对威权国家不对称挑战
对于试图阻止或惩罚来自中国、俄罗斯和其他专制国家的不对称挑战的美国领导人和政策制定者来说，信息一直是一种未得到充分利用的工具。北京和莫斯科对信息工具的反应比对军事、经济和外交工具的反应更为消极，尤其是那些挑战政权对信息控制的信息工具。美国政策制定者应专注于批评审查制度，倡导信息获取自由，并使用技术或网络手段破坏专制国家的信息/通信控制。这样做为美国及其民主盟友提供了一个机会，可以平衡专制国家旨在操纵民主社会开放信息环境的做法，以及针对专制政权依赖信息控制来维持权力的工具。
在非中心对称niobium rhenium rhenium
使用栅极电压来控制流经纳米级超导收缩的超导电流，称为栅极控制的超电流（GCS），出于基本和技术原因引起了极大的兴趣。为了更深入地了解这种效果并基于IT开发超导技术，必须确定对GCS效应至关重要的材料和物理参数。自上而下的制造方案也应优化以提高设备可伸缩性，尽管研究表明自上而下的制造设备更具弹性，可以显示出GCS。在这里，我们研究了通过自上而下的纳米三生，该纳米三生物是由自上而下的制造工艺制成的，该工艺是从非中心对称超导体超导体niobium rhenium（niobium rhenium）（NBRE）变化的。与以前用自上而下的方法报告和制造的其他设备不同，我们的NBRE设备是从具有较小晶粒尺寸且在特定条件下蚀刻的NBRE薄膜制成的，系统地表现出GCS效应。这些观察结果为实现具有高扩展性的自上而下的GCS设备铺平了道路。我们的结果还意味着，纳米三酚的结构障碍和表面物理特性等物理参数又可以通过制造过程来修改，这对于GCS观察至关重要，因此也提供了对GCS效应基础物理的重要见解。
在非中心对称niobium rhenium rhenium
使用栅极电压来控制流经纳米级超导收缩的超导电流，称为栅极控制的超电流（GCS），出于基本和技术原因引起了极大的兴趣。为了更深入地了解这种效果并基于IT开发超导技术，必须确定对GCS效应至关重要的材料和物理参数。自上而下的制造方案也应优化以提高设备可伸缩性，尽管研究表明自上而下的制造设备更具弹性，可以显示出GCS。在这里，我们研究了通过自上而下的纳米三生，该纳米三生物是由自上而下的制造工艺制成的，该工艺是从非中心对称超导体超导体niobium rhenium（niobium rhenium）（NBRE）变化的。与以前用自上而下的方法报告和制造的其他设备不同，我们的NBRE设备是从具有较小晶粒尺寸且在特定条件下蚀刻的NBRE薄膜制成的，系统地表现出GCS效应。这些观察结果为实现具有高扩展性的自上而下的GCS设备铺平了道路。我们的结果还意味着，纳米三酚的结构障碍和表面物理特性等物理参数又可以通过制造过程来修改，这对于GCS观察至关重要，因此也提供了对GCS效应基础物理的重要见解。
遗传算法方法的不对称电容车辆路由：伊斯坦布尔面包分布的案例研究，türkiye
在优化的情况下将产品传达给客户对于公司本身至关重要。要考虑的一种优化策略是运输，最小数量的车辆和各个位置之间最小距离的课程选择。换句话说，这是对车辆路由问题（VRP）的解决方案的检查，尤其是电容的VRP（CVRP），这是一种更现实的模型化方法。对于经常向客户进行分销的企业，例如管理日常分销协调的管理工作，按时完成分销非常重要。在具有复杂道路和许多下降点的大城市中，这可以通过从CVRP的系统建模中受益而实现。在这项研究中，伊斯坦布尔人的面包的一个生产设施的交付网络调查位于伊斯坦布尔的Türkiye，每天分配三次的伊斯坦布尔一侧，这将是感兴趣的重点。将使用遗传算法（GA）来解决设施网络的相应不对称CVRP（ACVRP）和带有正宗驾驶距离的215个带有正宗驾驶距离的面包自助餐，并将提出优化的运输网络。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
高性能Terahertz连贯的完美吸收与非对称石墨烯Metasurface
摘要：在这项工作中，我们引入了一种新颖的连贯的完美吸收器，通过强调通过使用不对称石墨烯元素的宽带宽度，厚度减小，可调性和直接设计来突出其新颖性。此设计均包含在硅基板两侧排列的正方形和圆形石墨烯贴片。具有优化的结构设计，该吸收器始终在1.65至4.49 THz的频率范围内捕获超过90％的传入波，而石墨烯费米水平为0.8 eV，整个设备的测量仅为1.5 um。这使我们的吸收器比以前的设计更有效和紧凑。通过将元表面的几何设计与石墨烯费米水平相结合，可以显着增强吸收器的有效性。可以预料，这种超薄的宽带连贯的完美吸收装置将在出现的芯片上通信技术中起着至关重要的作用，包括光调节器，光电探测器等。
合格免疫上诉的不对称审查
摘要本文介绍了迄今为止在联邦上诉法院和美国最高法院解决合格豁免权的最全面的研究。通过分析2004年至2015年之间发布的4000多个上诉决定，这项研究提供了有关上诉法院如何解决合格豁免的论点的新见解。通过对证书实践进行前所未有的分析，这项研究揭示了美国最高法院如何在合格的免疫力领域行使其可酌情管辖权。此处提供的数据对民权执法和联邦法律的统一性具有重要意义。他们表明，在部署时，通常会为原告提供救济。更重要的是，他们表明上诉法院反向拒绝合格的免疫力的逆转决定要比反向授予合格的免疫力的决定要多得多，而且这种不对称审查与司法意识形态的传统指标以及其他变量以及其他变量相关。很重要的是，数据还表明，最高法院的证书实践中也出现了表征上诉决定的不对称审查。
93 sdrife 的非典型表现（对称性药物相关...
据我们所知，这是第一例与使用 GH 促泌剂有关的 EMN 病例。由于此类制剂供应充足，医生必须意识到这种副作用，并反对在没有医学指征的情况下使用它们，同时考虑到 EMN 恶性转化的风险，尤其是
美国必须击败胡塞武装的不对称战争战略
⚫ 尽管美国在拦截胡塞武装的导弹袭击方面取得了很大成功，但美国却耗费了大量关键战术导弹来击败伊朗提供的廉价无人机和导弹，从而损害了美国的军事准备。胡塞武装的不对称战争表明，不对称和消耗战战术可以造成实际损失，在这种情况下，美国军费开支和全球经济都会受到影响，而侵略者只会付出最小的代价。
利用非对称策略管理投资不确定性
本文件不得分发给美国居民。在欧洲、中东和非洲以及亚太地区，本材料被视为营销材料，但在美国并非如此。不保证任何预测或目标能够实现。预测基于假设、估计、意见和假设模型，这些假设、估计、意见和假设模型可能被证明是不正确的。过去的表现并不代表未来的回报。表现是指基于价格涨跌的名义价值，不考虑通货膨胀。通货膨胀将对这个名义货币价值的购买力产生负面影响。根据当前的通货膨胀水平，这可能会导致实际价值损失，即使投资的名义表现为正。投资伴随着风险。投资的价值可跌可涨，您可能无法在任何时候收回最初投资的金额。您的资本可能面临风险。