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World File Search System一般模型
Adtran的FSP 3000R7网络元素R22.2.2
[1]网络设备版本2.2e 20200323 [NDCPP] [2]信息技术安全评估的常见标准 - 第1部分：介绍和一般模型，2017年4月3日，版本3.1，修订版5，CCMB-2017-004-001 [3]常见标准[3]通用技术安全评估3.第2部分，2017年4月3日，介绍和通用模型，2017年4月3日，介绍和通用模型，2017年4月3日，介绍和一般模型。 5，CCMB-2017-004-002 [4]信息技术安全评估的常见标准 - 第3部分：安全保证组件，日期为2017年4月，版本3.1，第5版，修订版5，CCMB-2017-004-003 [5]信息技术安全评估 - 2017年4月7日，版本3.1，CCM B. 2017年4月7日，CCM B. NIST特殊出版物800-56a修订3使用离散对数加密图提出的针对配对关键建立计划的建议，2018年4月[7] FIPS PUB 186-4联邦信息处理标准出版物数字签名标准，2013年7月2013年7月[8] ISO/IEC/IEC/IEC 18033-3：2010，信息技术-Secrolage Technology-Security Technology-Security-Security-Isiques-enciques-enciques-endgors-engertiques Algorss-iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec iec i。 10116：2017，信息技术 - 安全技术 - n位块密码
r* <0的最佳货币政策 - 工作文件NR
我们研究了新的凯恩斯主义经济中的最佳货币政策问题，当稳态自然率（r ∗）永久性负面时，零下限（ZLB）的零下限（ZLB）。我们表明，最佳政策旨在逐步采用平均水平积极的新稳态。围绕该稳定状态，最佳政策意味着对自然率的冲击而定义的（第二好）路径（第二好）路径。在合理的校准下，最佳策略意味着大多数情况下，名义率仍然保持其ZLB。尽管有后一个功能，但中央银行可以通过适当的非线性利率规则实现最佳结果作为独特的均衡。为了建立该结果，我们得出了具有内源性开关的一般模型中局部确定性的良好条件。
信息不当行为：模拟动机......
摘要 目的——虚假信息是当今世界的一个重要现象：本文旨在探讨虚假信息的产生和使用背后的动机。 设计/方法/方法——进行了文献综述，涵盖了英语和俄语来源。内容分析用于识别与虚假信息的产生和传播阶段相关的不同类型的动机。作者应用了 Schutz 的动机类型分析。发现 – 制造和传播虚假信息的主要动机类型被确定为“为了动机”，即寻求实现某种期望状态，而使用和在很大程度上分享虚假信息的动机则是“因为动机”，即植根于个人的个人历史。原创性/价值 – 虚假信息背后动机的一般模型是原创的，舒茨的动机分类在虚假信息的制造、传播和使用的不同阶段的应用也是原创的。关键词 虚假信息、信息行为、动机 论文类型 研究论文
CTU 全球博士后奖学金
过去 30 年来，人们提出了许多用于建模断裂的正则化公式，包括日益流行的相场模型。这些技术中的大多数都是针对拉伸主导的失效场景量身定制的。它们可靠地扩展到可以预测一般条件下的失效并且不仅适用于脆性材料也适用于准脆性材料的一般模型仍处于起步阶段。拟议的项目将探索此类扩展的途径，并解决与一般三轴应力状态下正则化失效模型的校准和验证、边界（包括非凸边界）的影响、局部过程区的结构和演变、具有非关联流动规则的塑性模型的正则化、非局部性的物理背景、相互作用缺陷的微观-宏观尺度转变等相关的未解决问题。
业务经济能源系统建模工具energypro
向碳中性能源系统的过渡需要确定在社会层面上最佳的解决方案，但是，市场参与者在不同的逻辑下运作，其中每种单独的投资选择都需要显示业务经济可行性。因此，尽管有能源系统分析建模工具，可以通过最小化国家或区域能源系统成本来确定一般社会的最佳过渡路径，但还需要对工具进行建模工具，以更加关注能源系统参与者及其投资考虑，并受到经济和技术环境的影响。建模工具EnergyPro是在过去的几十年中开发和进化的后一种类型，以帮助评估能量系统中不同能量单位的可行性，但也可以对较大的复杂系统进行建模。本文介绍了EnergyPro，重点是其系统理解和一般模型特征，并根据分析编程或混合整数线性编程对其两种优化方法进行详尽的了解。最后，提供了与其他模型的比较以及对学术文献中其特征和应用的审查。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
基于脑电图的智力测试认知负荷预测
测量和评估与不同任务相关的认知负荷对于许多应用都至关重要，从教学材料的设计到监测飞行员的心理健康。本文的目标是利用脑电图推断受试者在智力测试期间的认知负荷。我们选择了成熟的高级渐进矩阵测试，这是一个理想的工作框架，因为它以不断增加的难度呈现问题，并且在过去的实验中得到了严格的验证。我们使用基本的脑电图测量以及网络连接和信号复杂性测量来训练经典的机器学习模型。我们的研究结果表明，即使对于较少的通道数，也可以使用这些特征很好地预测认知负荷。我们表明，通过为每个受试者创建一个单独调整的神经网络，11 与一般模型相比，我们可以提高预测能力，并且这种模型对 12 减少可用通道数量也具有鲁棒性。13
对自动化和贸易的政策响应
我们开发了公民对全球化和自动化等重新分配冲击的政策响应需求的一般模型。该模型说明了对进口的不喜欢如何增加对电击的政策响应的需求，例如自动化调节和关税，相对于对事后转移的需求而言。我们使用来自两个不同设计的调查实验证据来支持该模型的预测。对家庭 - 原始技术产生的自动化冲击的影响使公民相对于法规（反对自动化的背后）对重新分布的重量更大。外交劳动冲击，例如企业将产量转移到国外，从而增加了对全球化的影响力（反对全球化），这也挤出了对重新分配的需求。最重要的是，“使自动化外国”强调外国原生物技术对对法规的更大支持并远离再分配的反应。我们的发现解释了对自动化法规的支持如何增长，因为政客越来越侵犯外国技术。
组织战略、结构和流程
对于大多数组织而言，适应环境变化和不确定性的动态过程（即在管理内部相互依赖性的同时与环境保持有效协调）极其复杂，涉及组织多个层面的无数决策和行为。但调整过程的复杂性是可以理解的：通过寻找组织行为的模式，可以描述甚至预测组织适应的过程。本文提出了一个理论框架，管理者和管理学学生可以使用该框架将组织作为一个综合的动态整体进行分析，该模型考虑了战略、结构和流程之间的相互关系。（有关理论框架和研究的完整讨论，请参阅 (15)）。具体而言，该框架有两个主要要素：（a）适应过程的一般模型，该模型指定组织需要做出的主要决策，以保持与环境的有效协调；（b）组织类型学，该类型学描绘了特定行业或其他群体内组织使用的不同适应行为模式。但正如一些理论家指出的那样，组织在适应行为的选择上仅限于那些
在机器人动作中体现语言模型
摘要。大型语言模型（LLM）在深度学习方面取得了重大成功。仍然需要解决机器人技术和人类机器人互动（HRI）的剩余挑战，但是具有先进的语言和推理能力的现成的预先训练的LLM可以为该领域的问题提供解决方案。在这项工作中，我们意识到了一个开放式的HRI场景，涉及与人类交流的人形机器人，同时在桌子上执行机器人对象操纵任务。为此，我们将语音识别，视觉语言，文本到语音和开放世界对象检测的预先训练的一般模型与视觉空间坐标转移的机器人特异性模型和逆向主体以及任务特定的运动模型结合在一起。我们的实验揭示了语言模型在准确选择任务模式和整个模型中在开放式对话过程中正确执行动作的强劲性能。我们的创新体系结构可以通过开放式对话，场景描述，开放世界对象检测和操作执行的无缝集成。这是一种用于不同机器人平台和HRI场景的模块化解决方案。