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光照不变的物体分割
常见的通用分割方法会因照明突然变化而受阻。由于打开灯而导致的亮度显著增加以及物体投射的阴影通常会导致这些方法产生错误的分类。为了实现照明不变分割，本文讨论的共线向量模型从局部像素邻域构建 RGB 颜色向量。亮度变化只会对这些向量的长度产生标量值的影响。因此，可以采用正交距离测量来确定照明不变下的局部颜色相似性。在存在加性噪声的情况下，通过找到从向量到未知无噪声信号的最小正交距离来估计向量共线。距离最小化可以定义为最小特征值问题。该最小值被纳入贝叶斯框架，从而允许最大化决策的后验概率 (MAP)。将结果值与静态和自适应阈值进行比较。分类标签被认为是通过马尔可夫随机场 (MRF) 采样的，以对像素相互依赖性进行建模。相应的能量函数定义为证据在空间邻域上的积分。这会导致前景蒙版的空间紧凑性和平滑边缘。使用 PETS 2001 数据集和特定照明测试集来衡量性能。
时间反转不变的动态压电效应...
weyl semimetals（WSM）中的电荷密度波（CDW）已被证明会诱导一个外来的轴心绝缘相，其中CDW的滑动模式（Phason）充当动力轴承纤维，从而产生大型的正磁磁性[Wang等人。修订版b 87，161107（r）（2013）; Roy等人，物理。修订版b 92，125141（2015）; J. Gooth等人，自然575，315（2019）]。在这项工作中，我们预测动态应变会诱导由CDW覆盖的时间 - 反转 - （Tr-）不变的WSM中的散装轨道磁化。我们将这种效果称为“动态压电效应”（DPME）。与[J. Gooth等人，Nature 575，315（2019）]，在这项工作中引入的DPME发生在散装组合中（即，在散装中的静态和空间均匀，并且不依赖于闪光，例如phason。通过研究低能效果理论和最小的紧密结合（TB）模型，我们发现DPME源自有效的山谷轴纤维，以将电磁体的ELD结合使用，以应变诱导的Pseudo-gauge-gauge-gauge-eLD。尤其是在先前作品中研究的压电效应的特征是2D浆果曲率，而DPME代表了源自Chern-Simons 3-Form的基本3D菌株效应的第一个例子。我们进一步发现，DPME在CDW顺序参数相位的临界值时具有不连续的变化。我们证明，当DPME中有跳跃时，系统的表面会经历拓扑量子相变（TQPT），而整体则保持不变。因此，dpme在trimiant weyl-cdw中提供了边界TQPT的大量标志。
线性时间不变的动态系统 - 杜克人
现在考虑和谐强制强制稳态输入和输出，作为u（t）= r（s）e st形式的谐波输入，以及y（t）= y（s）e ST的谐波输出。允许拉普拉斯变量复杂，s∈C，这些假定的解决方案可以代表谐波和指数函数。将假定的溶液替换为微分方程，并从两侧分解e st，从而在拉普拉斯域中表示微分方程。
打造成功的乌克兰经济是不变的首要任务
– 帕特罗内先生，第一个问题与当今乌克兰的形势最为相关。欧洲复兴开发银行宣布了参与乌克兰重建的意图。该领域的主要项目是什么？欧洲复兴开发银行计划在这方面投资多少？ – 欧洲复兴开发银行已在乌克兰开展业务 30 年，是该国最大的机构投资者。我们的大多数项目包括对私营公司的直接和间接投资。尽管如此，我们在基础设施融资方面也发挥着重要作用。战前，欧洲复兴开发银行支持道路建设、港口现代化、购买铁路车辆、能源项目、绿色城市发展和物流发展。这些领域在战后恢复期间将需要更强有力的支持，欧洲复兴开发银行随时准备提供帮助。2021 年，我们在乌克兰的投资额为 10 亿欧元，尽管发生了战争，但我们预计今年的投资额也将达到类似的水平。欧洲复兴开发银行参与某些项目通常会鼓励私人投资者注入额外的资金。我确信我们将在乌克兰重建中发挥重要作用，我相信我们的股东将愿意支持甚至增加投资。 – 战争对欧洲复兴开发银行和乌克兰之间的战略合作计划有多深远的影响？目前的议程是什么，欧洲复兴开发银行活动的优先事项是什么？ – 显然，战争扰乱了正常的生活和经济活动。我们的总体优先事项保持不变：支持建立一个繁荣、可持续和现代化的乌克兰经济。只是我们的短期重点发生了变化，因为我们寻求支持乌克兰应对战争造成的严重经济冲击。我们希望通过延期付款、贸易融资、支持能源和粮食安全、关键基础设施和制药行业以及紧急改革支持来减轻战争的影响。截至 6 月底，我们在所有优先领域签署了总价值 6.5 亿欧元的协议。例如，我们同意向乌克兰电力公司 Ukrenerho 和乌克兰铁路公司 Ukrzaliznytsia 提供贷款，以确保运营费用的流动性，因此这些公司将继续提供至关重要的
唯一不变的就是变化...... - 网络防御评论
Jeffrey M. Erickson 上校是位于纽约西点军校的美国军事学院 (USMA) 陆军网络研究所所长。作为主任，Erickson 上校领导着一个 60 人的多学科研究机构，致力于扩大陆军对网络空间领域的了解。他的陆军生涯始于一名装甲军官，之后转入模拟作战职能领域，在过去 15 年中，他一直使用模拟训练从个人到联合和作战指挥级别的人员。他拥有美国军事学院计算机科学学士学位、鲍伊州立大学管理信息系统硕士学位以及艾森豪威尔学院（前身为武装部队工业学院）国家资源战略硕士学位。他的兴趣领域是实时虚拟建设性训练、测试和战争游戏的模拟。
气候不变的机器学习 - Paul O'Gorman
投射气候变化是一个概括问题：我们使用过去，现在和将来的气候中的物理模型推断了最近的过去。当前的气候模型需要在小于模型网格大小的尺度上发生的过程，这是模型投影不确定性的主要来源。最近的机器学习（ML）算法有望改善这种过程表示形式，但往往会推断出不受培训的气候制度。为了获得最佳的物理和统计世界，我们提出了一个框架，称为“气候风险” ML，将气候过程的知识纳入ML算法，并表明它可以在三种不同的大气模型中维持广泛的气候条件和配置范围的高线准确性。我们的结果表明，将物理知识明确地纳入地球系统过程的数据驱动模型中可以提高其在气候制度中的一致性，数据效率和义务。