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World File Search System不完美
与不完美监控的算法勾结-IRIS
在本文中，我们通过分析不完美的监测案来为后一个研究做出了贡献。以前的研究重点是完美监控的情况，因为定价算法通常在市场（例如亚马逊）中使用，那里的每个卖方都可以实时监视竞争对手的价格，并且因为竞争当局强调了这样的市场更容易受到勾结的影响。3然而，理论表明，即使在不完善的监控下，也可能进行勾结，并且算法也越来越多地用于竞争对手的策略不容易观察的市场。一个例子是财务市场，代理商通过隐藏噪音交易者来利用其内部信息。4另一个例子是电力市场。5因此，重要的是研究算法勾结是否可以观察到总成果（例如市场价格）而不是个人行为时。6
不完美的人...
我们介绍了AGSA，这是一个挑剔的造成巨型肌框架，该框架从高级人类的反馈中学习，以应对无奖励培训，安全探索和不完美的低级人类控制的挑战。最近的人类循环学习方法使人类参与者能够干预学习代理的控制并提供在线演示。尽管如此，这些方法在很大程度上依赖于完美的人类相互作用，包括准确的人监测干预决策和近乎最佳的人类示范。AGSA采用专用的门控剂来确定何时切换控制，从而减少了持续的人类监测的需求。为了获得精确且可预见的门控剂，AGSA从人类评估反馈中训练了对门控件的干预请求的评估反馈和对人类干预轨迹成对的偏好反馈。而不是依靠潜在的次优的示威演示，而是使用来自门控剂的控制转换信号对学习代理进行训练。我们提供了分别描述两种代理能力的性能界限的理论见解。在挑战连续控制环境中，在不同技能水平的模拟和实际人类参与者中进行了实验。比较结果强调，AGSA在培训安全性，政策绩效和用户友好方面对以前的人类学习的方法取得了重大改进。项目网页位于https://agsa4rl.github.io/。
气候变化对不完美的主宿主运动生态学的影响
表1：确定巨大食肉动物活性受气温控制的程度的模型选择结果。最佳拟合模型是通过校正小样本量（AICC）的Akaike的信息标准来识别的。所有模型均包含围绕单个巨型武术的随机截距。参数值显示在logit量表上。
不完美经典数据的量子读出 - IRIS
摘要：由于错误和写入过程的不完善，在物理支持中对经典数据的编码可以达到某种程度的精度。此外，由于系统的物理或化学不稳定性，存储数据可能会随着时间的推移而发生一定程度的退化。任何读出策略都应考虑到这种自然的不确定性程度并将其影响降至最低。光学数字存储器就是一个例子，其中信息被编码为一组细胞的两个反射值。使用纠缠的量子读取已被证明可以增强理想光学存储器的读出，其中两个级别是完美表征的。在这项工作中，我们分析了存储器构造不完善的情况，并提出了一种优化的量子传感协议，以在存在不精确写入的情况下最大限度地提高读出精度。所提出的策略在现有技术下是可行的，并且对检测和光学损失具有相对稳健性。除了光学存储器之外，这项工作还对生物系统中的模式识别、分光光度法以及从透射/反射光学测量中提取信息的任何情况都有影响。
不完美界面特性对各向同性多层结构反射系数影响的建模和数值研究。
A.Loukkal 1*、M.Lematre 1、M.Bavencoffe 1、M.Lethiecq 1 1 GREMAN UMR 7347，图尔大学，INSA Centre Val de Loire，3 rue de la Chocolaterie，布卢瓦，法国 abderrahmane.loukkal@univ-tours.fr 摘要 微电子行业对于开发用于多层结构健康控制和诊断的无损工具和方法的需求日益增加。这些工具的目的是检测诸如分层、夹杂和微裂纹等问题。本文的目的是研究不完美界面对多层结构中波传播的影响。这种结构类型代表了许多微电子元件的典型架构。这项研究将基于反射系数和导波色散曲线的计算。所研究的结构是各向同性的三层，其中两个金属层通过环氧树脂制成的粘合层粘合在一起。进行了比较，以便从数字上评估粘合层的几种特性对导波行为的影响。此外，还实施了不完美粘弹性界面层模型 [1]，以模拟金属层之间的不同粘附质量。关键词：反射系数；多层；不完美界面；导波；色散曲线；V(z,f) 方法；建模。
AI 讽刺和数字反乌托邦：Dor 兄弟制作 AI 讽刺和数字反乌托邦：Dor 兄弟制作当代视频中的不完美和政治评论 当代视频中的不完美和政治评论
Dor 兄弟的 AI 生成的视频内容体现了数字创意的一个转折点，技术限制被重新用作美学工具。本文借鉴最近对 Yonatan Dor 的采访，探讨了兄弟俩的创新技术，例如使用复古滤镜掩盖视觉缺陷，以及接受 AI 输出的不可预测性。通过生成大量剪辑和精心编辑选择，他们创造了一种独特的美感，将超现实主义与粗犷的现实主义并列，常常让人想起早期的 CCTV 或 VHS 镜头。他们的作品不仅超越了 AI 视频典型的“变形脸”比喻，而且还具有讽刺意味，使用类似深度伪造的视觉效果来反映和批判阴谋论。这项探索反映了一种更广泛的趋势，即人工智能的创作可能性正在扩展到主流媒体，创作者越来越多地使用该技术来突破视觉界限，同时保持艺术完整性。Dor Brothers 的方法强调了创造力与技术的交汇，引发了人们对人工智能在内容创作、版权问题以及用户生成的深度伪造的文化影响方面的未来问题的质疑。
磨损不完美的功能分级零件的行为分析：分析和实验技术
摘要。在本研究中使用了分析溶液和实验测试的组合，以评估多孔功能分级材料（PFGM）结构系统的耐磨性。使用基于不同参数的3D打印技术制造了圆柱多孔样品。根据ASTM标准，已经使用圆盘摩擦计上的销钉研究了多孔样品的滑动磨损行为。结果显示实验和分析分析之间的合理一致，差异为10.434％。这表明3D打印可以适用于制造可靠的粘弹性样品。但是，孔隙率参数对耐磨性有重大影响。多孔分级技术导致FGM PLA样品的较高实验性耐磨性约为31％。使用扫描电子显微镜（SEM）进行了样品骨折表面的体形观察，以检查PFGM层的性质。
学习现实世界图像不完美的监督
现实世界的图像旨在消除各种不良天气相关的伪影。由于同时捕获图像对的不可能，现有的现有世界脱水数据集经常表现出不一致的不一致，位置和地面真实性之间的纹理和质地，并导致输入降解的图像，从而导致不完善的监督。这种非理想的监督对基于学习的脱水甲基动物的训练过程产生负面影响。在这项工作中，我们尝试通过统一的解决方案解决各种不一致的解决方案。具体而言，通过信息瓶颈理论所涉及的，我们首先开发一个一致的标签构造函数（CLC），以生成伪标签，同时与输入降级的图像尽可能一致，同时消除大多数与天气相关的降解。在特定的情况下，电流输入的多个相邻帧也被送入CLC，以增强伪标记。然后，我们将原始的不完美标签和伪标签汇总，以通过拟议的信息分配策略（IAS）共同监督降雨模型。在测试期间，仅使用脱气模型用于推断。在两个现实世界中的deweathering数据集上进行的实验表明，我们的方法有助于现有的脱水模型实现更好的表现。代码可在https://github.com/1180300419/ Interfect-deweathering获得。
工艺灵活性和不完美预测对哈伯-博世绿色氨操作和设计的影响
本文采用两种方法来评估灵活性在绿色氨工厂中的作用：用于工厂设计的线性规划 (LP) 和用于工厂运行的模型预测控制 (MPC)。前一种方法已用于其他绿色氨生产分析，11 – 15 尽管本文提出了一种修改方法来确定存储单元的循环对氨价格的影响程度，并给出了新的灵敏度结果。后一种 MPC 方法在孤岛绿色氨工厂中的应用是新颖的，并且为 LP 提供的结果设置了保护栏。MPC 的目的不是设计专门确定氨工厂运行参数（温度、压力、进料比等）的控制回路；相反，MPC 的目的是作为一种确定氨工厂设定点的算法。换句话说，这里介绍的 MPC 类似于级联控制布置中的主回路，决定电力分配和氨产量。对于这两个模型，天气数据均来自 ERA5，并使用标准涡轮机曲线 13 和 Python 上的 PVLib 模块转换为风能和太阳能数据。16
过程灵活性和不完美的预测对Haber -Bosch绿色氨的操作和设计的影响
本文采用了两种方法来评估extibles在绿色氨植物中的作用：植物设计的线性编程（LP），以及用于植物运行的模型预测控制（MPC）。在绿色氨产生的其他分析中已经采用了这种方法，11 - 15，尽管这里提出了一种隔离阳离子，以确定存储单元对氨价格的影响的程度，并提出了新的敏感性结果。后一种MPC方法在其应用于岛的绿色氨植物中是新颖的，并将后卫导轨置于LP的结果。MPC的目的不是设计控制回路，该控制环确定了氨植物的工作参数（温度，压力，进料比等。）;相反，MPC的目的是用作确定氨植物设定点的算法。换句话说，此处介绍的MPC类似于级联反控制排列中的主要环，决定了功率分配和氨的产生。对于这两种模型，天气数据均来自ERA5，并使用标准涡轮曲线13和Python上的PVLIB模块转换为风和太阳能数据。16