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量子关系不确定性
本研究可视为第三种进展方式的一个例子。我们将在量子力学的关系解释 (RQM) 背景下首次彻底研究形而上学不确定性 (MI)，RQM 是罗韦利本人倡导的量子力学 (QM) 解释。我们认为 MI 和 RQM 之间的相互作用是互惠互利的。一方面，MI 为 RQM 提供了一个广泛的哲学框架，我们敢说，形而上学的框架，这一框架在文献中一直被忽视，并且有望削弱一些经常针对这种特定解释提出的反对意见。1 另一方面，RQM 可能提供基本 (量子) MI 的例子。这不仅本身很有趣。它还使 MI 免于最近的反对。在深入研究关系不确定性之前，我们应该立即添加一个重要的免责声明。本文的目的不是为 RQM 或 MI 2 d 的总体存在进行辩护，甚至不是为我们将要讨论的 MI 的具体解释进行辩护。相反，重点在于它们的相互作用。我们将看到，这种相互作用为 RQM 和 MI d 提供了启示，或者说我们将要讨论这一点。
水能关系新闻
了解废水成分的传统方法需要大量采样。该过程可能耗费大量资源，并且仍可能产生不完整的数据集。CoDaRT 提供了一种有效的替代方案。用户可以通过选择各种数据类型、分类特征、算法参数和其他变量来定制该工具以适合自己的分析。通过进行这些定制，用户可以确保 CoDaRT 满足他们独特的分析需求——无需额外的实地工作。该工具通过一个用户友好的界面进行操作，允许用户以 .csv 格式输入他们的数据。处理数据后，CoDaRT 会选择“最佳拟合”模型来替换缺失的成分。输出包括重要信息，例如成分浓度、模型性能指标和计算时间，使 CoDaRT 成为研究人员和行业利益相关者的宝贵资源。该工具由 FECM 资助，现已在 EDX 上使用。
关系神经机器
摘要：深度学习在拥有大量训练数据的情况下，已在多项任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，深度学习只关注预测的准确性，而忽略了导致决策的推理过程，而这是生命攸关应用中的主要问题。概率逻辑推理允许利用统计规律和特定领域的专业知识在不确定的情况下进行推理，但其可扩展性和与处理传感数据的层的脆弱集成极大地限制了其应用。出于这些原因，将深度架构和概率逻辑推理相结合是开发在复杂环境中运行的智能代理的基本目标。本文介绍了关系神经机，这是一种新颖的框架，允许联合训练学习者和基于一阶逻辑的推理器的参数。关系神经机器既可以在纯亚符号学习的情况下从监督数据中恢复经典学习，又可以在纯符号推理的情况下恢复马尔可夫逻辑网络，同时允许在混合学习任务中进行联合训练和推理。设计了适当的算法解决方案，使大规模问题中的学习和推理变得易于处理。实验在不同的关系任务中显示出令人鼓舞的结果。
人工智能及其与人文学科的关系
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危险关系 - 澳门日报
LYNZY VALLES 富裕的中国赌客据称被鼓励将数百万美元存入中介人的澳门银行账户，这是洗钱控制方面的一个危险信号，这是澳大利亚监管调查昨天在星港城娱乐集团传奇的最新一章中听到的。据《悉尼先驱晨报》报道，星港城的博彩运营商据称通过与一名为“中介”工作的人达成的协议，允许富裕的中国玩家向该账户存款，前提是其自己的银行不会动用这些资金。出席听证会的是星港城赌场的财务和商业总经理 Michael Whyt-cross，他作证说，在 2018 年和 2019 年的九个月内，至少有 7600 万澳元（约 4.6 亿澳门元）的资金通过后门渠道转移到赌场。此前，星港城赌场新南威尔士州监管经理 David Aloi 于周一作证时表达了对洗钱活动的担忧，他说他了解到贵宾室里有一笔 6 万澳元的现金游戏，当时“太阳城赌场”
质量管理与创新的关系
全面质量管理的引入在当代管理实践的发展中发挥了重要作用。质量被视为公司业务取得成功的重要战略因素。为了提高市场竞争地位并提高业务绩效，全球大多数公司，无论大小，都已应用全面质量原则（Hoang、Igel 和 Laosirihongthong，2006 年）。然而，在知识型社会中，仅靠高质量是不够的。质量不是可持续竞争优势的基础，需要通过创新实践来补充。创新一直是研究人员和专业人士关注的主要问题，因为文献对全面质量管理与创新之间的关系提供了相互矛盾的理论论据。尚不确定全面质量管理实践是支持还是阻碍创新的发展（Prajogo 和 Sohal，2001 年）。全面质量管理对创新的贡献虽然引起了相当大的关注，但在以前的研究中尚未得到充分的利用，因此关于两者之间关系的信息仍然不足（Perdomo-Ortiz、González-Benito 和 Galende，2006 年）。本研究旨在以探索性的方式调查质量管理与公司创新绩效之间的关系，以及具体实践对质量的贡献