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World File Search System内在
van Wijngaarden 语法的内在语义
在正式检查程序的（预期）含义时，通常会有很多麻烦，并且会增加复杂性，因为程序的形式语义通常与程序本身以及生成编写程序的编程语言的形式语法无关。相反，van Wijngaarden 语法具有内在语义，即它们的规则包含或表达由它们生成的终端字符串的（预期）含义。这种内在性允许在句法变化和上下文相关条件下保留含义。为了更好地展示 van Wijngaarden 语法语义的内在性，我将它们与属性语法进行了对比，后者是需要对编程语言进行语义分析时（例如在编译中）经常选择的选择。
IF – 内在领导力杂志 - 德国联邦国防军
《IF-内在领导力杂志》是德国联邦国防军自我形象和领导文化的专业杂志，它还提供历史、政治和道德教育，并包含有关德国、欧洲和国际安全和防务政策问题的文章。
产出缺口估计的内在不确定性
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朝着对注意力经济的内在批评-Orca
1本讲座于1969年10月9日在约翰·霍普金斯大学发表。后来由马丁·格林伯格（Martin Greenberg）于1971年编辑的书籍计算机，通讯和公共利益的一章发表。该讲座可在线在http://zeus.zeit.de/2007/39/simon.pdf（访问12/12/14）。2根据彼得·德鲁克（Peter Drucker，1969年，第247页），“知识经济”一词是由弗里茨·马切普（Fritz Machlup）在1962年在美国为德鲁克（Drucker）的书籍制作和知识分布而创造的，“信息的系统性和目的是对信息及其系统的应用[…]的系统，是为工作，生产力和努力的新基础，整个世界的新基础''（19699年），p。3在他们的教科书《注意经济》（2001年）中，达文波特和贝克建议在后工业社会中，注意成为转移经济的关键资源。他们写道：“每个业务都是引起关注的引擎。在原始社会的农场和田地以及工业革命的工厂中，人力驱动了经济。在信息时代，知识是权力的 - 公司拥有的越多，它就会越成功。，但是现在，随着不必要的信息堵塞工人的大脑和公司交流链接的流动，注意是真正为公司提供动力的罕见资源》（2001年，第17页）。4同样，Davenport和Beck（2001）认为，最紧迫的组织问题是“没有足够的关注来满足商业和社会的信息需求”（第2页）。电信带宽不是问题，而是人类带宽是”（第2页）。在工业后跟随赫伯特·西蒙（Herbert A.
通过隐性调节内在大脑连接......
尽管神经反馈越来越受欢迎，但其作用机制仍不太清楚。本研究旨在描述隐性脑电图神经反馈背后的过程。52 名健康志愿者被随机分配到一次超低频神经反馈或假神经反馈，电极位于右侧颞中回和右侧顶下小叶。他们观察到一个移动的火箭，其速度由带限超低频滤波器产生的波形调制。在会议前后，参与者接受了静息态 fMRI 检查。应用了基于网络的统计分析，比较了会议前后和真实与假神经反馈条件。结果观察到了两种现象。首先，我们描述了与隐性神经反馈过程本身相关的脑回路，该脑回路由侧枕叶皮层、右背外侧前额叶皮层、左眶额叶皮层、右腹侧纹状体和双侧背侧纹状体组成。其次，我们发现显着性、语言和视觉网络的关键区域之间的连接性增强，这表明感觉处理中存在整合。因此，一次隐性超低频脑电图神经反馈似乎会导致内在大脑连接性发生显著变化。
自然和人造的内在动机学习...
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端到端对象检测的内在解释性
抽象的深度学习模型正在自动执行许多日常任务，表明将来，即使是高风险的任务也将是自动化的，例如医疗保健和自动化驱动区。但是，由于这种深度学习模型的复杂性，了解其推理是一项挑战。此外，设计的深度学习模型的黑匣子性质可能会破坏公众对关键领域的信心。当前对本质上可解释的模型的努力仅着眼于分类任务，而在对象检测中留下了差距。因此，本文提出了一个深度学习模型，该模型可用于对象检测任务。这种模型所选的设计是众所周知的快速RCNN模型与ProtopNet模型的组合。对于可解释的AI实验，所选的性能度量是Protopnet模型的相似性评分。我们的实验表明，这种组合导致了一个深度学习模型，该模型能够以相似性得分来解释其分类，并使用视觉上的“单词袋”（称为原型）在训练过程中学习。此外，采用这种可解释的方法似乎并没有阻碍提出的模型的性能，该模型在Kitti数据集中获得了69％的地图，而GrazpedWri-DX数据集则获得了66％的地图。此外，我们的解释对相似性得分的可靠性很高。
心室内在偏好（VIP™）技术...
药物：（n = 1209）（n = 1434）•ACE抑制剂443（37％）531（37％）•β受体阻滞剂612（51％）731（51％）•钙通道阻滞剂343（28％）447（31％）447（31％）•Diuretics 477（39％）457（39％）457（32％）（32％）（32％）（32％）（32％457（32％）（32％（32％）（32％）（32％（32％）（32％（32％）（32％）（32％（32％）（32％（32％） (54%) 884 (62%)* • ARB 202 (17%) 257 (18%) • Anticoagulants 483 (40%) 353 (25%)* • Anti Arrhythmia Class 3 115 (10%) 177 (12%)* • Anti Arrhythmia Class 1 34 (3%) 50 (3%) • Nitrates 139 (11%) 164 (11%) • Cardiac糖苷99（8％）92（6％）•醛固酮抑制剂36（30％）19（13％）*•肾素抑制剂1（0％）0（0％）0（0％）•阳性官方7（1％）1（0％）1（0％）*初级指示：（n = 1282）（n = 1530）（n = 1530）（n = 1530）•AV Block 384（30％）（30％）（30％）（30％）（30％）（30％）（16％）（30％）（30％） 1（0.06％）•起搏器升级143（11％）105（6.9％） *•PAVE 25（2％）0 *•预防/终止速度性心律失常1（0.08％）6（0.4％）6（0.4％）•Sinus节点功能障碍663（52％）1037（52％）1037％（68％） *（8％） *（5％） *（5％） *（5％）（5％）（5％）（5％）
人工智能引导的内在构象挖掘
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 11 月 21 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.11.21.469457 doi：bioRxiv 预印本