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World File Search System回归
佛教经济学回归理性的经济管理模式
摘要：在外部（全球）因素再次成为阻碍而非解脱的世界里，佛教经济学的概念越来越受到欢迎。佛教经济回归了农业生产的长期价值观，能够考虑到工业和后工业经济的经验和成就。关爱环境、个人发展、社区发展，尤其是精神发展——这些是佛教经济的优先事项。特别是，农业生产是实现这些目标最便捷的手段。然而，佛教经济学并不是对现代和后现代社会成就的拒绝——他们试图利用这些经验和成就来更明智、更有效地实现亚里士多德定义的经济目标。根据这些观点，经济管理的理性模式包括节俭但充分的消费和有节制的生产，以实现环保目标。
回归之路：教育重启与恢复计划
为此，每个学区都将与社区利益相关者合作，制定最适合该学区当地需求的秋季学校复课计划。为确保全州学校社区的健康和安全保持一致，您会发现，在本指南中，专门针对这些健康和安全措施的领域被称为“预期最低标准”。通过这套既定的全州标准，我们可以确保本州的教育健康不会以牺牲公共健康为代价。允许的行为将受行政命令控制，因此可能会发生变化。本指南旨在尽可能为学区提供规划复课所需的信息。本指南还提供了“注意事项”，可帮助学区制定策略以遵守预期的最低复课标准。
使用长期的剩余使用寿命 (RUL) 回归...
摘要 — 准确预测元件的剩余使用寿命 (RUL) 是电子电路中的主要关注点。基于 RUL 的健康诊断在确定设备故障时间方面发挥着重要作用，可作为工业应用中的预警。本文提出了一种基于长短期记忆 (LSTM) 的回归模型，利用设备最基本的提取电气特征来预测环形振荡器 (RO) 电路的 RUL。LSTM 网络能够捕获时间序列数据中的时间依赖性并消除传统循环神经网络 (RNN) 中遇到的梯度消失问题。从 Cadence 模拟中，利用 22 nm CMOS 技术库，已经证明 RO 频率退化主要取决于三个主要因素，包括工作温度、电压以及最重要的设备老化参数。结果表明，13 和 21 阶段的 RUL 预测结果中超过 90% 的案例受电源电压变化限制，变化范围为 0.7 V 至 0.9 V，预测偏差最小为 2 天至 6 天。关键词：老化、剩余使用寿命、机器学习、在线预测、可靠性
人工智能的回归：人工智能法律研究分析...
人工智能研究正处于其历史上的第三次繁荣时期，近年来，与人工智能相关的主题在法律等新学科中获得了相当大的欢迎。本文探讨了人工智能法律研究的构成及其发展方式，同时解决了信息检索和研究重复的问题。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模对 3931 篇期刊文章的数据集进行研究，我们探讨了三个问题：(a) 人工智能法律研究中的哪些主题可以区分？(b) 这些主题是什么时候讨论的？和 (c) 可以检测到类似的论文吗？主题建模共产生 32 个有意义的主题。此外，研究发现，截至 2016 年，人工智能法律研究急剧增加，主题随着时间的推移变得更加细化和多样化。最后，通过比较算法和人类专家得出的相似性评估，可以发现评估结果往往一致。研究结果有助于了解人工智能法律研究如何随时间演变，并支持开发机器学习和信息检索工具（如 LDA），帮助构建大型文档集并识别相关文章。
高斯过程回归杂交模型，用于顶级...
摘要：越来越多的光学卫星任务对陆地地球系统的连续监测为植被和农田特征提供了宝贵的见解。卫星任务通常提供不同级别的数据，例如1级大气顶（TOA）辐射率和2级大气底（BOA）反射率产品。开发TOA辐射数据直接提供了绕过复杂大气校正步骤的优势，在该步骤中，错误可以在其中进行预测并损害随后的检索过程。因此，我们研究的目的是开发能够从成像光谱卫星任务中直接从TOA辐射数据中检索植被特征的模型。为了实现这一目标，我们基于辐射转移模型（RTM）模拟数据构建了混合模型，从而采用了植被范围RTM与大气libradtran RTM结合使用高斯工艺回归（GPR）。重点是植被冠层特征的重新评估，包括叶子面积指数（LAI），冠层叶绿素含量（CCC），冠层水含量（CWC），吸收的光合式活性辐射（FAPAR）的分数以及植被覆盖的分数（FVC）。使用即将到来的哥白尼高光成像任务（Chime）的带设置，评估了两种类型的混合GPR模型：（1）使用TOA辐射数据在1级（L1）培训的一种培训，并且（2）使用BOA反射率数据在2级（L2）训练。基于TOA和BOA的GPR模型均已针对原位数据验证，并具有从现场活动中获得的相应高光谱数据。基于TOA的混合GPR模型揭示了从中度到最佳结果的一系列性能，因此达到R 2 = 0.92（LAI），R 2 = 0.72（CCC）和0.68（CCC）和0.68（CWC），R 2 = 0.94（FAPAR）和R 2 = 0.95（FVC）。为了证明模型的适用性，随后将基于TOA和BOA的GPR模型应用于科学前体任务Prisma和Enmap的图像。所产生的性状图在基于TOA和BOA的模型之间显示出足够的一致性，相对误差在4％至16％之间（R 2在0.68和0.97之间）。总的来说，这些发现阐明了机器学习混合模型的开发和增强的路径，以估算直接在TOA水平下定制的植被特征。
rmawgen：多站点自动回归天气生成器
加法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5添加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 Arch_test。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6综合产生剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 collectensiveTemperaturegenerator。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10连续性_ratio。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13伯爵。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15协方差。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15高升高。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17提取日。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17个提取物。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18提取果实组。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 extractxfromamaromalies。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20个extracears。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 Finddate。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21遗体。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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“美国回归”或“美国优先”与跨大西洋关系
摘要 唐纳德·特朗普的总统任期代表了跨大西洋关系前所未有的低谷。乔·拜登于 2021 年初上台时，他的政府推出了多项政策举措，表明新政府将继续允许跨大西洋关系似乎长期减弱的趋势继续下去。关于跨大西洋关系近期发展的大量文献都指向同一个方向，即跨大西洋合作正在减弱。本文提出了另一种观点，认为尽管唐纳德·特朗普及其反复无常的政策，但近年来这种关系有所加强。本文采用了结合国际和国内变量的理论框架。通过对北约、美国重返亚洲、对俄罗斯的制裁政策和阿富汗惨败四个案例的分析，得出结论：跨大西洋关系强劲。
文森号航空母舰回归 - 海军航空新闻
《海军航空新闻》有着悠久的历史。作为美国海军历史最悠久的期刊，它是海军航空领域的旗舰杂志。自创刊以来，该杂志记录了海军飞机的发展、部署和改造，并宣扬了驾驶和维护这些飞机的男女飞行员的成就。他们共同使美国海军成为当今和未来世界上最强大、最受尊重和最占主导地位的海军力量。一个多世纪以来，《海军航空新闻》一直很荣幸能够庆祝和宣传美国海军在飞行中的创新、独创性和实力。在过去两年半的时间里，COVID-19 疫情带来了许多挑战。正如我们的国家找到了许多适应和克服的方法一样，我们海军航空新闻也在不断发展，使我们能够继续履行我们的使命，向舰队、利益相关者和航空爱好者报道所有海军航空新闻。到目前为止，我们成功地找到了几乎不中断地继续下去的方法。但 COVID-19 的长期影响最近袭击了我们的供应链，导致生产成本急剧上升。出于这个原因，我们做出了一个艰难的决定，停止生产海军航空新闻的印刷版。但这并不意味着海军航空新闻将停止履行其重要使命。相反，随着我们的舰队不断发展以跟上并领先于技术进步，我们也在改变我们的任务重点。我们正在努力打造一款强大、引人入胜且视觉效果惊人的在线产品，将我们印刷出版物的骄傲传统带入未来。我们将继续为那些希望以原始形式阅读海军航空新闻的人制作可下载版本的出版物。我们已经在朝着这个方向努力；供应链问题只是给了我们强大的顺风。我们邀请所有忠实的读者加入我们的下一阶段任务。您可以定期访问我们的网站 https://navalaviationnews.navylive.dodlive.mil 来关注我们的进展。
DDoS 的演变：黑客行动主义者的回归 - FS-ISAC
在 2020 年开始的一项针对金融机构和加密货币公司的 DDoS 勒索活动中，威胁行为者声称来自著名且成功的威胁组织，包括俄罗斯的 Cozy Bear 和 Fancy Bear、朝鲜附属的 Lazarus Group 或两者的组合——Fancy Lazarus。他们似乎在援引“名牌”组织来为其活动提供分量和可信度。但是，鉴于攻击倾向于利用易于缓解的载体，这些老练的组织不太可能参与其中。虽然这些行为者的能力可能不如他们所指的国家 APT 组织，但与此类攻击相关的示范性 DDoS 活动似乎比 2017 年和 2019 年的类似活动更为先进，发生的数量不断增加，并使用了多种载体。
具有可变性惩罚的生成分位数回归
分位数回归和条件密度估计可以揭示平均回归遗漏的结构，例如多模式和偏度。在本文中，我们引入了一个深度学习生成模型，以用于关节分位数估计，称为惩罚生成分位数回归（PGQR）。我们的方法同时生成了来自许多随机分位水平的样品，从而使我们能够在给定一组协变量的情况下推断响应变量的条件分布。我们的方法采取了一种新颖的可变性惩罚，以避免在深层生成模型中消失的可变性或记忆的问题。此外，我们引入了一个新的部分单调神经网络（PMNN），以避免穿越分位曲线的问题。PGQR的一个主要好处是，它可以使用单个优化来拟合，从而绕过需要在多个分位级别反复训练模型或使用计算上昂贵的交叉验证来调整罚款参数。我们通过广泛的模拟研究和对实际数据集的分析来说明PGQR的功效。实施我们方法的代码可在https://github.com/shijiew97/pgqr上获得。