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World File Search System检验
全民基本收入：机制检验
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
对曲速理论和技术的检验，以确定其先进性和可行性
在评估一项科学或技术概念是否值得研究的过程中，在进一步研究之前，观察其高层次的驱动概念往往是有益的。本文的目的有两个。首先，激发读者的兴趣，不断推动科学的发展，追求看似不可能的技术，而这些技术有朝一日可能会实现。其次，提供一份专门针对曲速驱动概念的“路线图”，让不熟悉该领域的人能够很好地理解其基本概念、所取得的进展以及必须解决的具体知识和技术弱点或差距。这将涵盖从时空度量的理论方面到更实用的实验，包括干涉测量和电磁学。有一点是肯定的，需要跨一系列科学和工程学科的团队合作，才能奠定进一步发展这项技术所需的基础。
利用神经网络进行强化学习进行量子多重假设检验
近期，基于神经网络的强化学习 (RLNN) 在许多问题上显示出了巨大的潜力，包括量子信息论中的一些问题。在这项工作中，我们将 RLNN 应用于量子假设检验，并确定区分多个量子态 { ρ j } 的最佳测量策略，同时最小化错误概率。在候选状态对应于具有许多量子比特子系统的量子系统的情况下，对整个系统实施最佳测量在实验上是不可行的。我们使用 RLNN 来寻找实验上可行的局部自适应测量策略，其中每轮只测量一个量子子系统。我们提供了数值结果，表明 RLNN 成功找到了最佳局部方法，即使对于多达 20 个子系统的候选状态也是如此。我们还证明，RLNN 策略在每次随机试验中都达到或超过了改进的局部贪婪方法的成功概率。虽然使用 RLNN 设计自适应局部测量策略非常成功，但一般来说，最佳局部自适应测量策略和最佳集体测量的成功概率之间可能存在显著差距。我们基于以前的工作，提供了一组必要和充分条件，使集体协议严格优于局部自适应协议。我们还提供了一个新的例子，据我们所知，它是最简单的已知状态集，显示出局部和集体协议之间存在显著差距。这一结果提出了关于理论上最优测量策略和实际可实施测量策略之间差距的有趣新问题。
船舶检验申请附加数据...
签发“新造船建造阶段证明” 签发 KR 的工艺阶段确认书.................（是/是 □ ，否/否 □ ）（如果是，则 KR 的如果是，应遵守本协会的指示）
Ti6Al4V 生物医学合金的激光熔化沉积增材制造：通过计算流体动力学和分析建模进行中观原位流场映射并进行实证检验
摘要：激光熔化沉积 (LMD) 近来因生产近净形零件和修复磨损部件而受到工业领域的关注。然而，LMD 在熔池动力学和流体流动分析方面仍未得到探索。在本研究中，计算流体动力学 (CFD) 和分析模型已经开发出来。流体体积和离散元建模的概念用于计算流体动力学 (CFD) 模拟。此外，设计了一个简化的数学模型，用于单层沉积，其中激光束衰减比是 LMD 工艺固有的。这两个模型都通过 Ti6Al4V 合金在 Ti6Al4V 基体上的单道沉积实验结果进行了验证。实验和建模之间有密切的相关性，只有一些偏差。此外，还设计了一种跟踪熔体流动和相关力的机制。模拟显示，由于同轴添加粉末颗粒，LMD 仅涉及传导模式熔体流动。在激光束前方，熔池呈现顺时针旋涡，而在激光点位置后方，则呈现逆时针旋涡。打印过程中，一些部分熔化的颗粒试图进入熔池，导致熔体材料内发生飞溅。在层沉积后确定了熔化状态、糊状区域（固体+液体混合物）和凝固区域。这项研究深入了解了 LMD 打印背景下的熔体流动动力学。
基于 ERA5 再分析检验深层垂直切变方向和低对流层平均流对热带气旋强度和大小的综合影响
摘要：理想化的数值研究表明，除了垂直风切变 (VWS) 大小之外，VWS 剖面也会影响热带气旋 (TC) 的发展。进一步了解 VWS 剖面影响的一种方法是研究 TC 与各种剪切相对低层平均流 (LMF) 方向之间的相互作用。本研究主要使用 ERA5 再分析来验证，与理想化的模拟一致，与不同的剪切相对 LMF 方向相关的边界层过程会影响现实世界的 TC 强度和大小。基于对 2004-16 年来自多个盆地的 720 个 TC 的分析，受北半球向左下切变的 LMF 影响的 TC 有利于加强，而向右上切变的 LMF 有利于扩展。此外，与剪切相对 LMF 方向相关的物理过程也可能部分解释 VWS 方向与 TC 发展之间的关系，因为两个变量之间存在相关性。再分析数据的分析提供了其他新见解。其他因素 [内核海面温度 (SST)、VWS 量级和相对湿度 (RH)] 不会显著改变剪切相对 LMF 与强化之间的关系。然而，有关扩张的关系部分归因于各种 LMF 方向的环境 SST 和 RH 变化。此外，SST 对剪切相对 LMF 与强化之间关系的盆地相关变化至关重要。对于大西洋 TC，除非分析仅限于与普遍有利条件相关的代表性样本子集，否则 LMF 方向与强化之间的关系与全盆地统计数据不一致。
更新了FDA检验监督的弹性路线图
路线图显示了截至2021年3月底的检查状态，以及我们将如何使用基于风险的方法来解决推迟的检查工作。它描述了我们承诺执行FDA的任务，以保护和促进公共卫生的使命，以及我们希望在我们的员工安全，我们检查的设施的劳动力和公共卫生的头脑上过渡到尽快进行国内监视检查的愿望。在路线图发行后，FDA确定条件适合过渡到2021年7月1日开始的路线图中所述的基本案例方案，这意味着该机构将转向“标准运营水平”进行家庭监视检查。fda遵循基础案例场景中描述的标准操作方法的逐渐过渡，这是由于持续的，与大流行有关的因素阻止了最佳场景中描述的标准操作的立即过渡。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
利用群体结构进行量子假设检验
在假设可能信道之间的代数关系的先验知识的前提下，分析了确定性地区分多个量子信道的问题。通过明确构建一类新型量子算法，结果表明，当可能信道集如实地表示 SU(2) 的一个有限子群（例如 C n 、D 2 n 、A 4 、S 4 、A 5 ）时，可以修改最近开发的量子信号处理技术以构成量子假设检验的子程序。这些用于群量子假设检验的算法直观地对 SU(2) 中信道集的离散属性进行编码，并且与简单重复二元假设检验相比，查询复杂度至少提高了二次，即 n（信道集和组的大小）。有趣的是，性能完全由显式群同态定义；而这些又为嵌入酉矩阵的多项式提供了简单的约束。这些构造展示了一种灵活的技术，用于将量子推理中的问题映射到函数逼近和离散代数的众所周知的子领域。讨论了对更大群体和噪声设置的扩展，以及改进的针对结构化通道集的量子假设检验协议在参考帧传输、量子密码学安全性证明和属性测试算法中的应用途径。
对 Deepfake 检测 AI 模型公平性的检验
最近的研究表明，深度学习模型可以根据种族和性别等受保护的类别进行区分。在这项工作中，我们评估了深度伪造数据集和检测模型在受保护子群体中的偏差。使用按种族和性别平衡的面部数据集，我们检查了三种流行的深度伪造检测器，发现不同种族之间的预测性能存在很大差异，不同子群体之间的错误率差异高达 10.7％。仔细观察就会发现，广泛使用的 FaceForensics++ 数据集绝大多数由白种人组成，其中大多数是白种人女性。我们对深度伪造的种族分布的调查显示，用于创建深度伪造作为正面训练信号的方法往往会产生“不规则”的面孔——当一个人的脸被换到另一个不同种族或性别的人身上时。这导致检测器学习到前景面孔和假象之间的虚假相关性。此外，当使用 Face X-Rays 的混合图像 (BI) 数据集对检测器进行训练时，我们发现这些检测器会对某些种族群体（主要是亚洲女性）产生系统性歧视。