XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理论
临界条件的定量理论...
图2：真空中两个可极化球之间的相互作用力是球形分离的函数d = r - a 1- a 2。两个球体的半径为1 = a 2 = 1。25 nm，携带q 1 = - 1 e和q 2 = - 7 e的中心电荷，介电常数ϵ1 = ϵ2 = 20。黑色曲线：这项工作；橙色点：Ref的基准结果； 42紫色曲线：两个球之间的裸露库仑相互作用。
使用大偏差理论
增强学习（RL）是机器学习研究的重要领域，它越来越多地应用于物理中的复杂优化问题。并行，物理学的概念与熵限制的RL等发展有助于RL的重要进展。尽管这些发展导致了两个领域的进步，但在熵调查的RL中获得了优化的分析解决方案，目前是一个空旷的问题。在本文中，我们在熵限制的RL和研究中的研究中建立了映射，该统计学专注于马尔可夫过程以罕见事件为条件。在长期限制中，我们将大型偏差理论的方法应用于马尔可夫决策过程中最佳策略和最佳动态（MDP）模型的确切分析结果。获得的结果导致了熵调查的RL的分析和计算框架，该框架通过模拟验证。这项工作中建立的映射将强化学习和非平衡统计力学方面的研究联系起来，从而为将分析和计算方法的应用从一个领域到另一个领域的尖端问题开放。
构造情感的理论
古代哲学家和医生认为人类的思想是一系列精神能力。他们分裂了思想，而不是对生物学或大脑的理解，而是根据他们对真理，美丽和道德的关注来捕捉人性的本质。所讨论的能力已经在数千年中演变了，但总的来说，它们包括思维的心理类别（认知），感觉（情感）和意志（动作，以及更现代的版本，感知）。这些心理类别象征着西方文明中关于人性的珍贵叙事：情感（我们的内心野兽）和认知（进化的冠冕成就）战斗或合作以控制行为。1在这些古老的思想中伪造了情感的观点（图1）。情感神经科学从这种基于教师的方法中汲取灵感。科学家首先是最知名的英语（Pavlenko，2014; Wierzbicka，2014），例如愤怒，悲伤，恐惧和厌恶，并寻找他们难以捉摸的生物学本质（即他们的神经签名或
检测理论与量子力学
使用激光束开发通信和雷达系统对有效检测光学频率信号以及利用此类信号的通道性质的兴趣。（Gordon，1962，1964; Jelsma and Bolgiano，1965; Takahasi，1965; Lebedev and Levitin，1966）。光信号检测器的可靠性不仅受到信号并在检测器中生成的随机噪声的限制，而且还受信号本身的量子性质的限制，该噪声本身的量子性质会引入检测过程中的附加随机元素。通过信号检测的统计理论划定了对普通雷达和通信系统中信号可检测性的基本局限性（Peter- Soil等。1954; Middleton和Van Meter，1955a；米德尔顿，1960年，1965年），
在多层供应链中的直接和间接交易的理论理论
供应商。在这种情况下，买方对下层供应商的选择和管理的采购决策保持了一定程度的控制（Choi＆Linton，2011; Kay大，2013年）。在这种方法中，考虑到对低层供应商的控制，买方将需要在材料清单中分别分析每个外包产品的组件，并确定其需要保留哪种组件的采购来保留控制。有关多层供应链管理的文献强调了管理较低层供应链的重要性，产品质量，供应风险，创新和可持续性（Choi＆Linton，2011; Mena等，2013; Wilhelm et al。，2016）。这种不断增长的文献还提出了在多个供应链中发挥影响的不同机制（Choi，2023; Koberg＆Longoni，2019; Tachizawa＆Wong＆Wong，2014; Villena，2019）。尽管如此，就存在开发一个更简单，更具凝聚力的框架的机会。我们通过建立交易成本经济学（TCE）及其扩展，这是通过功能观点所构成的（例如Argyres＆Zenger，2012; Jain＆Thietart，2014; Ketokivi＆Mahoney，2020年）。但是，现有的TCE工作并未明确考虑交易的多层性质以及直接交易和间接交易之间的固有相互依赖性（Chae等，2019）。Williamson（1985）对交易的认同 - 作为“基本分析的基本单位”，交易 - 商品，服务或资产之间的交换激发了关于公司层面外包决策的大型和有见地的文献。尽管如此，由于任何给定的转移仅在长长的交易链中仅是一个链接（Yan等，2015），因此我们通过垂直分解沿供应链的传输来沿另一个方向发展该理论。通过断言TCE核心的交易包括一系列交织在一起的直接和间接交易，每个交易都需要一个单独但不是独立的治理决策，本研究旨在将有关供应链级交易的治理决策理论化。这项研究的理论框架在直接和间接交易的结论中区分了资产特异性和绩效歧义。因此，在这篇概念上的文章中，我们将TCE和多层供应链管理文献中的见解整合在一起，以回答以下研究问题：如何将TCE的关键前提扩展和修改为多层供应链的背景？将TCE扩展到多层供应链的上下文可以通过使他们能够应用结构化的决策过程来剖析和浏览多层供应链，从而为买家提供独特的实际利益。
地面振动测试理论
2.1.2 模态分析假设模态分析源于结构动力学理论，该理论提供了获取振型和参数的条件和要求。以下一组假设是模态分析的基本假设 [7]：• 系统是线性的• 系统是时不变的• 系统是可观测的如果系统是线性的，则结构对任何输入力组合的响应等于每个单独输入力的响应之和。为了使系统具有时不变性，模态参数（固有频率、阻尼和振型）必须与时间无关或为常数。如果系统是可观测的，则输入和输出测量值包含足够的信息来准确表征系统的行为 [8]。由于非线性行为，具有松散部件的结构不是完全可观测的。如果这些假设对结构成立，则 GVT 将产生线性结构动力学理论预测的结果，并且可以找到模态参数和振型。
人工智能与国际关系理论
机器学习、计算机处理和“大数据”的快速发展引发了全球对人工智能 (AI) 的兴趣和投资激增。人工智能的吸引力源于人们普遍认为它将彻底改变我们的生活，对从医疗保健、教育和交通到国防、武器开发和网络安全等广泛领域产生影响。随着各国争相采购这项新兴技术，学者们开始思考其对国际关系 (IR) 领域的影响。虽然一些学者希望人工智能可以用于改善全球健康状况和促进贸易，但另一些学者则更为悲观，警告称人工智能可能会升级为冲突，并侵蚀民主规范。《人工智能与国际关系理论》通过探索人工智能的“改变世界的发展”是否会挑战、破坏或验证构成国际关系理论基础的关键假设和思想，为这场辩论做出了贡献 (第 8 页)。
理论与实践相结合......
恐惧的空间分析以及对定居点实际犯罪的空间位置的调查 269 Péter Szutor：Pontfelhő 瘦身 – 简化 275 Zsolt Győző Török：空间参考系和地图的北向 283 Zoltán Utasi：专业领域和国家之间的数据标准化
人工智能的理论永无止境！
[本文的原始德文版本于 2022 年 3 月 20 日作为德国周日报纸 Welt am Sonntag 经济版 AI 专栏“Aus dem Maschinenraum der KI”的一部分出现，第 24 页。][使用 www.DeepL.com/Translator（免费版）翻译 - 欧洲制造的 AI 技术，请参阅 https://en.wikipedia.org/wiki/DeepL_Translator ，随后由作者进行润色和修改。]AI 中的理论永无止境！人工智能依靠假设、理论和数据蓬勃发展。你知道 1968 年斯坦利·库布里克的《2001：太空漫游》吗？就像《星球大战》或《公民凯恩》一样，这部电影已经成为我们流行文化的一部分，邪恶的计算机 HAL 也是如此。HAL 是一种人工智能 (AI)，仍然是我们对 AI 的所有希望和恐惧的原型：HAL 聪明、狡猾，控制着发现一号宇宙飞船上的所有系统。而且它是有意识的。如果您没有听说过 HAL，您可能熟悉《2001：太空漫游》著名的开场片段，其中太阳从地球和月亮上方升起，伴随着理查德施特劳斯的《查拉图斯特拉如是说》（原作德文标题“查拉图斯特拉如是说”）。这是对德国哲学家弗里德里希·尼采的同名诗作的暗示。AI 经常让我想起尼采。为什么？《查拉图斯特拉》表现出尼采的极端倾向。根据德国文学评论家丹尼斯·谢克的说法，“在温和的地区没有调解或思考。”山谷与山顶，强者。弱者，超人（英文。“Übermensch”）与普通人。实际上，《查拉图斯特拉》的副标题是“一本为所有人和无人而写的书”。在公众话语中，人工智能要么被视为救世主，要么被视为人类的堕落。这种极端的两极观点是完全错误的，而且确实对任何人都有帮助。人工智能是一门科学，也是一种工具。不多也不少。我们需要细致入微的讨论！不幸的是，尼采在这里帮不了我们。他确信没有因果关系，相反，生活只是“事物和状态的偶然并置”。如果尼采是对的就好了！我会立即剃光头！因为，对于男性来说，很容易观察到收入和头发数量之间的高度“负相关性”：头发越少，钱越多。然而，实际上，没有一次去理发店让我变得更富有！年龄越大，头发越少。男人只是在变老。从统计学上讲，年龄越大，收入越高。另一方面，身高和体重是“正相关的”，因为它们的行为方式相同：随着成长，体重增加。事实上，这可能并不适用于我们每个人，但总的来说，这是正确的。当前的机器学习算法非常擅长寻找相关性。它们不太擅长告诉我们原因和结果：这是否导致了那里的那个？如果我这样做会怎样？这就是为什么人们对人工智能重新产生了浓厚的兴趣，研究因果关系
1.07 量子点：理论
1.07.1 简介 189 1.07.2 单粒子方法 190 1.07.2.1 密度泛函理论 191 1.07.2.2 经验赝势方法 193 1.07.2.3 紧束缚方法 194 1.07.2.4 k ? p 方法 195 1.07.2.5 应变效应 198 1.07.3 多体方法 201 1.07.3.1 时间相关 DFT 201 1.07.3.2 组态相互作用方法 202 1.07.3.3 GW 和 BSE 方法 203 1.07.3.4 量子蒙特卡罗方法 204 1.07.4 应用于不同物理效应：一些例子 205 1.07.4.1 电子和空穴波函数 205 1.07.4.2 嵌入量子点中的带内光学过程 206 1.07.4.3 胶体量子点中带隙的尺寸依赖性 208 1.07.4.4 激子 209 1.07.4.5 俄歇效应 210 1.07.4.6 电子–声子相互作用 212 1.07.5 结论 213 参考文献 213