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社交媒体时代计算机介导的沟通和福祉：系统评价
摘要计算机介导的通信（CMC）与福祉之间的关联是一个复杂，结果且备受争议的主题，引起了专家，研究人员和媒体的显着关注。冲突研究发现和对负面结果的恐惧既刺激了道德恐慌，又刺激了对这些关联的进一步研究。为了在这一研究领域中对趋势，解释和未来方向进行更全面的了解，我们对自2007年以来349篇文章的366项研究进行了系统的中级审查，并报告了CMC与幸福感之间的关联。尽管这项研究的大部分不是理论上的，但使用了几种潜在的理论机制，用于CMC对幸福感的阳性和负面影响。在我们审查的研究中，效果的异质性可以通过进行研究的学科，所使用的方法，CMC和福祉的类型以及所研究的人群来解释。我们对这项研究的评估重点介绍了我们如何概念化沟通和福祉，提出的问题以及我们在阅读和进行有关CMC和幸福感的研究时所研究的人群和背景的重要性。
![arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日](/simg/e\ed15f9ead4a578fa32118d0ea636ba51852a48eb.webp)
arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日
全球气候模型（GCM）对于通过模拟地球系统来预测气候变化至关重要。，GCM输出由于模型未确定性，参数化简化和复杂气候现象的表示不足而表现出系统的偏见。依靠历史观察数据和统计技术的传统偏见校正方法通常忽略了未观察到的混杂因素，从而导致偏见。本文提出了一种新型的偏见校正方法，以利用GCM和Observational数据来学习一种因素模型，以捕获多引起潜在混杂因素。受到基于因果关系时间序列的最新进展的启发，我们的方法首先构建了一个因素模型，从历史数据中学习潜在混杂因素，然后应用它们以使用高级时间序列预测模型来增强偏见校正过程。实验结果证明了降水输出准确性的显着证明。通过吸收未观察到的混杂因素，我们的方法为气候模型偏见校正提供了底饰和理论上的解决方案。
TetGen，基于 Delaunay 的高质量四面体网格生成器
TetGen 是一个 C++ 程序，用于生成高质量的四面体网格，旨在支持数值方法和科学计算。高质量四面体网格生成问题面临许多理论和实践问题的挑战。TetGen 使用基于 Delaunay 的算法，该算法具有理论上的正确性保证。它可以稳健地处理任意复杂的 3D 几何形状，并且在实践中速度很快。TetGen 的源代码是免费提供的。本文介绍了开发 TetGen 的基本算法和技术。目标读者是网格生成或其他相关领域的研究人员或开发人员。它描述了 TetGen 的关键软件组件，包括高效的四面体网格数据结构、一组增强的局部网格操作（翻转和边缘去除的组合）和过滤的精确几何谓词。关键算法包括用于插入顶点的增量 Delaunay 算法、用于插入约束（边和三角形）的约束 Delaunay 算法、用于恢复约束的新型边恢复算法以及用于自适应质量四面体网格生成的新型约束 Delaunay 细化算法。给出了实验示例以及与其他软件的比较。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。WL-goose是实现这些壮举的首个计划模型学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
道德机器：跟踪推文中的道德价值
对社会科学研究的兴趣越来越多，以利用智能数据分析来自动收集和分析大量数据。潜在的有趣但相对尚未探索的领域是伦理学，到目前为止，在理论上而不是经验方面，它已经更加接近，尤其是在机器学习方法上。Twitter等网络媒体的瞬时和有见识的性质为情感，观点，信息和互动提供了直接的渠道，并充满了道德观点[14]。因此，Twitter是跨学科研究的有前途的数据源。，大多数社会科学研究都检查了信息的分歧，而不是内容[1,7,17]。即使分析内容，这主要集中在商业或政治动机上[2，18]。同样在智能数据分析中，社交媒体监控是一个受欢迎的话题，但通常仅限于商业应用程序的情感或意见挖掘，并且缺乏理论上的社会科学基础。因此，有一种方法可以将道德研究与社交网络内容分析相结合。这项研究的主要目的是提供道德机器的概述，道德机器的概念系统证明并监视道德情绪
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
ScienceDirect
在竞标零碳能提供的情况下，正在考虑各种可再生能源形式（Qazi等，2019）。鉴于在陆上风和太阳能的相对深度且不断增加的渗透中，需要用更广泛的可再生能源来补充这些间歇性可再生能源的补充，以便它们的组合可以提供接近可调节能源的东西（Sinsel等，2020年，2020年； Jurasz等； Jurasz等，2020年）。在海洋中存在相对未开发的可再生能源来源，其中包含各种相对恒定的，间歇性的和可预测的/不可预测的来源，可以根据Borthwick（2016）的数据以及Allan Allan等人的LCOE值分类为表1中的所有资源，以及其理论上的全球年度资源。（2011）。然而，估计每年的总理论MRE资源（不包括海上风）超过2 EWH，与当前（2020）的消费相当有利，估计每年小于200 pwh，差异为1000。由于实际收获问题，即使允许2 EWH（+ 340 PWH）的折扣（+ 340 PWH）理论上，MRE显然对全球能源供应做出了巨大的潜在贡献。
测量技术的现状及发展趋势...
重量和重心的测量对飞机的设计、制造和使用有着十分重要的意义。飞机重量和重心的变化将影响飞机的飞行、机动、起飞和着陆性能，关系到人员安全和飞机的飞行安全，因此准确、快速地测量重量和重心是非常必要的。重量和重心的测量是为了确定飞机的重量和重心，并验证理论上的重量和重心，并且根据具体飞行的要求对飞机的重心进行重新定位[1-2] 。在设计和装配阶段，系统调试之前必须进行重量和重心的测量，在维修或改装之前和之后也必须进行这项工作。重量和重心的超限严重偏离将影响飞机的正常飞行，因此重量和重心的测量对于飞机制造非常重要。目前广泛使用的飞机重量及重心测量方法有千斤顶法、称重台法、复合法等，随着现代飞机越来越多地采用新技术、新方法，飞机的系统集成度越来越高，性能越来越先进，现有的测量方法已不能满足高精度、高速度的飞行安全要求。
碳定价政策如何影响碳排放强度？加拿大省的新证据
探索碳定价政策在减少碳排放强度中的作用仍然是学术界和从业人员社区中的紧急辩论。与先前的研究依赖于单因素指标的碳排放强度，而对内生性问题的关注不足，本研究调查了碳定价政策对2000 - 2022年样本期间加拿大省份碳排放的影响。这项研究通过开发理论上的经验模型来做出新的贡献，以减轻单因素指标的有偏见估计的风险，同时允许异质性并解决其生产SFA（随机边界分析）中的内生性问题。该研究的SFA结果表明，碳定价政策通过降低碳效率低，从而显着影响该省碳排放的水平。此外，经济增长减轻了由于资本设备和能源消耗量的增加而加剧的碳排放。另一方面，多因素碳排放效率在加拿大省份表现出显着的变化。因此，加拿大决策者的一个值得建议的建议是将使用高级设备与碳排放减少目标保持一致。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。