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9. 缩写和字母符号 - GovInfo
阿拉巴马州 ...................................... AL 阿拉斯加 ...... …………………………… AK 美属萨摩亚 ………. ................ AS 亚利桑那州 ………AZ 阿肯色州 ……………………… …………. AR 加利福尼亚州…………………………CA 科罗拉多州……………………CO 康涅狄格州……………… ......CT 特拉华州 ....DE 哥伦比亚特区 .................DC 密克罗尼西亚联邦 ....FM 佛罗里达州.....FL 佐治亚州 ........................................ GA 关岛……………………古夏威夷......................................HI 爱达荷州...... ………………………………伊利诺伊州………………………………..伊利诺伊州印第安纳州………………………………爱荷华州…………………………………………堪萨斯州…………………… ...... KS
电气和电子图表的图形符号
本标准由电气电子工程师协会 (IEEE) 字母和图形符号标准协调委员会 (SCC 11) 制定，代表美国国家标准委员会 Y32 图形符号和名称的 Y32.2 电气电子图表图形符号任务组。业界和国防部代表密切合作，以提供一项可以普遍使用的标准，而不是各方面都存在差异的单独文件。虽然所有参与者和他们所代表的组织都应为这一成就感到自豪，但美国国防部功不可没，如果没有他们的大力支持，这一努力就不会成功。
电气和电子图表的图形符号
本标准由电气和电子工程师协会 (IEEE) 字母和图形符号标准协调委员会 (SCC 11) 制定，代表美国国家标准委员会 Y32 图形符号和名称的 Y32.2 电气和电子图表图形符号任务组制定。业界和国防部代表密切合作，制定了一个可以普遍使用的标准，而不是各方面都存在差异的独立文件。虽然所有参与者及其所代表的组织都应为这一成就而受到赞扬，但特别要提到的是美国国防部，如果没有他们的大力支持，我们不可能实现目标——即业界和军事部门都可接受的标准符号。
什么是狂热的心形 - 理由 - 符号 -
CO 2排放率从19世纪到迄今为止的指数增长，如果没有实施巨大的措施和计划来防止这种指数增长，那么后果将是毁灭性的。通过《巴黎协定》获得了实现零净温室气体排放的概念，这是在联合国气候变化会议上达成的一项开创性协议。该协议是为了减轻温室气体排放的影响。为执行Net -Zero CO 2排放计划，USDOE设定了一个新的目标，将少量二氧化碳（CO 2）从大气中删除，并以少于$ 100/吨的Net Co 2等价为单位。将这样一个目标作为现实需要准确估计CO 2存储能力，以成功实施碳捕获和储存（CCS）技术，并评估CCS对减少CO 2排放的影响。因此，本文是一种模板，用于使用三种方法准确地估算耗尽的饱和饱和油储油罐中的CO 2存储能力：使用三种方法：基于体积，生产和基于相关的方法，并比较估计值的准确性。在墨西哥湾（GOM）的朱红色盆地中耗尽的VR273_Q组合砂上进行了案例研究。基于体积方法的确定性和随机性（P50）CO 2的存储容量估计分别为121万吨（MT）和1.23吨，而确定性CO 2基于生产和基于相关方法的存储容量估计分别为1.32吨和1.41吨。所有三种方法均显示出相似的结果，几乎没有偏差归因于数据差距引起的岩石物理不确定性，即缺少井日志到关键井。然而，这些不确定性是由基于体积的方法的随机（P90）CO 2储存能力估计值为1.47吨的。尽管基于相关的方法略微高估了CO 2存储容量，但它可以用作快速估算的起点，因为它仅需要在GOM的各种数据库中易于可用的生产数据。最后，通过本文，有关机构制定与能源有关的政策和业务决策的机会。关键字：CO 2存储；隔离；体积；耗尽的水库；墨西哥湾；朱红色盆地
'Synergy'，“ Energy”和“符号”在Pavel Florensky和...
摘要本文是对帕维尔·弗洛伦斯基（Pavel Florensky）在1910年代对palamism的偏见的背景下的研究，当时佛罗伦萨开始使用帕拉米特语言来谈论符号。它提出了弗洛伦斯基（Florensky）和帕拉马斯（Palamas）在符号上的教义之间的根本差异：帕拉马斯（Palamas）将自然的象征视为本质的能量，而对于弗洛伦斯基（Florenskysymbol）来说，这是本质本身，其能量与其他本质的能量协同。在这种情况下，研究了弗洛伦斯基协同概念的史前史，从而确定了弗洛伦斯基和帕拉马斯本体论的进一步差异：虽然佛罗伦萨的“本质 - 能源”具有必要的与“其他”倾向的趋势，但在Palamass的其他范围内，与“其他”的趋势相关。作者将两个思想家之间的本体论差异与各自的符号教义联系起来。
编号基于代码密码中的量子ISD算法的研究
三浦梦生・法制伦理分科会・情报セキュリティ大学院大学近年来，量子计算机的开发和量子算法的研究已经活跃。人们担心量子计算机的实际使用将导致公共密钥密码学的破裂，如今已被广泛使用。在这种情况下，对量子后加密术的兴趣越来越大，可以使用量子计算机承受攻击，并且对PQC的研究的偏见正在增加。自1978年提议以来，就没有有效的基于代码密码学的解码方法，并且被选为NIST PQC标准化过程的第四轮。ISD算法被认为是对基于代码的密码学最有效的攻击。在这项研究中，我们旨在查找和编程量子电路，该量子电路使用量子算法实现了具有降低计算复杂性的量子ISD算法。
符号主义、联结主义、行动主义
阐明人工智能与建筑之间联系的关键在于逻辑学派。计算主义的发展与建筑结构主义思想的融合，导致了基于形式概念的类型学设计方法。自然语言作为符号系统的认知是在符号学中建立的，符号学是指对符号过程（符号学）的研究。任何形式的活动、行为或任何涉及符号的过程，包括意义的产生。查尔斯·桑德斯·皮尔斯的模型强调了表征与对象以及使用符号作为传输系统的解释者之间的关系。结构主义根植于三个主要领域：语言学、人类学和文学分析，旨在通过通用符号系统传递建筑思想。语言和语义的转变在 20 世纪 60 年代和 70 年代的建筑中得以实现，标志着从结构主义、理性主义到计算主义的道路。规则和形式（例如模型和方法）以不同的规模出现在建筑中。结构主义处理的是建筑规模，而 La Tendenza 则对更大的规模感兴趣，研究城市。如今，通过计算主义，它可以转变为更大的行星规模。
神经符号人工智能：最新技术 - Lirias
[书名、编辑、印刷 ISBN 或在线 ISBN、页数、年份和 DOI 或 URL]。人们普遍认为，学习和推理对于实现真正的（人工智能）都至关重要 [1]。这也解释了为什么神经符号人工智能 (NeSy) [2、3、4、5]（它将高级推理与低级感知相结合）的探索在研究议程中占据重要地位。推理的两个最突出的框架是逻辑和概率。</div>虽然在过去，它们是由人工智能领域的不同社区进行研究的，但大量研究人员一直致力于将它们整合，并旨在将概率与逻辑和统计学习结合起来；参见统计关系人工智能 (StarAI) [6、7] 和概率逻辑编程 [8] 领域。统计关系人工智能方法的推理能力与深度学习的强大模式识别能力相得益彰。通常，神经符号系统将逻辑与神经网络相结合。概率论已经与逻辑（参见统计关系人工智能）和神经网络相结合。因此，考虑逻辑、神经网络和概率的集成是有意义的。这有效地导致了概率逻辑与神经网络的集成，并开辟了新的能力。此外，尽管乍一看，包括
提出信息对象生命周期模型和符号
Johannes Damarowsky ( Johannes.damarowsky@wiwi.uni-halle.de ) 在信息系统研究中，对组织内的信息及其流动进行建模已经很成熟。然而，信息的一个视角尚未用标准化的模型符号来表示：组织内的信息对象生命周期。将客户主数据（如姓名、地址、电话号码、电子邮件地址、出生日期）等信息理解为信息对象 (IO) 是一种视角和工具，它与可以表示它的著名静态建模符号非常吻合，例如实体关系模型 (ERM) 或 UML 类图。UML 部署图或 The Open Groups ArchiMate 等符号可以指示客户主数据 IO 的数字表示位于组织 IT 基础架构中的何处，例如哪些数据库在哪些物理服务器上包含它。但是，IO 在其生命周期内的行为没有可用的专用建模符号。重要的 IO 生命周期行为至少包括：1) 初始创建（即创建新客户）、2) 读取（例如，店员读取客户数据）、3) 向其添加新数据字段（例如，第二个地址）、4) 修改现有数据（例如，更新电话号码）、5) 实例化（例如，在纸质表格上打印客户数据或在另一个系统中创建数字副本）、6) 移动、7) 读取或 8) 修改实例（例如，将包含客户数据的纸质表格交给阅读并签名的主管或将客户主数据发送给供应商）、9) 销毁物理或数字实例或初始创建的对象。在最先进的技术中，可以使用行为图（如 UML 活动、用例或序列图）和业务流程符号（如事件驱动流程链 (EPC) 或业务流程模型和符号 (BPMN)）来建模 IO 操作，但 IO 生命周期本身并不是一个流程。因此，与 IO 生命周期相关的任务可以包含在多个流程模型中，并且可能仅间接或隐含地引用 IO，从而妨碍快速轻松地概览组织内 IO 的交互。这意味着机会成本，因为 IO 行为与组织信息、业务流程、合规性和信息安全管理相关。一种新颖的信息对象生命周期模型和符号 (IOLMN) 可以简化识别哪些部门记录或更新客户数据的过程，从而更容易识别错误信息的原因。还可以更容易地发现数据是否在多个部门独立记录和存储，这增加了数据存储不一致的风险。从合规性和信息安全的角度来看，可以更容易地识别哪些人对数据具有读取或写入权限，以及数据的实例在哪里创建以及它们可能最终在哪里。在发生安全漏洞的情况下，这样可以更轻松地识别哪些组织单位、流程和 IT 系统使用（读取、写入、修改等）IO 并可能受到影响。为了使 IOLMN 有用并轻松地实现对组织内 IO 的有用视角，它应至少包括 IO 属性、其（及其实例）生命周期行为、这些操作的时间和逻辑顺序和条件，以及涉及的人员、角色、部门、流程或 IT 系统及其对 IO 执行生命周期操作的授权。
