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21ST TSC 法律告密者 2023 纳税年度收入...
为“冬季轮胎”。在 2024 年 9 月 30 日之前，2018 年之前生产的带有“M+S”标记（泥地和雪地）的全天候轮胎将被视为冬季轮胎。但是，2018 年或之后生产的轮胎必须带有三峰雪花符号才能被视为冬季轮胎。之所以增加此额外要求，是因为没有此符号的轮胎在冬季条件下无法提供最佳牵引力。2024 年 9 月 30 日之后，所有轮胎（包括全天候轮胎）都需要三峰雪花标记才能被视为冬季轮胎。禁止在冬季条件下驾驶仅带有“M+S”标记的“旧”全天候轮胎。如果你知道你的德国之旅要到明年 9 月才会结束，你可能要考虑现在就购买带有三峰雪花标记的全天候轮胎。如果你要购买新车，这也适用。
夏季2025 JD课程时间表
（n.7）学生必须获得批准才能注册任何监督的实习计划，并应提交有关符号的实习模块中发现的实习信息表，以开始该过程。（弗吉尼亚州实践申请人将在与戴维斯教授会面后提交表格。）要访问表单，请从屏幕右侧的“快捷方式”中登录符号，然后从“快捷方式”中选择“实用”模块。一旦获得批准，学生将在记录办公室注册适当的实习课程。夏季学期不可获得补偿的实习抵免。远程实习部分将有远程和同步的教程，并且仅适用于将于今年夏天在华盛顿特区大都会外工作的学生提供，因此无法亲自参加教程。学生必须完成他们的建设性对话培训（在线和冬季课堂课程），才能参加诊所或实习。
认知概念生成中统一语法和语义
形式主义和功能主义的语法对自然语言产生的含义基础和语法自治之间的关系提供了不同的观点。形式主义语法强调了句法成分之间的隐式句法形式关系，并且不考虑这些成分的认知，语义和务实因素。它将语法视为自主和自治的语法，语法的形式约束可以忽略句子的功能含义。Chomsky（1981：1995）通过隐式自我控制的句法形式的规则解释了语言的生产。相比之下，Halliday（1994）是功能主义语法的第一个支持者，它拒绝了形式主义语法中提出的语言产生的单面观点。根据Halliday的说法，语法形式结构是自然语言功能含义的外部符号表示，包括概念，人际关系和文本功能。这种观点断言语言符号的形式和语言函数的含义是整合，不可分割的，并相互反映。
动态缩放对称性和时间依赖性标量场的渐近量子相关性
我们考虑具有较大n限制和半经典重力二重描述的6D超符号的理论（SCFTS）。使用6D SCFT的Quiver样结构，我们研究了一个免受大型操作员混合的操作员的子部门。这些操作员以一维自旋链中的自由度为特征，相关状态通常是高度纠缠的。这在强耦合的量子场理论中提供了量子样状态的具体实现。重新归一化组流量转化为这些一维自旋链的特定变形。我们还提出了一种猜想的自旋链哈密顿量，该链链条跟踪这些状态的演变是重新归一化组流的函数，并在这种情况下研究了量子操作。对没有广告双重的理论的类似考虑，例如从t 2上的部分张量分支理论获得的6D小字符串理论和4D SCFT。
人工智能
研究目的。对现代文献中可用的数据进行系统分析，探讨使用人工智能（AI）构建包括人体在内的复杂系统的数学模型的可能性。材料和方法。该综述包括过去 10 年在 Pubmed 上发表的有关该主题的国内外文章的数据。结果。机器学习算法有助于识别系统内人类难以或无法检测到的关键变量和关系。本文研究了各种类型的数学模型：解释性和预测性，解释了选择和标准化组成模型的变量以及模型中系数符号的重要性和目的。结论。描述性模型和预测模型是两种常见的机器学习模型。它们之间的主要区别在于其使用的目的。了解这些差异对于临床研究人员和分析师在选择最合适的模型类型进行研究或在决策过程中实施时非常重要。关键词：人工智能、机器学习、诊断、解释和预后模型、医学研究、多元逻辑回归、MLR
使用近似误差校正接近量子单例界限
众所周知，没有任何速率为 푅 的量子纠错码能够纠正超过 ( 1 − 푅 )/ 4 部分符号的对抗性错误。但是，如果我们只要求我们的代码能够大致恢复消息呢？在这项工作中，我们针对接近量子单例界限 ( 1 − 푅 )/ 2 的对抗性错误率构建了可有效解码的近似量子码，对于任何恒定速率 푅 。具体来说，对于每个 푅 ∈( 0 , 1 ) 和 훾 > 0，我们构造速率为 푅 、消息长度为 푘 和字母表大小为 2 푂 ( 1 / 훾 5 ) 的代码，这些代码可以有效地解码 ( 1 − 푅 − 훾 )/ 2 分数的对抗性错误，并恢复高达反指数误差 2 − Ω ( 푘 ) 的消息。在技术层面，我们使用经典的鲁棒秘密共享和量子纯度测试将近似量子误差校正减少到合适的量子列表解码概念。然后，我们通过 (i) 引入折叠量子 Reed-Solomon 码和 (ii) 应用新的量子版本距离放大来实例化我们的量子列表解码概念。
将神经符号人工智能引入人文社会科学：为什么这是可能的以及可以做什么？
摘要：在人工智能（AI）的支持下，各行各业的智能应用给人类社会带来了巨大的变化。人工智能不仅受到人文社会科学学者的关注、分析和批判，而且在实证研究方法中发挥着重要作用，从而推动了人文社会科学领域研究范式的转变。目前，神经符号人工智能作为人工智能领域两大派系——联结主义和符号主义融合的新产品，因其感知环境的学习能力和操纵符号的推理能力，在研究和解决涉及海量数据的人文社会问题方面具有很高的应用价值。神经符号人工智能的引入对于数字人文、计算社会科学等新兴交叉学科领域的发展也具有重要意义。本文旨在理清神经符号人工智能与人文社会科学的联系，总结其最新的发展趋势和代表性应用，探索一条适应大数据时代的人文社会科学多元化方法论拓展的可行路径。
呼吁论文 - “气候危机和人为因素”
人为的全球气候变化及其对世界各地生态系统和社区的破坏性影响是广泛的科学共识的主题。心理因素在缓解和适应气候危机中的作用一直在社会和行为研究领域内外受到研究人员和从业者的关注。虽然与缓解气候变化有关的核心任务（减少CO 2发出，保护生物多样性以及在农业和行业中引入可持续解决方案）却基于自然科学和技术，但它们的广泛和及时实施取决于人类因素。因此，除了基础设施的系统变化，规则和法律的系统变化外，有效的气候行动还依赖于可持续的社会规范和态度，在社区层面上，亲环境行为的改变，教育和支持以及基于知识，价值观和表情符号的政治参与。心理学作为思想和行为的研究在气候变化的研究领域中起着作用，在社会生态环境中，个人行为可以做出重大贡献。心理专业知识还可以在不同水平的影响力中缓解和适应气候危机。
具有多...
摘要：对道路标志的准确检测和解码起着自动驾驶汽车系统的至关重要作用，从而影响道路安全和法规合规性。这项工作提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的非常健壮的路标识别系统。它已在包含43种不同类别的路标类别的数据集上进行了培训。自动驾驶应用程序将使用该系统以更高的准确性来可靠的标志分类。cnn使用顺序的层结构，并通过重叠两个5×5卷积层，具有3×3卷积层，并带有Maxpool和辍学层以减少过度拟合。设计优雅的图形用户界面使用户可以上传路标的图片，以进行实时分类。该系统包括用11种印度语言检测到的符号的多语言翻译，并实时使用音频描述。所采用的数据增强技术包括旋转，缩放和翻转 - 模型中鲁棒性的完美定义，这将无缝地适合自动驾驶汽车。
KUMMER TOWERS 中的 c 类领域群......
为了证明我们的结果，我们需要使用 Chevalley 的模糊类数公式及其由 Gras 提出的推广。本文最技术性的部分是某些条件下循环 Z /ℓ 2 Z 扩展中 ℓ 类群的平稳结果，以及它在研究二维 Kummer 塔 { K n,m } 中 ℓ 类群中的应用。我们强调平稳结果也可以用于其他情况。由于我们的结果具有计算性质，我们施加了条件以简化计算。研究其他情况将会很有趣，例如，将 p 替换为具有两个或更多素因数的正整数。本文的结构如下。在§2 中，我们介绍了本文的符号和约定，并给出了希尔伯特符号的基本性质和 Gras 的属论公式。在§3中我们利用Iwasawa理论的论证证明了某些循环ℓ-扩张中ℓ-类群的平稳性结果, 然后证明了K n,m 的ℓ-类群的平稳性结果。我们将§4用于证明较简单情形ℓ为奇数的结果, §5用于证明较复杂的情形ℓ = 2。