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World File Search System自欺欺人
机器学习对梁柱的二阶分析 -
细长钢构件的二阶分析可能具有挑战性，尤其是在涉及大挠度的情况下。本文提出了一种基于机器学习的新型结构分析（MLSA）方法，用于对梁柱进行二阶分析，这可能是使用过度简化的分析方程或传统的有限元元素方法的普遍解决方案的有前途的替代方法。常规机器学习方法的有效性在很大程度上取决于所提供数据的定性和定量。但是，在结构工程实践中，这些数据通常很少且昂贵。要解决这个问题，采用了一种新的，可解释的基于机器学习的方法，名为“物理知识的神经网络”（PINN），在该方法中，将利用物理信息来定位学习过程，以创建一个自欺欺人的学习过程，从而可以自我培训，从而可以训练很少甚至没有预性数据集以实现准确的近似值。这项研究将Pinn方法扩展到了钢梁柱的二阶分析问题。给出了管理方程式的详细推导以及培训过程的基本物理信息。提供了Pinn框架和训练程序，其中采用了自适应减肥控制算法和转移学习技术以提高数值效率。可实用性和准确性通过四组验证示例验证。
走向休闲、礼仪和生活的文化：
Schindler，Hans urs Von Balthasar：他的一生和作品（旧金山：Ignatius Press，1991 年），第 291 页。拉辛格在他的朋友冯·巴尔塔萨的葬礼上说了这番话，这并非无关紧要，正如亨利·德·卢巴克枢机主教所说，冯·巴尔塔萨是本世纪最有文化、最有修养的人。事实上，冯·巴尔塔萨的阅读和写作能力超过了十个普通人。然而，在如此庞大的著作中，冯·巴尔塔萨正确地知道，所有神学研究都必须跪下进行，作为“祈祷神学”，它不会让工作和忧虑超越祈祷、奉献和赞美诗。冯·巴尔塔萨知道，神学家们不能自欺欺人地认为，仅仅因为他们在写关于上帝的事，他们就会在精神生活中取得进步，并与上帝交流。正如斯坦利·豪尔瓦斯 (Stanley Hauerwas) 所言，对于神学家所做的一切，你可以问他的最重要的问题是“你去哪里做礼拜？” 请参阅斯坦利·豪尔瓦斯 (Stanley Hauerwas)，《与好伙伴同行：城邦教会》(In Good Company: The Church As Polis)（圣母大学：圣母大学出版社，1995 年），223，注 25
核动力 - 亚太防务记者
俄罗斯无端入侵乌克兰已进入第三个月，战斗却没有丝毫停歇的迹象。然而，俄罗斯仍在遭受大量人员伤亡和物资损失，而这些损失都无法在短时间内弥补。即使是大型军队也无法无限期地承受这种惩罚，因此冲突的激烈程度终究会有所减弱，但很难知道具体时间。数千人丧生——当平民伤亡数字公布时，可能达到数万人——这一切都是因为普京总统及其随行人员的一系列令人震惊的误判。他们显然希望乌克兰根本不会战斗，或者至少在几天后就放弃。这种自欺欺人的情况在独裁者和独裁者中很常见，他们身边通常都是走狗和马屁精，他们太害怕向主人说实话。历史上不乏这样的例子。伊拉克独裁者萨达姆·侯赛因似乎认为他的国家不会在 2003 年受到攻击，因为伊拉克拥有大量毒气等大规模杀伤性武器。这些武器在 1990 年灾难性的入侵科威特之后都被销毁了，但没有人有勇气告诉他，这导致了一种不合理的安全感。同时，他的军事顾问表示相信武装部队足够强大，可以击退任何入侵，而不是冒着生命危险说出令人不快的事实，即
cns - 神经科学慈善机构
在这个复杂的世界和充满挑战的时代，人们最终会倾向于认为事情终究会好起来。至少我们是这样，这就是为什么我们选择这句口头禅作为 2021 年第一期 CNS 新闻通讯的主题！我们现在已经进入新的一年，一个非常艰难和苛刻的一年已经过去。春天终于来了，大自然正在恢复活力。天气一天比一天宜人。白天又长了很多。人们非但没有忽视疫情仍在持续的事实，反而继续批准新型疫苗，疫苗接种计划也在不断扩大，这让人们燃起了一丝希望。有人可能会说，变化和改善是渐进的，只有与之前的状态相比才能察觉到。所以现在我们可以回顾过去的时光，反思是什么让我们度过了难关（第 18 页和第 19 页），以及这样的时代如何塑造我们前进的道路（第 17 页）。新冠疫情的一切都很奇怪。它逐渐到来，直至突然到来，就像海明威小说《太阳照常升起》中的迈克·坎贝尔描述他如何破产的著名话语：“逐渐，然后突然”。大的变化有时会悄悄地到来，直到一切都变得不同。现在，我们可以希望这些变化再次到来，因为我们审视那些让我们成为人性的实践，比如感恩或积极（第 10 页和第 11 页），或者实际上让我们变得不那么人性化（第 7 页）。我们可以允许自己认为我们正在战胜困难（第 14 页），而不必觉得我们在自欺欺人，逃避到“我们的特殊位置”（第 12 页）。即使还有很长的路要走，我们也必须承认情况正在好转！
具有挑战性时期的社会学想象
摘要：这篇批判性的文章认为，过去几年的事件使社会学与学生的生活更加相关，并增加了他们对社会学想象力的效用和实用性。要满足这一刻创造的机会，社会学教育者需要精心设计和高效的教学干预措施，以发展其学生的社会学想象力。不幸的是，开发学生社会学想象的许多可用奖学金缺乏概念上的清晰度和经验严格，以辨别哪种教学干预措施最有效。在对围绕社会学想象的学术问题进行了详细回顾之后，提供了扩大领域的建议。关键词：社会学想象力，教学奖学金，“有些人觉得我们作为一个社会坐在一个燃烧的房间里，冷静地喝了一杯咖啡，告诉自己，‘这很好'，”参议员理查德·伯尔（Richard Burr）在2018年在2016年俄罗斯干预2016年大选的俄罗斯干预期间说。参议员伯尔（Burr）引用了无处不在的互联网模因，描绘了一只宁静的卡通狗独自一人坐在一个被标题下方的火焰吞没的房间里，“这很好。”模因漫画家K.C.绿色最初创建的绿色最初在网上传播了病毒，这是人们面对侵犯危险的人们自己回避和非理性自满的一种方式。最初与个体冷漠和自欺欺人交谈的模因是由全球Covid-19造成的损失和社会动荡所改变的，这是由全球covid-19
MRI分割质量估计的脱钩不确定性模型
MR图像的质量控制（QC）对于确保可以成功执行诸如分割之类的下游分析至关重要。目前，QC主要在视觉和主观上以显着的时间和运营商的成本进行。我们旨在使用概率网络自动化该过程，该网络通过异质噪声模型估算分割不确定性，从而提供了任务特定质量的度量。通过使用K空间人工制品来增强训练图像，我们提出了一种新颖的CNN体系结构，以解脱与任务和不同K-Space伪像的不确定性来源，以一种自欺欺人的方式。这可以预测不同类型的数据降解类型的单独不确定性。虽然不确定性预测反映了人工制品的存在和严重性，但由于数据质量，该网络提供了更强大，更可靠的分割预测。我们表明，接受过人工制品培训的模型在模拟的人工制品和有问题的现实世界图像上都提供了不确定性的信息，这是由人类比例确定的，无论是在定性和定量上都以误差栏的形式在体积测量中的形式进行。将伪像的不确定性与细分骰子分数相关联，我们观察到，与常用的质量（包括信噪比（SNR）（SNR）和对比度比率（CNR）相比，从任务的角度（灰质分段），我们的不确定性预测从任务的角度（灰质分段）提供了更好的MRI质量估计，并提供了质量质量的质量质量质量质量质量。
简报 10 – 草案 – 2007 年 4 月 24 日 - 全国协会...
2007 年 5 月 14 日 亲爱的同事们： 这封信的基本信息是，对改进和创新的来源、性质和目的的错误分析、错误判断和自欺欺人对高等教育构成了危险，从而对我们国家的未来潜力构成了危险。请继续阅读以了解原因，以及为什么了解这些问题对您和您的机构很重要。在这一系列简报信中，我们一直在回顾塑造美国认证政策和实践的基本思想。这些基本思想包括认证、机构和计划以及联邦政府的独立责任之间的关系。在考虑这些关系时，我们注意到一个核心事实：高等教育的基本工作是由机构和计划中的人员完成的，而不是其他地方的人员。这种地方责任和控制的概念与认证审查的两个主要功能一致：遵守标准和改进。标准部分涉及机构的性质和作用与社区就必要事项达成的协议之间的关系。改进部分可能涉及产生合规性的变化，但更典型的情况是与特定机构和计划的具体努力有关，这些努力旨在按照它们为自己设定的条件进行发展。显然，认证的传统方法有利于个人和地方知识和主动性，并相信地方发展标准要求和实现的内容与每个机构所做的事情之间的关系。这种方法还使认证在发展的所有阶段都很有用。无论机构或计划多么先进，通常都有强烈的改进愿望。回顾过去 50 年，这种对改进的热情对高等教育艺术和其他学科产生了什么影响显而易见。在有利于自由和地方控制的系统中制定的原则促进了成就。传统意义上的认证系统是这种地方控制的仆从。它保持在已发布的标准、政策和程序所划定的界限内。由于这些标准界限得到维护，认证评审如果使用得当，可以发挥分析和催化作用，帮助每个机构从现有基础上改进。正常运作时，认证可以有效地发挥作用，区分什么是必要的，什么是可取的。因为必要的东西被控制在一定范围内，所以当地决策者可以自由地根据所有其他参数进行创造。改进从哪里开始？答案之一是：希望某个具体的东西变得更好，创造一个真正更好的想法或方法，并开发有效实现的手段。大多数改进都始于对当前情况和条件的全面和现实的理解，包括表面上正在发生的事情背后的根本思想。
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：