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World File Search System蒙蔽
她用科学蒙蔽了我
达克斯·奥维德大学佐治亚大学，雅典宙斯·莱昂纳多加利福尼亚大学，伯克利，本文，我们基于其与科学作用的关系重新检查了课程研究的历史。我们不关心科学教育本身，而是Rasoul Nejadmehr（2020）称之为“科学教育”或教育科学的要素，特别是与课程有关的要素。在现在的经典文本中，克利巴德（Kliebard）的《 1986/2004）《美国课程的斗争》在课程研究领域占有特权。kliebard在课程奖学金流中介绍了四个强大的“电流”（与摆动相对）：人文主义，儿童发展主义，社会忧郁症和社会效率（第208页）。kliebard将四个框架及其支持者描述为彼此挣扎，成为推动学校实践的指导规范。同样，由库恩（Kuhn）（1970）的范式研究捕获，他们竞争课程研究中正常科学的地位，对此进行了所有其他观点。现在，学院的命名法的一部分，范式不仅仅是学者碰巧接受或拒绝的观点。范式在认知和政治意义上施加压力，因为我们试图理解社会现象。他们提供了一个模式，通过该模式可以看出某些模式，或者同样重要，因为它们不符合正常情况，因此使其变得无形。更深刻的是，许多科学家（现在包括社会科学家和课程学者）不仅仅是反对主导范式，而是通过制作新范式来代替它来取代它。Kliebard（1992）提供了课程的最有用的历史之一，即当代课程学者可能会利用。，但他并不专注于科学在他所说的美国课程中的作用和演变。我们认为，科学的核心作用介导了斗争的原本完整而几乎永恒的感觉。
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对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
书籍：我们希望它们被感染。失败的对畜群免疫的追求如何导致医生拥抱反疫苗运动，并使美国人蒙蔽了库维德的威胁
“自然感染”这本书是由一位受过美国培训的医生辩称，流行病学家和其他医生在大流行中宣布的，Covid-19感染是一件好事（因为它会在人口中积累群群的豁免权），部分原因是在突出的医生中造成了更大的选择，而这是在此过程中更加危害，而这是不断的选择，而不仅会造成这种危害，而且不断地不在又有进一步的选择。这本书摘自2020年6月的一份声明Paul E Alexander，Paul E Alexander是在美国卫生与公共服务部工作的流行病学教授。亚历山大教授在谈论儿童和青少年。当时接受了智慧（疫苗可用的几个月），是年轻的患者感染了SARS-COV-2，疾病温和的疾病和并发症的风险较低。因此，他认为，保护老年人和脆弱的关键策略可能是确保所有或最健康的儿童和年轻人都遇到了Covid-19作为自然感染。
与出版的进一步延迟有关的补充公告
感知系统是自动驾驶必不可少的组成部分之一。虽然相机，超声雷达和毫米波雷达在汽车行业的历史悠久，但它们的各种已知劣势阻碍了自动驾驶技术开发。例如，摄像机很容易被极端的照明条件蒙蔽。超声雷达无法检测到障碍物的大小和形状。毫米波雷达无法捕获高分辨率3D图像信息。因此，自动驾驶汽车仅取决于相机，超声雷达或毫米波雷达，遭受高误报和假负率的高度，导致事故。另一方面，Lidar即使在极端的照明条件下也保持高感应性能，并且可以在远程时实现高精度。因此，Lidar在汽车行业中获得了非凡的势头，这是对现有感知解决方案的重大增强。
将“C”重新放回 BCT：通过...创造变革推动者
截至 2022 年，基本战斗训练 (BCT) 缺乏对持续地面战斗的关注，未能为新士兵做好大规模作战行动 (LSCO) 的准备。它具有挑战性，但专注于事件而不是基于战术的训练，这可以更好地让新士兵为在现代战场上战斗和生存做好准备。随着战争性质的变化，我们的训练策略、领导者发展和由此产生的文化也必须随之变化。改变是一个艰难的过程，因为“我们一直都是这样做的”蒙蔽了一些从业者的思想并制造了障碍。通过赋予下属元素和外部实体重要的主动权来拥有、开发和创造解决方案，改变不再是关于“他们”的新想法，而是关于“我们”如何让事情变得尽可能好。
将“C”重新放回BCT中：
截至 2022 年，基础战斗训练 (BCT) 缺乏对持续地面战斗的关注，未能为新士兵做好大规模作战行动 (LSCO) 的准备。它具有挑战性，但专注于事件而不是基于战术的训练，这更好地让新士兵为在现代战场上战斗和生存做好准备。随着战争性质的变化，我们的训练策略、领导者发展和由此产生的文化也必须随之变化。改变是一个艰难的过程，因为“我们一直都是这样做的”蒙蔽了一些从业者的思想并制造了障碍。通过赋予下属元素和外部实体重要的主动权来拥有、开发和创造解决方案，改变不再是关于“他们”的新想法，而是关于“我们”如何让事情变得尽可能好。
颠覆是打造 20XX 年军队的关键
“如何”实现持续转型。李认为，“创新是企业战略的暂停按钮，将艰难的决策推向未来。”9 创造力将使我们能够从广度和深度上看待未来的挑战，而这些挑战在某种程度上被快速取胜的创新所蒙蔽。合作使我们能够打破僵局，更好地了解陆军在联合战斗中做出贡献的最佳利益，无论战区如何，也无论战争条件如何。合作使我们能够突破未来将面临的挑战的复杂性，而不是屈服于创造狭隘、有偏见或以作战功能为中心的解决方案。正如唐恩·斯塔里将军曾经描述的那样，合作将使我们能够从“共同的文化偏见”出发来解决复杂问题。10
基于区块链的可追溯性框架演示
买方驱动的商品连锁店的特征是买卖双方之间的商业关系，这些商业关系可能会因复杂性而蒙蔽，从而破坏了可持续性E FF ORT。追踪生产的传统方法，包括人为主导的审计，风险将全球公司治理转移到私人企业的利益，并通过限制客观数据在流程中的作用来远离社会利益。本研究通过证明我们提出的框架的e ffi cacy与现实世界中多层服装供应链的模拟，研究了私人许可区块链在利用透明度挑战方面的相关特征。模拟集成了一组通过可编程智能合约和基础区块链体系结构的组合实现的功能和操作要求。然后，我们在讨论我们工作的局限性之前对框架进行定性和定量评估。