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Koopman EDMD候选功能的分析构建，以最佳控制Ackermann Steecer evelicles
摘要：自动驾驶汽车（AV）的路径跟踪控制性能至关重要地取决于建模选择和随后的系统识别更新。传统上，汽车工程已经建立在增加白色和灰色框模型以及系统识别的忠诚度之后。尽管这些模型具有解释性，但它们会遭受建模不准确，非线性和参数变化的困扰。在另一端，端到端的黑框方法（例如行为克隆和增强学习）提供了提高的适应性，但以解释性，可推广性和SIM2REAL间隙为代价。在这方面，诸如Koopman扩展动态模式分解（KEDMD）之类的混合数据驱动技术可以通过选择“提升功能”来实现非线性动力学的线性嵌入。但是，该方法的成功主要基于提升函数和优化参数的选择。在这项研究中，我们提出了一种分析方法，使用迭代的谎言支架向量字段来构建这些提升功能，考虑了我们Ackermann Steceer的自主移动机器人的配置歧管上的载体和非独立限制。使用标准车辆动力学操纵的轨迹跟踪以及沿闭环赛车轨道进行了轨迹跟踪，显示了所获得的线性KEDMD模型的预测和控制功能。
![arxiv：2210.07980v2 [Quant-ph] 2023年2月7日](/simg/2\2b363a8d7f33a664b83f393f2ee89c4354e22001.webp)
arxiv：2210.07980v2 [Quant-ph] 2023年2月7日
古典机器学习的最新进展表明，用编码问题对称性的感应偏见创建模型可以大大提高性能。这些思想的进口，结合了量子理论和对称性的联系现有的丰富作品，这引起了几何量子机学习（GQML）的领域。在其经典对应物的成功之后，可以合理地期望GQML将在开发能够获得计算优势的问题的特定问题和量子意识模型中发挥关键作用。尽管GQML的主要思想的简单性 - 创建尊重数据对称性的体系结构，但其实际实现需要大量的小组表示理论知识。我们提出了量子学习光学的表示理论工具的简介，这是由涉及离散和连续群体的关键示例驱动的。这些示例是通过“通过“在小组代表”的行动下的标签不变性捕获的，通过有限而紧凑的谎言组代表理论的简短（但严格）的巡回演出，重新审查诸如Haar集成和扭动的层次，以及一些成功的策略，以示构成了一些成功的策略，从而概述了GQML对称性的正式捕获。
俄罗斯外交政策的非法金融化
本文对与克里姆林宫有关联的俄罗斯行为者为推进俄罗斯非法资金流动 (IFF) 而使用的做法进行了分类，并在一个新颖的框架中描述了这些做法以及它们彼此之间的关系以及它们与 IFF 的关系。本文认为，由于威权主义法律体系的政治化性质以及不可避免的数据缺口，在威权主义环境中确定和追踪 IFF 非常困难。我们的框架试图通过绘制俄罗斯行为者与精英海外伙伴合作实施的恶意做法来解决这些挑战，这些做法旨在从三个方面为俄罗斯 IFF 创造有利条件：1) 政治活动，模糊正式和非正式的外交和政治影响手段，以推广亲俄候选人和政党；2) 媒体活动，通过构建和传播将俄罗斯和亲俄行为者描绘成正面形象的叙述来模糊真相和谎言；3) 政治暴力，模糊合法和非法使用武力来确保投资项目、破坏地区稳定和破坏或消灭反对派。我们认为，这些做法的实施与俄罗斯的外交政策目标有着密切的联系，而这些目标部分建立在与国内精英的非正式和庇护关系之上。因此，俄罗斯外交政策制定和执行的主要参与者不是国家机构，而是精英、中介机构、私营公司和有组织犯罪集团。
机器人可以说谎吗？痴呆症护理中的机器人动物和欺骗性实践的后人类主义方法
机器人动物被设计为类似于真实的活动物，但与此同时，痴呆症护理指南和政策通常强调透明度在与机器人方面的价值 - 不应使人们相信机器人具有实际上缺乏的能力。但是，在日常护理实践中，如何将真理与谎言分开并不是很明显的。基于参与者的观察和对瑞典养老院养老院认证的助理护士和护理助理的访谈，本文研究了机器人动物在护理实践中如何变得“真实”。本文采取了人类主义的方法来共同构建衰老，护理和技术 - 这种观点认识到，不仅可以关怀员工和疗养院居民，而且还可以积极参与塑造护理实践。该分析导致四种典型情况，其中机器人动物以真实的活性动物形式出现：拥抱，其简单但动态的体现作用；舒适，机器人被用作分散注意力和情感支持的资源；对话，机器人动物的代理既建立又挑战。以及采用叙事和道具来建立机器人作为宠物的采用。机器人不能撒谎，至少不是自己撒谎；取而代之的是，机器人的欺骗性潜力是由参与者网络启用的，这就是为什么通常很难在说谎和护理人员的同理心之后很难划清界限的原因。
反疫苗运动 - 一种社会形式
抽象简介。疫苗接种是预防传染病的科学所接受的一种方式。由于其流行病学意义，在许多国家中被视为强制性疫苗，其逃避受到惩罚。反疫苗运动可能对许多国家的流行病学局势构成威胁。该研究提出了反对疫苗接种的论点，并提供了反对意见。该研究基于对科学数据库中存储的数据的分析，从互联网上获得的Google，Bing和Yahoo获得的信息以及报纸，杂志和构成意见的网站。抗疫苗接种运动传播的口号通常是基于易于证明的错误理论和谎言，尽管也有对政府，政客和疫苗制造商的阴谋的信念，或者是科学家和实践者的无能。近年来，在波兰，反疫苗接种运动的活动显着增加，并且由于其对社会态度的负面影响，其宣传可能会破坏流行病学状况的稳定。对反对疫苗接种反对者使用的论点的分析表明，缺乏可靠的知识，宗教色彩（针对具有原教体人物的人）或用于其自身目的的反疫苗个人/群体的不良态度。熟悉反疫苗宣传的论点是必要的，以实施有效的态度和信念的方法。
引用：Hall, L. & Clapton, W. (2021)。机器编程：性别、种族、性取向、人工智能以及边界可信度和欺骗的构建。《互联网政策评论》，10 (4)。https://doi.org/10.14763/2021.4.1601
摘要：人们越来越认识到人工智能 (AI) 的政治、社会、经济和战略影响的重要性。这引发了有关人工智能编程、使用和监管的重要伦理问题。本文认为，人工智能的编程和应用本质上都是 (顺) 性别化、性化和种族化的。毕竟，人工智能是由人类编程的，因此，谁来训练人工智能、教它学习以及这样做的伦理问题对于避免 (顺) 性别化和种族主义刻板印象的重现至关重要。本文的实证重点是欧盟资助的 iBorderCtrl 项目，该项目旨在通过实施多种基于人工智能的技术（包括面部识别和欺骗检测）来管理安全风险并提高第三国国民的过境速度。本文汇集了 1) 风险与安全 2) 人工智能与道德/移民/庇护以及 3) 种族、性别、（不）安全与人工智能等领域的文献，探讨了谎言检测对常规过境和难民保护的影响，概念重点关注性别、性取向和种族的交叉点。我们在此认为，iBorderCtrl 等人工智能边境技术存在重大风险，不仅会进一步边缘化和歧视 LGBT 人士、有色人种和寻求庇护者，还会强化现有的非入境做法和政策。
北比哈尔邦的或nmalital鱼的portunity
圣河恒河及其支流正在比哈尔邦提供巨大的水生资源。比哈尔邦的北部有许多喜马拉雅的支流网络，例如甘达克，科希，卡马拉 - 巴兰等河流系统。 此外，河流支流正在创建几个地理土地结构，例如牛弓湖（本地称为Maun），凹陷的陆地水体（当地称为Chaur）和人造的土池（本地称为Pokhari）。 这些河流系统及其土地结构支持该地区巨大的鱼类生物多样性。 在季节性洪水时期，所有水体充当庇护所以及几种鱼类的饲养和繁殖地。 北比哈尔邦的经济活动和就业主要取决于农业和渔业部门。 通过包括装饰性鱼类文化及其贸易来增强渔业部门，这可能是对参与渔业和相关活动的当地人的巨大支持。 在北比哈尔邦（North Bihar），许多人，特别是来自渔民社区的人，都从事传统水产养殖。 他们正在使用季节性和多年生水体（如Pokhari）进行水产养殖实践，并种植了乔尔（Chaur）和低谎言区域的Makhana和水栗（如Makhana和水栗）。 除此之外，还有很大的可能性，可以用水生现金作物和食物鱼类培养装饰性鱼类。 它可以为相关的利益相关者提供盈余收入，例如渔民，出口商和进口商，这是维持该国农业综合企业的额外优势。 当前状态比哈尔邦的北部有许多喜马拉雅的支流网络，例如甘达克，科希，卡马拉 - 巴兰等河流系统。此外，河流支流正在创建几个地理土地结构，例如牛弓湖（本地称为Maun），凹陷的陆地水体（当地称为Chaur）和人造的土池（本地称为Pokhari）。这些河流系统及其土地结构支持该地区巨大的鱼类生物多样性。在季节性洪水时期，所有水体充当庇护所以及几种鱼类的饲养和繁殖地。北比哈尔邦的经济活动和就业主要取决于农业和渔业部门。通过包括装饰性鱼类文化及其贸易来增强渔业部门，这可能是对参与渔业和相关活动的当地人的巨大支持。在北比哈尔邦（North Bihar），许多人，特别是来自渔民社区的人，都从事传统水产养殖。他们正在使用季节性和多年生水体（如Pokhari）进行水产养殖实践，并种植了乔尔（Chaur）和低谎言区域的Makhana和水栗（如Makhana和水栗）。除此之外，还有很大的可能性，可以用水生现金作物和食物鱼类培养装饰性鱼类。它可以为相关的利益相关者提供盈余收入，例如渔民，出口商和进口商，这是维持该国农业综合企业的额外优势。当前状态在这种情况下，我们简要描述了对观赏鱼类文化的巨大水生资源的有效利用，以及相关的贸易潜力以及北比哈尔邦当地渔民的经济利益。
Saxon S、Thorp JA、Viglione D. COVID-19 疫苗及其他：医疗工业综合体没有告诉我们的事情 - 第 2 部分。G Med Sci。2023；4(1):0
COVID-19 疫苗的必要性、安全性和有效性。如第 1 部分所述，即使在您阅读本文时 COVID 疫苗接种已经减少或停止，本系列的内容仍然具有极其重要的意义，远远超出了 COVID 的范围。有一些重要的经验教训将决定医疗保健界对未来紧急情况或“大流行”的反应，以及对疫苗伤害患者的治疗和其他重要决定，特别是对于医疗保健界而言。本系列的第 1 部分提出了一个问题，即为什么这么多医生和其他专业人士敢于反驳整个医疗工业综合体的官方说法，冒着失去执照和委员会认证、声誉和生计的风险。它还说明了为什么 COVID 注射并不是真正的“疫苗”，而且疫苗一开始就没有必要。它还讨论了紧急使用授权 (EUA) 的要求以及从一开始就没有满足这些要求的证据。第一部分最后讨论了为什么许多医疗界人士之前可能没有听说过本系列的大部分信息的三个原因中的第一个。医疗工业联合体发起了一场前所未有的谎言运动和大规模审查，将任何与“疫苗安全有效”的官方说法相矛盾的信息都贴上了“虚假信息”的标签。
现在安全！ ＃1004-12-10-24
所有电信提供商都已被黑客入侵，并且可能仍然不安全。因此，现在政府建议我们使用自己的加密通信。过时的所有非TPM 2.0 PC的计划仍在进行中。Microsoft必须感受到热量，因此他们花时间不道歉。whop。Microsoft的产品激活系统已被完全黑客入侵。现在，所有Windows和Office产品都可以在没有任何许可的情况下轻松激活。AI专利来了。Apple专利AI通过早些时候看到自己的脸并注意他们穿着的衣服来认可人们。Zoom并没有加密他们是早期的视频会议。他们仍在努力摆脱自己为他们创造的谎言。aws引入了物理数据终端位置，用户可以在其中进行大规模的数据传输往返云。FTC已将目光投向了数据经纪人。我们希望有什么东西。GRC的电子邮件终于获得了BIMI。（您可以看到Ruby-G徽标吗？）Lot是关于身份验证策略，一种新的和免费的点对点链接服务，Tor的“ Snowflake”，链接PC和智能手机，甚至还为花费Sodastream Canisters链接的新验证策略的反馈。然后，我们查看了我最近与“与画布的Chatgpt 4o”进行的对话以及产生的新计划。
脑指纹技术
脑指纹识别是一种基于计算机的新技术，通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的文字或图片的反应，准确、科学地识别犯罪者。脑指纹识别技术基于这样的发现：当一个人遇到熟悉的刺激时，大脑会产生独特的脑电波模式。美国将功能性磁共振成像用于测谎，其依据是研究结果表明，被要求说谎的人的大脑活动模式与他们说真话时不同。本文讨论了在法庭上使用此类证据的相关问题。结论是，目前这两种方法都没有足够的数据支持其在检测谎言方面的准确性，因此不足以在法庭上使用。在犯罪学领域，美国开发了一种新型测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是迄今为止最好的测谎仪，据说可以检测出那些顺利通过测谎测试（传统测谎测试）的狡猾罪犯。新方法利用脑电波，可以检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波发出者也会抓住他。大脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对联邦调查局特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括重罪在内的现实生活情况的测试。