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如果量子力学是解决方案，问题应该是什么？
部门逻辑系统和模型摘要：本文解决了该问题，量子力学实际上解决了。其观点表明，时间及其课程的关键联系在理解问题时被省略。量子力学历史上的普通解释仅在木板尺度上看到离散性，这在宏观尺度上转化为连续性甚至平滑度。这种方法充满了一系列看起来悖论。表明，量子力学的当前数学形式主义仅与其问题部分相关，这是表面上知道的。本文接受了相反的情况：数学解决方案是绝对相关的，并且是公理基础，从中推导了真实而隐藏的问题。波颗粒二元性，希尔伯特空间，量子力学，量子信息和schrödinger方程的概率和许多世界的解释都包括在该基础中。schrödinger方程被理解为能源保护定律对过去，现在和将来的时刻的概括。推论的量子力学的实际问题是：“在任何物理变化中描述时间过程的普遍定律是什么，因此包括任何机械运动？”关键词S：节能；希尔伯特空间；量子力学的许多世界解释；过去，现在和未来；量子力学的概率解释；量子信息； Schrödinger方程；时间;波粒二元性
法规活动的附录FeirãoDe...
网络安全和国防管理技术在信息技术管理中的技术管理领域的环境工程技术学士学位工业生产管理技术技术管理技术数字营销技术在电子商务管理和逻辑系统中生产工程技术学士学位的数字营销技术学士学位，会计系统学士学位学士学位学士学位在设计技术领域的工程技术领域的工程技术领域的工程技术领域的技术工程技术机械技术领域的技术工程技术领域的技术工程技术机械师技术机械师技术机械师技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机构技术机械学院（RENERIUST INDERACTION INTEACH INDERACTIA）技术技术的攻击技术工程技术范围很高在全球管理贸易中的政党管理技术足病技术技术：社区卫生代理人和典型的商业，物流和全球金融技术
学生的态度及其对...
引言物理学作为主题起着核心作用，因为它在吸引学生从事现代社会中很重要的技术职业方面的基本意义。对物理学的成就和对其的积极态度的高水平涉及对正规教育的关键挑战（Olusola，2012年）。基本上，对物理学的不同态度和信念有助于理解目标和决策之间的对比（Dewitt和Archer，2015年）。Boe and Henriksen（2015）的一项研究逐渐探索了特定的态度和信念，并不断将动机理论应用于解释性和逻辑系统。态度是包括信念的复杂心理状态（Hussain，Ramzan＆Qadeer，2011年）。值得注意的是，考虑到成绩与学习成绩有关的本科生的振奋态度非常重要（Cheung，2009）。另一方面，在计划在国家层面和课堂层面计划教育干预方面，学生的学习成绩是关键。这意味着在学术表现中建立了学生在物理学科方面的成就。物理教育研究（PER）领域的各种研究表明，学生对物理课程的积极态度导致了学习者在物理学方面的提高（Buabeng，2014年）。可以认为，与教学物理学中使用的传统教学方法相比，教学发现方法更方便（Adeyemo，2010年）。
基于 2 型模糊逻辑的可解释人工智能...
摘要 — 发展认知神经科学研究面临的挑战不仅与其人群（可能不太愿意合作的婴儿和儿童）有关，还与能够非侵入性记录大脑活动的神经成像技术选择有限有关。例如，磁共振成像 (MRI) 研究不适合发展认知研究，因为它们要求参与者在嘈杂的环境中长时间保持静止。在这方面，功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种快速出现的事实上的神经成像标准，用于记录婴儿的大脑活动。然而，缺乏相关的解剖图像和用于 fNIRS 数据分析的标准技术框架仍然是深入了解大脑发育工作原理的重大障碍。为此，本研究提出了一种可解释人工智能 (XAI) 系统，用于婴儿 fNIRS 数据，使用由遗传算法 (GA) 2 型模糊逻辑系统 (FLS) 驱动的多变量模式分析 (MVPA) 对不同刺激引起的婴儿大脑活动进行分类。这项工作有助于为透明的 fNIRS 数据分析奠定基础，该分析有可能使研究人员能够将分类结果映射到相应的大脑活动模式，这对于理解人类大脑发育如何发挥作用至关重要。索引术语 — 可解释人工智能、2 型模糊系统、遗传算法、多变量模式分析、发展认知神经科学
日本东京，9月10日至12日，2024年
模糊逻辑Mitsuo Gen，Ph.D.的杰出教授，模糊逻辑系统研究所（FLSI）：东京科学大学（TUS）的高级研究科学家，研究所。Sci。＆Tech。：访问社会研究员：柔软和apiems，现场首席编辑：工业工程领域的前沿工业工程杰出工业工程伊尔基旺·穆恩（Ilkyeong Moon）博士，P.E.富士岛教授，博士（Sci。），创新研究所教授，数字双单元，研究单元，计算学院，数学和计算科学系，东京技术学院，东京，日本东京，日本东京，机器学习杰出教授（ML）Masanobu Matanobu Matsumaru，Masanobu Matsumaru，Ph.D。 Kinoshita，博士学位，信息学系，工程学院，KINDAI大学，Higashiosaka，Osaka，Osaka，Japan Japan Safie Management实践奖KENJI WATANABE，建筑，土木工程和工业管理工程系教授，Nagoya技术，日本尼古拉尼古拉省Nagoya Institution，日本杰出教育领导力促进型，销售机构，销售，管理实践奖SATORU HOMMO，全球维修采购高级经理，全球ESD和维修，Olympus Corporation，Tokyo，日本杰出教授奖Andi Cakravastia Arisaputra Raja，S.T。
医疗互联网中的异常检测...
物联网 (IoT) 成为医疗设备领域最新进展中最流行的术语。IoT 流程和结构中的医疗保健数据在健康和技术方面非常敏感和关键。异常值检测方法被视为任何 IoT 系统的主要工具或阶段，主要分为统计和概率、聚类和基于分类的异常值检测。最近，模糊逻辑 (FL) 系统与其他基于 ML 的工具一起用于集成和级联系统以增强异常值检测性能，但其局限性涉及异常值的错误检测。在本文中，我们提出了一个模糊逻辑系统，该系统使用局部异常值因子 (LOF)、基于连通性的异常值因子 (COF) 和广义 LOF 的每个点的异常分数来消除将点分类为异常值或正常值的混淆。关于人类活动识别 (HAR) 数据集，FL 实现了 98.2% 的值。与 LOF、COF 和 GLOF 各自的性能相比，准确率略有提高，但精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加，并且真实数据和异常数据均未被错误分类。结果表明，精确度和召回率的提高表明正确分类的数据有所增加。因此，可以确认，输入分数的模糊逻辑在减轻异常数据错误检测方面达到了预期目标。通过比较本研究中提出的模糊逻辑集合和不同类型的局部密度分数，模糊逻辑的结果提供了一种新方法来阐述或融合相同目的的不同工具以提高检测性能
进化计算
SCS5107 计算智能 计算智能：计算智能 (CI) 是一套受自然启发的计算方法和方法，用于解决现实世界应用中的复杂问题，而传统方法和方法对此无效或不可行。它主要包括模糊逻辑系统、神经网络和进化计算。此外，CI 还包含源自上述三种技术或围绕其中一种或多种技术的技术，例如群体智能和人工免疫系统，它们可以看作是进化计算的一部分。进化计算在计算机科学中，进化计算是人工智能（更具体地说是计算智能）的一个子领域，涉及组合优化问题。进化技术主要涉及元启发式优化算法，例如：进化算法（包括遗传算法、进化规划、进化策略和遗传规划）群体智能（包括蚁群优化和粒子群优化，以及较小程度的人工免疫系统、文化算法、差异进化、和谐搜索算法等。在人工智能中，进化算法 (EA) 是进化计算的一个子集，是一种基于种群的通用元启发式优化算法。EA 使用一些受生物进化启发的机制：繁殖、突变、重组和选择。优化问题的候选解决方案扮演着种群中个体的角色，适应度函数决定了解决方案“生存”的环境（另见成本函数）。在重复应用上述运算符后，种群就会进化。群体智能在计算智能领域有两种流行的群体启发方法：- 蚁群优化 (ACO)
不精确的可靠性：介绍性概述
意味着必须满足两个条件：1) 所有概率或概率分布都是已知的或完全可确定的；2) 系统组件是独立的，即描述组件可靠性行为的所有随机变量都是独立的，或者它们的依赖关系是精确已知的。如果满足这两个条件（这里假设系统结构是精确定义的，并且存在一个已知函数将系统故障时间 (TTF) 和组件的 TTF 或某些逻辑系统函数联系起来），那么总是可以（至少在理论上）计算出精确的系统可靠性度量。如果至少违反其中一个条件，则只能获得区间可靠性度量。实际上，很难期望第一个条件得到满足。如果我们掌握的有关组件和系统功能的信息是基于统计分析的，那么应该使用概率不确定性模型来数学表示和处理该信息。但是，用于描述系统和组件的可靠性评估可能来自各种来源。其中一些可能是基于相对频率或完善的统计模型的客观测量。部分可靠性评估可能由专家提供。如果系统是新的或仅作为项目存在，那么通常没有足够的统计数据来作为精确概率分布的基础。即使存在这样的数据，我们也并不总是从统计角度观察它们的稳定性。此外，可能无法准确观察到故障时间，甚至可能错过。有时，故障根本不发生或部分发生，导致对故障时间的观察被审查，而审查机制本身可能很复杂且不准确。因此，可能只有部分关于系统组件可靠性的信息可用，例如，平均故障时间 (MTTF) 或一次故障概率的界限。当然，人们总是可以假设 TTF 具有一定的概率分布，例如指数、威布尔和对数正态分布是流行的选择。但是，如果我们的假设仅基于我们的经验或专家的经验，我们应该如何信任可靠性分析的结果。有人可能会回答说，如果专家根据自己的经验为 MTTF 提供了一个间隔，那么我们为什么要拒绝他对 TTF 概率分布的假设呢？事实是，由于人类评估的精度有限，专家得出的判断通常不准确且不可靠。因此，任何关于某个概率分布的假设，加上专家判断的不准确性，都可能导致错误的结果，而这些结果往往无法验证
用于时间相关可解释人工智能的时间 2 型模糊系统
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 是一种提供透明模型和决策的范例，非技术受众也易于理解、分析和增强这些模型和决策。基于模糊逻辑系统 (FLS) 的 XAI 可以提供可解释的框架，同时还可以对现实环境中存在的不确定性进行建模，这使其适用于需要可解释性的应用。然而，大多数现实生活中的过程不仅仅是以高度的不确定性为特征；它们本质上也与时间有关，即过程随时间而变化。为了解释与过程相关的时间成分，在本文中，我们为时间相关的 XAI (TXAI) 系统提出了一种基于时间类型 2 FLS 的新型方法，该方法可以使用（测量的）发生频率来解释测量在时间域中发生的可能性。在时间 2 型模糊集 (TT2FSs) 中，开发了一个四维 (4D) 时间相关成员函数，其中关系用于构建论域元素与其出现频率之间的相互关系。使用现实生活中的智能环境数据集通过分步数值示例和实证研究来说明所提出的具有 TT2FSs 的 TXAI 系统，以解决时间相关分类问题（根据一天中特定时间的传感器读数预测房间是否有人）。TXAI 系统性能还与具有不同可解释性水平的其他最先进分类方法进行了比较。 TXAI 系统表现出更好的分类能力，使用 10 倍测试数据集，平均召回率为 95.40%，而标准 XAI 系统（基于非时间一般 2 型 (GT2) 模糊集）的平均召回率为 87.04%。TXAI 的表现也明显优于大多数不可解释的 AI 系统，平均召回率提高了 3.95% 到 19.04%。时间卷积网络 (TCN) 略优于 TXAI（平均召回率提高了 1.98%），尽管计算复杂度较大。此外，TXAI 还可以使用嵌入在 TXAI 模型中的出现频率值概述最可能的时间相关轨迹；即，给定确定时间间隔内的规则，随后时间间隔内最可能的下一个规则是什么。在这方面，提出的 TXAI 系统对于描述现实生活中的时间相关过程（例如行为或生物过程）的演变具有深远的影响。
Wu, P. 特斯拉的战略要务：电动汽车行业市场地位和技术创新的 SWOT 分析。DOI：10.5220
已经改善了一些问题。现在，特斯拉与丰田合作以控制库存时间。另一种检测潜在问题的方法是将目标公司与在同一领域表现良好的其他一些公司进行比较。也有很多论文。最近的研究指出，特斯拉、丰田和比亚迪之间的研发路线完全不同。特斯拉的患者系统纯粹基于电动汽车。比亚迪也有一些汽油发动机患者，但他们在某个时间点改变了策略，开始专注于电动汽车技术。另一方面，丰田长期专注于汽油发动机和电动汽车技术（Park，Y.，Nakaoka，I.，＆Chen，Y.，2020）。这两种方法都有问题。对于第一种方法，它不是寻找解决方案的好方法。商业是一个非常复杂的系统，并不是每个点都能在提供给投资者的图表中找到。最重要的是，它只能找出宏观问题。这些问题由一系列小问题组合而成。所以，它不能触及问题的核心。至于第二种方法，这是一种发现真正问题的好方法。但之前搜索中的比较没有一个清晰的逻辑系统。这意味着，每篇论文都会有不同的评估维度。这将使结果的可靠性变低。我想在本文中做的是将这两种方法结合起来，使结果更准确。SWOT 是可以用来分析案例的最佳系统。SWOT 分析旨在找出优势、劣势、机会和威胁，以找出公司最需要改变的部分 (Jackson, SE, Joshi, A., & Erhardt, NL, 2003)。通过应用这种方法，我可以使用 SWOT 矩阵作为工具来挖掘更多细节。先前的研究已经使用 SWOT 分析了特斯拉的智能驾驶系统、特斯拉的全球化等 (Kumari, D., & Bhat, S., 2021) (Mangram, ME, 2012)。这些论文侧重于运营策略。但是还没有论文用 SWOT 来讨论特斯拉的管理模式，并与其他强大的竞争对手比较其优势和劣势。本研究旨在使用 SWOT 分析特斯拉的管理模式。然后我将站在特斯拉的角度，看看我能从比亚迪和丰田的 SWOT 分析中学到什么。