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被遗忘的空间
电影的主题是全球化和大海，这是我们现代性的“被遗忘的空间”。它的前提是，海洋仍然是全球化的范围：当代资本主义的迷失方向，暴力和疏远无处不在。但是，这个真理不是不言而喻的，必须作为难题或我的拼图；一个要解决的问题。海上贸易是世界工业制度的组成部分，但我们从两个强大的神话中分散了这种见解的全部含义。首先是，海洋不仅仅是残留的重商主义空间：文化和经济过时的储层，较老的经济的遗物，一个陈旧的和过时的经济的遗物，一个破旧，生锈和吱吱作响的电缆，繁重事物的慢速运动。第二个是我们生活在后工业的社会中，控制论系统和服务经济从根本上占据了重型物质制造和加工的“旧经济”。因此，过时的小说动员了对并非死亡的事物的情感渴望。随着船只变得越来越像建筑物（“即时”分配系统的巨型，浮动的仓库，即企业开始像船只，在夜晚偷偷地偷走，不安地寻找越来越便宜的劳动。洛杉矶或香港的一家服装工厂关闭；工作长凳和缝纫机在广州或达卡的郊区重新出现。今天，超过90％的世界货物沿着海上移动。从1950年代中期开始，作为货物物流的适度改善，现已占据世界历史的重要性。例如，在汽车行业中，船的功能类似于旧的集成汽车工厂内的传送带系统的功能：零件跨越了世界前往最终装配线的旅程。没有海洋货物处理技术中的“革命”，全球工厂也不存在，也不存在全球化本身的现象。货物容器 - 一个标准的金属盒，很容易从船上转移到卡车到训练 - 从根本上改变了港口城市和海洋通道的空间和时间。规模经济的增长巨大。较旧的运输连接，例如巴拿马运河，随着船只变得更加巨大，风险滑入过时。
人工智能与被遗忘权 - ijrpr
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被遗忘的人工智能伦理边缘
ABEBA BIRHANE，Mozilla 基金会和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 ELAYNE RUANE，SFI Lero 和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 THOMAS LAURENT，SFI Lero 和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 MATTHEW S. BROWN，美国巴克内尔大学计算机科学系 JOHNATHAN FLOWERS，美国大学哲学与宗教系 ANTHONY VENTRESQUE，SFI Lero 和爱尔兰都柏林大学计算机科学学院 CHRISTOPHER L. DANCY，工业与制造工程系和计算机科学系
RCN 被遗忘的战争：第一次世界大战……
文章、评论文章、书评和信件可以通过电子邮件或邮寄（附电子版）的方式提交至上述地址。请寄给编辑 Ann Griffiths 博士。文章应为 Word 或 WordPerfect 格式，字数不得超过 3,000 字。文章不得在其他地方发表过。引用应保持在最低限度，文章必须附有 100-120 字的摘要。评论文章应为 1,000-1,500 字。书评应为 500-750 字。照片可以与文章或评论一起提交，但分辨率必须至少为 300 dpi，相当于 5 x 7 英寸，并且不能使用互联网图像。知识产权仍属于作者，但是，重新发布最初在《加拿大海军评论》上发表的文章的权利仍属于编辑委员会。欢迎用法语撰写的文章和评论，如果被接受，将以法语出版。
遗忘的澳大利亚东部泥炭地
在一个受碳限制的世界中，全球泥炭地是重要的碳捕获和储存系统。在这里，我们计算砂岩（THPS）（THPS）在澳大利亚东部的低阶海水流中发现的温带高地泥炭沼泽的区域碳库存，隔离率和潜在的碳排放量。我们发现，两个区域的THPS内的总碳库存为25 mt Co 2等级。，年度碳固换速率为60.5 kt CO 2等式。风险评估模型，基于已知损害THPS碳存储功能的人为活动，用于识别最有碳损失风险的沼泽。潜在的CO 2从风险沼泽中排放的排放量可能高达8.6吨Co 2等式。当碳股票的当前碳减排价格为$ 16.10 T -1 CO 2 EQ时，THPS的总价值超过AUD 4.04亿美元（2.81亿美元）。这为实施可持续沼泽保护和恢复活动提供了有力的经济案例。©2020 Elsevier B.V.保留所有权利。
量子算法和遗忘的力量 - DROPS
所谓的焊接树问题是黑箱问题的一个例子，量子行走可以比任何经典算法 [3] 更快地解决该问题。给定一个特殊入口顶点的名称，量子行走可以使用多项式次数的查询找到另一个独特的出口顶点，尽管找不到从入口到出口的任何特定路径。二十年来，是否存在有效的量子算法来寻找这样的路径，或者路径寻找问题即使对于量子计算机来说是否也很难，这一直是一个悬而未决的问题。我们表明，一类自然的高效量子算法可以证明无法找到从入口到出口的路径。具体而言，我们考虑在算法叠加的每个分支中始终存储一组顶点标签，这些标签形成包含入口的连通子图，并且仅将这些顶点标签作为 oracle 的输入。虽然这并不排除量子算法能够有效找到路径的可能性，但尚不清楚算法如何通过偏离这种行为而受益。我们的无效结果表明，对于某些问题，量子算法必须忘记它们采取的解决问题的路径，才能胜过经典计算。
被遗忘的视野：拥抱未知-ASA
海得拉巴·伯亚尼（Hyderabadi Biryani），不要忘记烹饪杰作的海得拉巴·伯亚尼（Hyderabadi Biryani），这是该市饮食文化的证明。这种芬芳可口的菜是用basmati大米，嫩肉和芳香香料混合的。Paradise，Bawarchi和Shadab只是一些标志性的餐厅，您可以品尝这种美味的美味佳肴。海得拉巴是一个在拥抱现代性的同时毫不费力地保留其历史遗产的城市。无论您是历史爱好者，美食家还是只是寻找丰富的旅行体验，海得拉巴都会提供各种各样的景点和体验。因此，下次您参观这个迷人的城市时，请记住探索其历史，文化和风味的丰富挂毯，并真正了解这座城市。
被遗忘和未偿还余额保险的权利
利益相关者：Sammy Bogaert（Assallia，Assralia，BST-BST-BST-tarifrifing Balance Balance-Bureau du suivi de la Tarificition de l tarification de l'Asterance de l'Asterance soldant d存在） (BV-Ooo-Belgian Association for Research and Expertise for Consumer Organizations, OBT-BST-Follow-up agency), Céline de Jaegher (VPP-Flemish Patient Platform), Jean-Claudude de Pooter (Obt-Benbecy, Follower, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, (Diabetes Liga), Christine Jenetzky (KULEUVEN, OBT - BST - FOLLOCHIN BUREAM), (Nathalie Kaisin (Lussag - Ligue des Services de Santé, Diacoach), Sophie Lanoy (Luss), Xavier Pirotte (RACFIN), Niss), Melpin), Melote), Melme), Melme), Melpin), melpin），melpin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），），melotfin）），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melole helole helole），melole），melole），梅洛（Melole）。 Thirion（Assuralia），Kenou van Rijcekevorsel（BST -ABT- -EBT-董事会），Martine Vanden Wijngaert（obt -bst -lock -last -up -up Agency），Bart Vandermeiren（Assalleria）（Assalalia），Daniella verbruggen（Suoltaris，sideraris，obst -bst -bst -plastion -plastion -plastion -plastion -plastion -plastion -pastion -tocip -pastion -div>）
使用有内存的接收器的遗忘转移-McGill
[13]。Rabin原型OT的安全性是基于分解问题的。这些是相对强大的计算假设。然而，众所周知，遗忘转移可能不能基于较弱的假设：证明忽略的转移是安全的，假设仅在黑盒减少中的单向函数与证明p = np [24]一样困难。遗忘的转移与关键协议一起在一系列任务中落下，这些任务只知道如何使用至少使用陷阱门单向功能实施。但是，如果爱丽丝和鲍勃可以访问量子通道，则可以将遗忘的转移降低为较弱的原始词，称为位承诺[4，12]，因此仅在量子计算机模型中仅保存一个单向函数。遗忘的转移也可以基于嘈杂的通道[15，14]。在本文中，我们描述了如何使用接收器鲍勃的内存大小来实现遗忘的传输。我们假设有大量随机数据的初始广播，在此期间，BOB可以免费使用无限制的概率函数。只要函数的输出大小有限并且不超过BOB的内存大小（存储空间），我们就可以证明OT协议是安全的。在爱丽丝上没有任何计算或内存限制。为了执行协议，双方都需要使用一定数量的内存。Let;成为0 <<<<的常数Let;成为0 <<<<
可控制的遗忘机制，用于几个班级 - ...
摘要 - 在有限的个人标签样本（少数）背景下进行的学习阶级学习对于众多现实世界应用，例如智能家居设备，至关重要。在这些情况下，一个关键的挑战是在适应新的，个性化的班级和在原始基础类别上保持模型的性能之间平衡权衡取舍。对新型类别的模型进行微调通常会导致灾难性遗忘的现象，在这种情况下，基本类的准确性不可预测而显着下降。在本文中，我们提出了一种简单而有效的机制，通过控制新颖和基础准确性之间的折扣来应对这一挑战。我们专门针对超低击场景，其中每个新颖的类别只有一个示例。我们的方法引入了一种新颖的类检测（NCD）规则，该规则调整了忘记先验的程度，同时同时增强了新颖阶级的表现。我们通过将解决方案应用于最新的几个类别学习（FSCIL）方法来证明我们的解决方案的多功能性，从而在不同的设置中显示出一致的改进。为了更好地量化小说和基础性能之间的权衡，我们介绍了新的指标：NCR@2for和NCR@5 for。我们的方法在CIFAR100数据集（1-shot，1个新颖的类）上的新型类准确性提高了30％，同时保持受控的基类遗忘率为2％。索引术语 - 学习学习，很少的学习，神经网络作品，图像识别。