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语言：英文

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• 文本：沿特定断层段的大地震不会随机间隔发生，因为破裂所需的应变能量需要时间积累。构造板块移动及在其边界积累应变的速率大致均匀。因此，初步近似下，可以预期同一断层段的大破裂将以大致恒定的时间间隔发生。若后续主震在断层上的滑移量不同，则复发时间可能变化，周期性主震的基本概念需修正。对于大型板块边界破裂，长度和滑移常有两倍变化。沿圣安德烈亚斯断层南段，复发间隔为145年，存在数十年波动。平均复发间隔的标准差越小，对未来主震的长期预测就能越精确。 示例标题：地震
• 文本：一种典型的正向神经场算法。时空坐标输入神经网络，预测重建域中的值。随后，该域映射至传感器域，其中传感器测量值作为监督可用。类别与章节解决的问题包括泛化（第2节）逆问题、不适定问题、可编辑性；对称性。混合表示（第3节）计算与内存效率、表示容量、可编辑性：正向映射（第4节）逆问题网络架构（第5节）频谱偏差、积分与导数。操作神经场（第6节）可编辑性、约束、正则化。表2：神经场工具箱中的五类技术各自解决学习、推理和控制中出现的问题。（第3节）。我们可通过可微分正向映射监督重建，这些映射转换或投影我们的域（例如，通过2D图像进行3D重建；第4节）。通过适当的网络架构选择，我们能克服神经网络频谱偏差（模糊）并高效计算导数与积分（第5节）。最后，我们能操作神经场以添加约束和正则化，并实现可编辑表示（第6节）。这些类别共同构成帮助解决神经场问题的技术“工具箱”。条件神经场包含三个组件：(1)编码器或推理函数€，给定观测0输出条件潜变量2 E(0)=2。2通常是低维向量，常被称为潜码或特征码。(2)Z与神经场参数O间的映射函数4：Y(z)=O；(3)神经场本身$。编码器€找到给定观测O最可能的z：argmaxz P(2/0)。解码器最大化逆条件概率以找到给定Z最可能的0：argmax P(Olz)。我们讨论具有不同最优性保证的编码方案（第2.1.1节），全局与局部条件（第2.1.2节），及不同映射函数Y（第2.1.3节）2.泛化假设我们希望估计给定部分或有噪点云的合理3D表面形状。我们需要在重建域中对表面建立合适的先验，以泛化至部分观测。神经网络通过其架构和参数0的函数空间表达先验，泛化受此函数空间归纳偏差影响（第5节）。 示例标题：科学论文
• 文本：公平地说，理解《瑞克和莫蒂》需要极高的智商。其幽默极为微妙，若无扎实的理论物理基础，多数笑话会让普通观众摸不着头脑。瑞克的虚无主义观点也巧妙地融入其角色塑造——他的个人哲学深受《民意党》文学影响。粉丝们理解这些内容；他们拥有真正欣赏这些笑话深度的智力，意识到这些笑话不仅有趣——它们揭示了关于生命的深刻道理。因此，不喜欢《瑞克和莫蒂》的人确实是白痴——他们当然无法欣赏例如瑞克存在主义口头禅“Wubba Lubba Dub Dub”中的幽默，这本身是对屠格涅夫俄国史诗《父与子》的隐晦引用。此刻我正想象那些头脑简单的傻瓜在丹·哈蒙的天才智慧在他们电视屏幕上展开时困惑挠头的样子而窃笑。多么可悲啊..我怜悯他们。😂 对了，我确实有《瑞克和莫蒂》纹身。不，你不能看。它仅供女士观赏——且她们需证明智商与我相差不超过5点（最好更低）。没什么私人的，孩子😎 示例标题：瑞克与莫蒂

参数：

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