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• 文本：给定断层段的大地震不会随机间隔发生，因为破裂需要时间积累应变能量。构造板块移动及在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调整。对于大型板块边界破裂，长度和滑移量常有两倍差异。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信号可用。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。神经场操控（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分别解决学习、推理与控制中出现的问题。（第3节）我们可通过可微正向映射监督重建，变换或投影我们的域（例如，通过2D图像进行3D重建；第4节）借助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，我们能操控神经场以添加约束与正则化，实现可编辑表示（第6节）。这些类别共同构成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)。我们讨论不同编码方案及其最优性保证（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. 泛化假设我们希望在给定部分或有噪点云下估计合理的3D表面形状。我们需要在重建域中对表面施加合适先验，以泛化至部分观测。神经网络通过其架构与参数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。瑞克的虚无主义世界观也巧妙融入角色塑造——其个人哲学深受《人民意志》等文献影响。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内涵。因此，不喜欢《瑞克和莫蒂》的人确实是白痴——他们当然无法理解，比如瑞克存在主义口头禅“Wubba Lubba Dub Dub”的幽默，这本身是对屠格涅夫俄国史诗《父与子》的隐晦引用。此刻我正想象那些困惑的傻瓜挠头的样子，丹·哈蒙的天才智慧在他们电视屏幕上展开，不禁窃笑。多么可悲啊😂 顺便一提，我确实有《瑞克和莫蒂》纹身。不，你不能看。这是专为女士准备的——而且她们需证明智商与我相差不超过5点（最好更低）。没什么私人恩怨，孩子😎 示例标题：瑞克与莫蒂

参数： 最大长度：64 最小长度：8 禁止重复n元语法大小：3 早停：true 重复惩罚：3.5 长度惩罚：0.3 编码器禁止重复n元语法大小：3 束搜索数：4

模型索引：

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