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主题-CUHK CSE-香港中国大学
课程：CSCI3330课程ID：014446 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[课程Rev]应用计算机视觉的基础知识应用计算机视觉基础本课程提供了全面的介绍和应用计算机视觉的基础。计算机视觉是可以从3D场景中感知和提取信息的建筑机器的企业。这是当今学术界和行业中增长最快，最令人兴奋的学科之一，在机器人技术，视频监视，导航，消费电子，人类计算机互动，医学成像，遥感，太空探索等方面有各种各样的应用。本课程旨在为有兴趣了解计算机视觉的基本原理和重要应用的学生打开大门。将涵盖以下主题：相机和图像形成，图像过滤，边缘和角落检测，图像特征和匹配，图像对齐，几何相机模型，双筒望远镜立体声，光学流，放射线，光度法，光度法立体声，结构性光，结构化的光以及其他在机器视觉中的应用。我们将使学生接触到许多对我们日常生活重要的现实应用程序。学生将学习计算机视觉的核心概念以及动手实践的经验，以解决计算机视觉的现实世界问题。
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错误的学习（LWE）问题W.R.T.A矩阵B要求将C = SB+E MOD Q与均匀随机区分开，其中S是一个统一的秘密，E一些短误差。在Eurocrypt'22中，Wee提出了回避的LWE假设，该假设假定为“对于任何矩阵P，如果LWE W.R.T.关节矩阵（b，p）很难，然后是LWE W.R.T.b也很难，即使给出了简短的预映率，u满足bu = p mod q”。从那时起，已经出现了少数回避的LWE变体，这些变体已被证明暗示着各种高级加密原语，从基于属性的基于无界深度电路的基于属性的加密，证人加密，到掩盖无效电路。在本次演讲中，我们概述了回避的LWE假设，其中包括为什么它对高级原语及其变体的不同类型的加密证明看起来很有用。基于标准LWE的假设，我们针对三个私人胶卷LWE变体构建了简单的反例，出现在先前的工作中。然后，基于现有变体和我们的反例，我们建议并定义三类合理的回避LWE假设，适当地捕获了我们不知道基于非碰撞的反例的现有变体。我们也有理由在我们的假设公式下可以修复相关作品中的安全证明。与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。 传记与Chris Brzuska和Akinünal的联合合作。传记
引用 Wang Y 和 Wang H (2024) 人工智能对中国大学生学业投入与心理健康关系的中介作用。Front. Psychol. 15:1477470。doi: 10.3389/fpsyg.2024.1477470
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人工智能（AI）应用对提高大学生口语水平的影响研究：中国大学生的心声
摘要。近年来，人工智能受到越来越广泛的关注，其在人们生活的各个方面，尤其是在教育领域的应用日益增多。本研究采用半结构化访谈的研究方法，旨在探讨人工智能在提高大学生口语方面的作用，以便更好地利用人工智能促进大学生口语学习。本研究对来自中国某大学的11名学生进行了每人约10分钟的访谈，询问他们对使用人工智能学习口语的想法，并通过他们的回答了解人工智能在口语方面的发展现状。并且，对访谈结果进行内容分析发现，大多数大学生认为人工智能有助于他们的口语学习，但同时也指出人工智能还有一些方面需要改进。他们还从不同角度评估了这些人工智能应用程序对口语练习的功能。最后，本研究探讨了人工智能辅助英语口语学习的现实意义及进一步研究的建议。
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稳定的类型是一种加密货币，旨在通过将其价值固定在稳定的资产上，例如法定货币（例如USD），商品（例如黄金）或其他加密货币来最大程度地减少价格波动。Stablecoins的主要目的是提供稳定的交换和价值存储媒介，使其适合区块链生态系统内的日常交易，交易和财务合同。因此，这是分散融资（DEFI）生态系统中的重要组成部分。在这次演讲中，我将概述不同类型的加密蛋黄酱，包括抵押和算法的稳定性。最后，我将以Luna为例，以说明其崩溃的原因和经验教训。传记Yajin（Andy）Zhou是Blocksec的联合创始人，也是Zhejiang University的教授。他获得了博士学位。 （2015）北卡罗来纳州立大学的计算机科学专业，然后在Qihoo 360担任高级安全研究员。Yajin Zhou发表了60多篇论文，其中有9800多个引用（Google Scholar）。Yajin因对安全和隐私领域的贡献而被公认为最有影响力的学者奖。他当前的研究涵盖了传统研究（软件安全，操作系统安全性和硬件辅助安全性）和新兴领域（智能合约的安全性，分散的财务（DEFI）安全性和地下经济。）Yajin Zhou共同创建的Blocksec，这是一个全栈区块链安全服务提供商。BlockSec reported several zero-day attacks on DeFi applications, blocked multiple hacks to rescue more than 20 million dollars, and secured billions of cryptocurrencies.BlockSec raised around 8 million USDs from investors including matrixpartners ( 经 纬 ), vitalbridge ( 绿洲资本 ), fenbushi capital ( 分布式资本 ), etc.
中国大学英语学习者对生成人工智能使用的隐喻概念
OpenAI 推出了由生成式人工智能 (GenAI) 驱动的多模态大型语言模型 ChatGPT 4o，这引起了教育机构各阶层对其未来利弊的关注和争论。尽管如此，对学习者对 GenAI 在英语作为外语 (EFL) 学习中应用的看法的调查仍然明显不足。本研究采取探索性立场，旨在通过隐喻分析的应用探索中国 EFL 学习者对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。研究从中国四所重点大学的 281 名不同专业的 EFL 学生那里收集了数据，通过使用隐喻完成一个句子来了解他们对语言学习中使用 GenAI 的态度和看法。通过对隐喻结构（包括人类、工具/机器、大脑、资源、食物/饮料和药物隐喻）的定性分析，本研究揭示了对 GenAI 的一系列态度。虽然一些语言学习者认为 GenAI 具有支持性、帮助性和智能性，但其他人则担心过度依赖 GenAI 以及可能丧失批判性思维技能。研究结果强调了考虑学习者对 GenAI 在语言学习教学中的使用和应用的不同态度和信念的重要性。本文讨论了这些发现对未来将 GenAI 整合到语言教育中的影响，并提出了进一步研究和教学实践的建议。
o r i g i n a l r e s a r c h在中国大学的心理健康与家庭经济状况之间的关系：潜在的pro
目的：随着社会的快速变化，大学新生的心理健康问题变得越来越严重。许多研究人员使用定量方法研究了大学新生的心理健康状况。但是，大多数研究人员通过将变量视为中心概念和分析单位，研究了大学新生的心理健康，这对以变量为中心的研究方法有局限性。因此，本研究旨在探索家庭经济状况和人口变量对大学新生心理健康的影响，以及大学新生中的心理健康类型。方法：基于SCL-90和大学新生的家庭经济状况的自我评估，潜在概况分析（LPA）用于分析1497年通过全组抽样方法选择的1497大学新生的心理健康。新生从10月18日至2022年10月20日完成了问卷。然后，使用SPSS 25.0进行了多项式逻辑回归分析和方差分析，以分析中国大学一所大学新生的家庭经济状况和人口统计学变量对不同心理健康亚型的影响。结果：大学新生的心理健康有明显的异质性，可以分为三组：心理健康组（69.54％），心理困扰组（24.65％）和心理风险组（5.81％）。大学新生中心理健康的潜在类别因性别和家庭经济状况而有所不同。女学生的心理健康状况明显优于男学生。此外，大学新生家庭经济状况的自我评估越低，他们的心理健康水平就越低。结论：大学新生存在三类心理健康，具有重要的群体异质性。性别和家庭经济状况极大地影响了女学生的心理健康状况。该研究的意义在于为教育管理人员提供有用的建议，并为大学新生开发有针对性的干预措施。鉴于心理健康教育工作的实际现实，可以采用同伴支持，咨询和心理服务的个性化策略，以帮助新生适应大学生活和维持心理健康。这些发现表明，考虑家庭经济状况和性别在促进心理健康方面的作用，以及需要进一步研究以制定全面有效的干预措施。关键词：大学新生，心理健康，家庭经济状况，异质性，潜在概况分析