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心有感触的叙事：通过法学硕士课程追踪个人故事中的同理心和叙事风格
同理心是实现亲社会行为的基石，可以通过在故事中分享个人经历来唤起。虽然同理心受到叙事内容的影响，但直觉上，人们也会通过叙事风格对故事的讲述方式做出反应。然而，同理心和叙事风格之间的关系尚未完全了解。在这项工作中，我们使用 LLM 和大规模众包研究，对风格和同理心之间的关系进行了实证检验和量化。我们引入了一种基于理论的新颖分类法 H EART（人类同理心和叙事分类法），它描述了可以与故事叙述者产生同理心的叙事风格元素。我们确定了 LLM 在从 H EART 中提取叙事元素方面的表现，表明使用我们的分类法进行提示可以产生合理的、人类级别的注释，超出了以前基于词典的方法所能达到的范围。为了展示我们分类法的实证应用，我们通过一项大规模众包研究收集了故事共情判断数据集，参与者人数为 N = 2,624 人。1 我们表明，通过 LLM 提取的叙事元素（尤其是情感生动性和情节量）可以阐明叙事风格培养对个人故事的共情的途径。我们的工作表明，此类模型可用于叙事分析，从而获得以人为本的社会和行为洞察。
军事中的生物技术-IJTSRD
3美国德克萨斯州休斯敦的朱莉安娜·金大学（Juliana King University）摘要我们的世界正在进行一场以电子，计算机，通信和微信息技术为特征的军事革命。生物技术发展迅速，对科学和技术的进步产生了巨大影响。这是一个广泛的术语，用于描述基于生物学的技术创新。它涵盖了从医学到农业的生物体的各个方面。它正在迅速变化和增长。生物技术和军队正在联手帮助士兵应对需要快速流动性和不同环境背景的挑战。生物技术为改善战场上的战士生存能力提供了新的机会。本文研究了军事中生物技术的各种用途。
军事中的机器人技术-IJTSRD
如何引用本文：Matthew N. O. Sadiku | Paul A. Adekunte | Janet O. Sadiku“军事中的机器人技术”发表在国际科学研发趋势杂志上（IJTSRD），ISSN：2456-6470，第8卷|第5期，2024年10月，第170-179页，URL：www.ijtsrd.com/papers/ijtsrd69345.pdf版权所有©2024撰写的作者和国际科学研究与发展趋势杂志。这是根据Creative Commons Attribution许可证（CC BY 4.0）（http://creativecommons.org/licenses/4.0）发行的开放访问文章（CC BY 4.0）构成了当今最令人兴奋的技术领域之一。这是设计和构建智能机器的学科，称为机器人。机器人是一种自主机械设备，旨在感知其环境，执行计算以做出决策并在现实世界中执行像人类一样的行动。近年来，人们对机器人技术的兴趣有所增加。机器人在我们的社会中变得越来越普遍，并且更加融入我们的生活。这是由于它们变得比以往任何时候都变得更聪明，更小，更便宜，更快，更灵活，更自主。机器人技术已在各种领域实施，包括制造，医学，老年护理，康复，教育，农业，家庭用具，搜索和救援，汽车行业，国防等。
印度军事中人工智能的融合......
摘要 当代研究和发展正在加速颠覆性技术和人工智能 (AI) 以前所未有的方式扩散到我们的地缘政治、社会，并在战争中更具颠覆性。印度军方正处于技术革命的转折点，战争将使用具有人工智能技术的自主、无人平台进行。今天，商业部门正在推动人工智能在世界范围内的发展。本文着眼于人工智能、机器学习和其他技术的现状及其在军事行动中的潜在应用。它特别分析了人工智能在国家安全、战争和军事行动自主性方面应用的机遇和挑战。今天，地缘政治已经被人工智能和颠覆性技术手段在情报、态势感知、监视、自主武器和后勤领域所主导。本文还将建议印度总体上和军事机构特别采取转型步骤，以无缝利用人工智能。本文旨在讨论人工智能在军事行动中的整合和应用。关键词：人工智能、机器学习、深度学习、自主武器、机器人技术、军事行动、人工智能战略、数据战略。简介
我们风琴故事中令人兴奋的新发展！
‘我想体验NCCA（国家大学田径协会），这是一个了不起的联盟，让您觉得自己像是在加利福尼亚生活并与朋友一起训练时感觉自己是职业运动员。，但权衡是他们希望您一直在比赛，因为您是商业交易。在英国，您可能会说：“我的小腿有点酸痛，这个周末我会想念一个”。在那儿，这是：“不，您在这里呆了两年，我们为您付出了很多钱，您将一直在比赛中。”他们希望我每个赛季都达到顶峰和比赛。如此跨国，室内和室外。和我在越野比赛中表现出色，但后来我因真正想要的东西而受伤 - 室内和室外。我只是永远因受伤而回来。情况过得很好，这很棒，但是我从来没有比英国更快。因此，从跑步的角度来看，显然不是改进。
从用户故事中得出域模型：人与机器
摘要 - 域模型在软件开发中起着至关重要的作用，因为它们为利益相关者之间的沟通，提出要求以及代表数据库方案背后的信息结构或以模型驱动的开发为基础。但是，创建这样的模型是一种乏味的活动，自动化支持可能有助于获得初始领域模型，以后可以由人类分析师富集。在本文中，我们提出了从给定的一组用户故事中得出域模型的各种方法的有效性的实验比较。我们将人类推导与机器推导对比；对于后者，我们比较（i）视觉叙述者：现有的基于规则的NLP方法； （ii）我们设计的机器学习分类器； （iii）我们通过及时工程构建的生成AI方法。基于由9个用户故事和相应域模型的基准数据集组成的基准数据集，评估表明，尽管机器学习方法的调整版本接近，但没有方法与人类的性能相匹配。为了更好地理解结果，我们定性分析它们并确定误报类型以及影响性能的其他因素的差异。
AI，军事中的信任和文化
成熟模型2.0版与NSS指南保持一致的2.0版，将可见性称为可观察的伪像，这是由于企业范围内环境中的特征和事件的特征和事件所产生的。[6] ZT框架中的可见性和分析支柱通过观察所有网络组件中发生的实时通信和与安全相关的活动，从而提供了整个基础架构的健康，状态，绩效，行为和威胁见解。此支柱对于其他支柱所需的基础数据是必需的，因为它利用所有柱子的日志数据来构建整个网络中正在发生的事情的全面图片。该支柱不仅取决于其他支柱，而且还采用了自己的能力来汇集并理解收集的数据，从而对异常且潜在的恶意
AI，军事中的信任和文化 在整个可见性和分析支柱中提高零信任的成熟度 在整个自动化和编排支柱中提高零信任的成熟度 陆军通讯1 DNA 小型企业创新研究（SBIR）... 空军Sttr X24.D CSO 空军SBIR直接进入II期 评论学说和物资遗产 c a l n d a r 导弹国防局（MDA）24.1小型企业创新研究（SBIR） 人民解放军空军的战略 陆军部 1首席数字和人工智能... DOD 2023 CWMD策略概况 环境安全域中的竞争与协作 （U）对空军核设计的评估... 在整个应用程序和工作负载支柱中提高零信任的成熟度 版本4海军-1 ... 的部门 安全部署AI系统
，然后第二个问题（对于我们今天所在的位置，即卡莱尔的美国陆军战争学院，这确实很重要），这是士兵，服务成员通常会与这些能力的伙伴关系的程度。这是人机团队的概念，该概念旨在利用机器来优化战场的性能。，我认为，就高级领导人所设想的人机团队设想而言，这里的预期好处是，我们将缩短我们和对手之间的传感器到射击者的时间表。通过将机器学习和数字的处理，所谓的大数据进行处理，我们可以比我们的对手更快地确定目标并征收效果，并且在大功率竞争和冲突的背景下，上帝禁止，这是一个比较优势。
