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World File Search System信中
人与机器通信中的非语言交流：等待机器人可以面对面吗？
简介沟通代表了自我和他人的同时体验（Shepherd，2006）。作为人类，我们在与人类同行处理非语言信息的能力以及通过这些经验与他人建立联系的愿望是独一无二的。交流学者主要通过塑造和产生这种同时的自我和其他人的经验来集中于这种创造或意义的组装。特别是，非语言交流促进了人际交流中传达的很大一部分意义（Burgoon等，2011）。非语言行为可以帮助进行对话转折（Duncan and Fiske，2015; Wiemann and Knapp，1975），传达我们的感受（App等，2011）和预性（Woodall and Burgoon，1981）。从某种意义上说，非语言行为对于我们解释与人类互动的意义的过程至关重要（Burgoon，1994）。此外，尽管非言语构成了人类与人类互动中传达的很大一部分，但非语言行为本身并不能代表我们解释信息的全部图片。单个非语言手势可以具有多种含义，因此需要语言语音（Burgoon and Bacue，2003）。除了面对面的互动之外，机器通常被认为是进行通讯的媒介。例如，文本消息传递或使用所有帽子中的表情符号可以代表计算机介导的通信中的非语言行为。作为通信研究的关注点的重要领域，计算机介导的沟通试图通过使用机器的使用来揭示沟通实践，这是在跨性交交流中观察到的一些人类非语言行为（Walther，1992）。
一个用于分析电信中呼叫滴动力学的系统...
电信行业的服务质量在该国的增长和经济中起着至关重要的作用。在印度，几家电信运营商提供服务，并且有一个被称为印度电信监管机构（TRAI）的监管机构。在电信域中，呼叫下降是一个问题，它在渲染服务中降低了电信行业的性能。这也会给用户带来不便和浪费时间，并降低了用户满意度的水平。需要在人工智能（AI）的帮助下进行以技术为导向的分析，以分析呼叫动态以做出明智的决策。现有的研究表明，机器学习（ML）有助于分析呼叫下降动态。但是，需要使用机器学习技术和优化的框架来提高分析电信行业的呼叫下降动态的性能。在本文中，我们提出了一个ML框架，以自动分析所有运营商电信行业的所有跌落。该框架还支持优化，例如未来的工程和降低维度，以提高机器学习模型的性能。我们提出了一种称为基于学习的呼叫分析（LBCDA）的算法，该算法利用特征选择和培训多个分类器来呼叫Drop Analytics。使用电信行业的基准数据集变体，我们的实证研究表明，我们的框架的随机森林（RF）模型的表现优于87.40％的其他模型。
通过探测器自测试对抗量子通信中的探测器操纵攻击
量子密钥分发 (QKD) 是一种使用光的量子态作为可信信使的通信方法，这样，任何对信息传输的窃听企图都会被揭示为对状态进行测量过程的底层量子物理的一部分。1-3 虽然基本协议在其假设范围内是安全的，但实际的 QKD 系统可能会因原始协议方案的不完善实现、准备和检测设备不完善，或通过侧信道将信息泄露出两个通信伙伴所谓的安全范围而表现出漏洞。4-6 已经通过技术措施和高级协议识别和解决了这类漏洞。例如，光子数分裂攻击（其中单个光子被微弱的相干脉冲近似）、7,8 特洛伊木马攻击、3,9 各种定时攻击、10-12 以及各类信息泄漏到寄生自由度中。 QKD 系统最关键的漏洞可能是针对单光子探测器的探测器致盲/假态攻击。13 实验证明，这种攻击有效
Medicinova首席执行官Yuichi Iwaki在给股东的信中提供公司更新
作为NIH资助的扩展访问临床试验的一部分，我们最近宣布的合作旨在提供我们的化合物MN166（Ibudilast），这说明了这一承诺，因为它为公司提供了非二线资金，因为我们将继续为ALS开发MN166的非销售ALS而无需与其他临床试验相关的费用。六个月的审判正在由17个机构进行，所有机构都在铅机构的宙斯盾下，完全由NIH资助，没有合同研究组织（CROS）的额外费用。同时，我们正在进行《战斗机》试验，这是我们公司赞助的MN166期ALS的2/3阶段试验，这是一项赞助12个月的试验。我们认为，这两个试验的组合使我们能够在较大的患者人群中更彻底地研究MN166，同时保持审慎的现金持有。
Argo Group 在致股东信中强调全面持续的战略审查流程
汉密尔顿，百慕大 — 2022 年 11 月 16 日 — Argo Group International Holdings, Ltd. (NYSE: ARGO)（“Argo”或“公司”）今天宣布，它正在向股东邮寄一封与 2022 年年度股东大会（“年度会议”）相关的信函，敦促他们投票支持 Argo 所有七名高素质董事候选人的蓝色代理卡。年度会议将于 2022 年 12 月 15 日举行，截至 2022 年 10 月 26 日登记在册的股东有权在会议上投票。在信函中，Argo 详细介绍了 Argo 董事会（“董事会”）正在进行的全面持续战略审查流程，以评估一系列替代方案，包括可能出售整个公司。在 Argo 财务顾问高盛公司的协助下，公司已与 80 多个方进行了详尽的接触，包括潜在战略买家和金融赞助商的均衡组合。该流程由董事会战略审查委员会领导，该委员会由在执行并购交易和最大化股东价值方面拥有丰富经验的董事组成。Argo 相信，战略审查流程最好由 Argo 董事会及其战略审查委员会监督，而不是由资本回报的提名人监督。信函全文如下，可在公司网站的投资者关系部分找到。2022 年 11 月 16 日尊敬的股东们，董事会致力于最大化 Argo 的股票价值。这就是为什么董事会启动了一项战略审查流程来评估一系列替代方案，包括可能出售整个公司。作为此过程的一部分：
基于通道muller参数检测的量子通信中的实时极化补偿方法
极化漂移纤维和自由空间光学链路是极化编码量子键分布（QKD）系统中位错误率动态增加的主要因素。适用于两个链接的动态极化补偿方法是一个挑战。在这里，我们提出了一种普遍适用的实时极化补偿方法，即使用极化检测器第一次检测光学链接的muller参数，然后通过梯度下降算法获得控制器的最佳参数。仿真结果表明比当前方法具有优势，而波动板的速度较少，更快的适用性适用于各种光学链接。在卫星和光学连接的同等实验中，平均极化灭绝比分别达到27.9 dB和32.2 dB。我们方法的成功实施将有助于fiber和自由空间QKD系统的实时极化设计，同时也有助于基于激光的极化系统的设计。
D2D 通信中能量感知混合 RF-VLC 多频段选择：一种随机多臂老虎机方法
摘要 — 为满足移动用户日益增长的服务期望并避免频段切换速度慢的问题，设备到设备 (D2D) 通信在物联网 (IoT) 中受到了广泛研究关注。虽然新兴的 D2D 节点可以支持异构频段 [射频 (RF)，包括 2.4 GHz/5 GHz 无线局域网 (WLAN)、38 GHz 毫米波 (mmWave) 和可见光通信 (VLC)]，但物理限制（例如阻塞）要求用户设备在频段之间动态切换，以避免连接丢失和吞吐量下降。在本文中，我们研究了混合 RF-VLC 场景中用于直接用户数据处理的有效在线链路选择。首先，我们将多频段选择问题建模为多臂老虎机 (MAB) 问题。源/中继节点充当玩家，通过选择合适的臂（即可用频段（WLAN、mmWave 或 VLC））来最大化其长期反馈/奖励。然后，我们提出了一种在线、能量感知频段选择 (EABS) 方法，利用三种理论上有保证的 MAB 技术 [置信上限 (UCB)、汤普森采样 (TS) 和极小极大值
通过微信通过微信中的不受控制的2型糖尿病（T2DM）患者的基于EHealth的家庭干预计划的有效性：随机对照试验
背景：基于家庭支持和风险感知的干预可以增强2型糖尿病（T2DM）患者的自我保健活动。此外，eHealth教育被认为可以改善家庭成员对T2DM患者的支持。但是，几乎没有严格设计的研究证明了将这些方法结合起来的干预措施的有效性。目标：这项随机对照试验（RCT）旨在评估对T2DM患者的基于EHealth家庭的健康教育干预措施的有效性，以改善其葡萄糖控制，风险感知和自我保健行为。方法：这种单中心，2-parlallow group RCT是在2019年至2020年之间进行的。总体而言，从上海的Jiadding区招募了228名患者，并随机分为干预和对照组。干预小组通过微信获得了基于社区管理的EHealth家庭干预措施，而对照组则接受了常规护理。主要结果是T2DM患者的糖化血红蛋白（HBA 1C）水平，第二结果是自我管理行为（一般饮食，锻炼，运动，血糖测试，足部护理和吸烟），风险感知（风险感知）（个人控制，个人控制，忧虑，乐观偏见和个人风险和家庭支持）和nonsoppestive and suppestive）。使用2尾配对t检验来比较基线和对照组中的随访。使用协方差分析来衡量干预效果。结果：总共225例T2DM患者进行了1年。干预后，它们的HBA 1C值明显降低（β= - 。69，95％CI –0.99至–0.39; P <.001）。他们还改善了一般饮食（β= .60，95％CI 0.20至1.00; p = .003），特殊饮食（β= .71，95％CI 0.34至1.09; p <.001; p <.001），血糖测试，β= .50，95％CI 0.02至0.02至0.98; p = .04; P = .04），95％= 1.2.88 = 1。18.88 18.8 18.88； 18.88 = 1.88； 2.42; p <.001），风险知识（β= .89，95％CI 0.55至1.24; p <.001），个人控制（β= .22，95％CI 0.12至0.32; p <.001） 0.09至0.43; p = .003）和支持行为（β= 5.52，95％CI 4.03至7.01; p <.001）。
年度报告 - AnnualReports.com
本年度报告中载列的股东信中包含未按照美国公认会计原则 (U.S. GAAP) 编制的财务指标。管理层认为，此类非 GAAP 财务指标为投资者提供了有关美敦力持续经营业务的基本业务趋势和业绩的有用信息。投资者应将股东信中载列的非 GAAP 指标视为对按照美国 GAAP 编制的财务业绩指标的补充，而非替代。此外，此类非 GAAP 财务指标可能与其他公司提供的指标不同或相似。以下财务附表包含股东信中引用的非 GAAP 财务指标与最直接可比的 GAAP 财务指标的对账。
