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解开过去语义信息的记忆
人类的视觉系统能够处理连续的视觉信息流，但大脑在连续的视觉处理过程中如何编码和检索近期的视觉记忆仍不清楚。本研究探讨了在连续的视觉刺激下，工作记忆保留过去信息的能力。然后我们提出了一项新任务——记忆解开，旨在从 fMRI 信号中提取和解码过去的信息。为了解决过去记忆信息干扰的问题，我们设计了一种解开的对比学习方法，灵感来自前摄干扰现象。该方法将相邻 fMRI 信号之间的信息分离为当前和过去成分，并将它们解码为图像描述。实验结果表明，该方法有效地解开了 fMRI 信号中的信息。这项研究可以推进脑机接口并缓解 fMRI 中时间分辨率低的问题。1
动态信息的视觉显示（第5章） - 第1部分
1。当值范围时，首选移动尺度（由于面板空间很小）：太大，无法在小尺度上显示；例如：•移动矩形开放式窗口量表•移动水平和垂直尺度2。此外，当需要容易获得数值时，可以更快地读取在打开窗口中出现的移动量表
研究声明：行为信息的机器学习
机器学习（ML）已整合到日常生活的各个方面，在很大程度上从人类数据中得出了培训。因此，这些ML系统经常表现出和反映人类的行为偏见，从而引起了从社交媒体到医疗决策的应用的担忧。然而，尽管心理学研究的证据表明，但目前的ML方法主要将人类视为独立的，随机数据来源或认为它们是理性决策者。这一差距强调了将凭经验扎根的人类行为洞察力纳入ML设计的必要性。此外，随着ML的不断增长，它开辟了设计系统通过考虑现实的人类行为来增强人类决策的潜力。我的研究旨在开发出行为知识的机器学习，检查和将经验依据的人类行为纳入ML系统的设计。我重点介绍了ML生命周期中人类行为的两个关键方面：用于培训ML模型的数据的产生，以及与机器援助同行的人类决策。相应地，我的研究介绍了人类与ML之间的两种关键形式：设计从人类行为数据中学习的ML系统，并设计了增强人类决策中人类的ML系统。
量子信息的认证 - 麦吉尔
身份验证是经典密码学中一个研究较为深入的领域：发送者 A 和接收者 B 共享一个经典私钥，希望交换一条消息，并保证该消息未被控制通信线路的不诚实方修改（或替换）。本文研究了量子消息的身份验证。虽然从经典角度来看，身份验证和加密是独立的任务，但我们表明，除非对消息进行加密，否则任何验证量子消息的方案都不安全。假设 A 和 B 可以访问一个不安全的量子信道并共享一个私有的经典随机密钥，我们提供了一种方案，使 A 能够通过将 m 量子比特消息编码为 m + s 个量子比特来对其进行加密和身份验证（无条件安全），其中错误概率随安全参数 s 呈指数下降。该方案需要大小为 2 m + O ( s ) 的私钥，这是渐近最优的。我们还讨论了对量子消息进行数字签名的问题，并表明即使只有计算安全性，这也是不可能的。
确保自由社会信息的完整性
人们交流和消耗信息的方式变化正在重塑社会的各个方面。Shorenstein Center阐明了媒体，技术，政治，政策和公众看法之间的变化相互作用。从维持新闻质量到数字平台对公共领域的影响的挑战，Shorenstein中心的研究可帮助记者，公民和公共领导者在通信方面快速变化。
噪声和结构对量子信息的影响...
在量子信息应用程序（例如量子计算和量子通信）中构建和演示较大的更高质量的量子设备，因此对存储量子状态的高质量量子记忆的需求变得越来越紧迫。未来的量子设备可能会使用各种物理硬件，其中一些主要用于处理量子信息，而其他用于存储。在这里，我们研究了量子信息的结构与各种可能的量子内存实现的物理噪声模型的相关性。通过对各种有趣的量子状态的不同噪声模型和近似分析公式的数值模拟，我们提供了与不同结构的量子硬件之间的比较，包括基于量子和Qudit的量子记忆。我们的发现指向不同量子记忆中量子信息相对寿命的简单，实验相关的公式，并且与混合量子设备的设计相关。
气候错误信息的生成揭穿
对气候变化的错误信息会造成许多负面影响，因此需要构成反应。心理学研究提供了各种策略，以减少气候错误信息的影响，例如事实是现实的事实结构。但是，实际上在大规模上实施纠正措施是一个挑战。自动检测和纠正错误信息解决了错误信息问题。这项研究记录了接受气候神话的大型语言模型的发展，并通过将逆势索赔分类和谬误检测纳入LLM提示框架中，从而遵循事实发生的事实差异（“真相三明治”）结构。我们将开放式（Mix-Tral，Palm2）和专有（GPT-4）LLM与促使复杂性变化的策略相结合。实验表明，如果结合结构提示，则揭示了GPT-4和混音的有希望的性能。我们确定了揭穿生成和人类评估的具体挑战，并为未来的工作绘制了途径。我们租用了一个高质量真相 - 桑德威奇（Sandwich）揭穿，源代码和揭穿系统演示的数据集。1
单位 - I基本原理：信息安全概论 - 信息的关键特征 - NSTISSC安全模型 - 信息的组件
过程是书面说明，用于完成当未经授权的用户获得组织的过程时，它对信息的完整性构成威胁。教育员工维护程序与确保信息系统一样重要。安全程序中的lax在纠正局势之前损失了超过一千万美元。
chemSHERPA-AI 数据准备方法和要领
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