增强现实(Augmented Reality,瑞典语称为增强现实)是一项以某种形式存在了 30 多年的技术。增强现实系统通过视频或透明显示器在我们的现实视野中构建和叠加虚拟对象。尽管其历史悠久,但直到最近才开始在任何有意义的意义上发展,因为它受到处理器和显示技术的严重限制。除了技术限制之外,它还面临用户处理系统输出信息的能力方面的限制。如果信息量超过容量,用户就会过载,这种情况称为信息过载,导致用户难以接受和理解信息。这可以通过练习良好的用户界面设计来解决,这是任何系统的重要组成部分。军方对这项技术非常感兴趣,希望它能让他们更好地了解战场。然而,战场环境可能会非常紧张,这会增加信息过载的风险,并使设计有用的系统更具挑战性。本文旨在将增强现实、信息过载和界面设计的信息收集到一个地方,并将其应用到军事项目中,以研究基于传统指南和原则进行军事用途设计时会出现哪些挑战。
(2)在从常见的样本外申请者池中挑选时,为最大化成功而训练的模型远远优于“模仿人类模型”,这意味着这些评估者使用的启发式方法系统地忽略了某些可事前识别的高潜力申请;(3)比较这两个模型的重点表明,差异部分是由于人类启发式方法系统地低估了应用程序中更多“认知要求高”的元素。他们的发现对于选择和资助有重要意义,更广泛地说,对于人工智能如何在“信息过载”日益严重的时代帮助人类筛选和评估信息具有重要意义。
在以信息过载为特征的时代,药剂师依靠基于证据的实践来做出明智的决定。生物统计学为药剂师提供了批判性评估科学文献,评估研究设计并评估支持各种治疗干预措施的证据强度的工具。通过进行元分析,系统评价和贝叶斯推论,药剂师可以合成不同的数据来源,识别趋势,并就药物干预措施的效果,安全性和成本效益得出强大的结论。这种基于证据的方法使药剂师倡导最佳治疗选择,与患者和医疗保健提供者进行共同的决策,并通过研究和创新为药学实践的发展做出贡献。
注重速度和节奏,要求压缩规划、决策、执行和评估周期。与此同时,需要处理和分析以支持决策的信息量正在激增,这种信息过载有可能使指挥官及其工作人员不堪重负。MAGTF 必须使用有限的 CIS 资源来应对这些挑战。为了帮助满足作战要求,海军陆战队正在通过战斗发展过程改变其人力结构、教育和培训流程以及理论。变化基于将以前分开的通信和数据处理功能区域集成为一个功能区域,负责信息处理和信息交换。此次合并将使海军陆战队能够充分利用信息技术的进步来满足 C2 要求。
注重速度和节奏,要求压缩规划、决策、执行和评估周期。与此同时,需要处理和分析以支持决策的信息量正在激增,这种信息过载有可能使指挥官及其工作人员不堪重负。MAGTF 必须使用有限的 CIS 资源来应对这些挑战。为了帮助满足作战要求,海军陆战队正在通过战斗发展过程改变其人力结构、教育和培训流程以及理论。变化基于将以前分开的通信和数据处理功能区域集成为一个功能区域,负责信息处理和信息交换。此次合并将使海军陆战队能够充分利用信息技术的进步来满足 C2 要求。
计算机科学系 17 4101 - 极端规模分类的深度学习 17 4301 - 开发虚拟现实环境来研究人类的心理旋转。 18 4103 – 深度表示学习等(多个主题中的 5 个职位) 19 4104 - 用于合成时间序列生成的 Transformer 20 4105 - 临床文本的自动摘要 21 4106 - 理论计算机科学(7-14 个职位,众多教授) 22 4107 - 来自多物理模拟的大规模数据的 3D 可视化和模式识别 23 4108 - 网络封锁:COVID19 大流行对人们的网络浏览行为的不平等影响 24 4109 - 信息过载:多少才算太多?检查网络上个人信息处理能力的不平等 25 4110 - 用于研究两极分化的新闻文章特征的 NLP 方法 25 4111 - 基于格的密码学 26 4112 - 通过封面源切换实现可证明的图像和音频隐写术 26 4113 - 信息过载和网页浏览 27 4114 - DNAforge:DNA 纳米技术的设计工具 28 4115 - 不确定性下的基于深度模型的强化学习 29 4116 - 学习深度可处理模型 30 4117 - 用于安全迭代模型构建的贝叶斯工作流 31 4118 - 人工智能技术的安慰剂效应 31 4119 - Trust-M:为移民设计值得信赖的对话式人工智能服务 32 4120 - 打击芬兰新闻生态系统中人工智能注入的虚假信息 33 4121 - 公民人工智能中的机构 (CAAI):审查公共部门人工智能的负责任实践和批判性话语 34
dataminr的AI平台执行超出传统智能工具的限制,并用AI模型为您作为一个始终的威胁检测合作伙伴而努力,专门旨在削减信息过载和仅表现出最相关的警报。使用计算机视觉和公司/备受瞩目的人威胁警报,Dataminr使安全团队能够保持潜在威胁,无论是出现在文本,图像,视频中还是隐藏在徽标和符号中。利用超过12年的专有警报数据,Dataminr已开发并培训了50多个基础模型,专门用于安全事件,这些模型擅长于削减噪音,以最早的威胁迹象为您提供可行的实时警报。
人们在灾难和紧急情况下越来越多地使用社交媒体 (SM) 平台(例如 Twitter 和 Facebook)发布情况更新,包括伤亡报告、基础设施损坏、紧急需求请求等。SM 上的信息有多种形式,例如文本消息、图像和视频。多项研究表明 SM 信息对于灾难响应和管理的实用性,这鼓励人道主义组织开始将 SM 数据源纳入其工作流程。但是,一些挑战阻碍了这些组织使用 SM 数据进行响应工作。这些挑战包括近实时信息处理、信息过载、信息提取、摘要以及文本和视觉内容的验证。我们重点介绍了 SM 多模态数据的各种应用和机会、最新进展、当前挑战以及危机信息学和其他相关研究领域的未来方向。
适当的网络安全需要及时的信息来保护 IT 基础设施。在网络安全这样一个动态领域,收集最新信息通常是一项手动、耗时且繁琐的任务。自动化和可用的方法应该是解决这个问题的办法,但为此,它们需要信息相关性的概念来区分相关信息和不相关信息。首先,本文在文献综述的基础上,根据相应的工具类型及其各自的定义和核心特征,提出了一种新的网络安全工具分类。其次,它详细阐述了每个类别中使用的信息并推导出相关性的概念。第三,它概述了这些发现如何为安全仪表板的设计提供信息,以指导计算机应急响应小组工作人员识别开源情报源中的当前威胁,同时减轻信息过载。