XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System关注
特别关注非动能反卫星武器
摘要 目的——卫星因其轨迹可预测性和为军事行动提供的基本功能而成为有吸引力的军事目标。在过去的 13 年中，至少有三个国家（即美国、中国和印度）成功进行了动能反卫星 (ASAT) 导弹试验，这大大增加了低地球轨道空间碎片的数量，其中一些碎片仍在轨道上运行并对太空资产构成威胁 (Miglani, 2019, Wolf, 2007)。所有这些反卫星武器试验都是针对进行试验的国家的自有太空资产进行的，因此，这些事件并未触发武装冲突法 (jus in bello) 的适用。然而，这并不意味着对这些试验的法律评估，特别是在战时法方面，在实践中无关紧要，因为技术破坏能力已经存在，使用这些武器的合法性尚不明显。事实上，一些作者已经强调了使动能反卫星武器合法化的困难，或者更准确地说，对太空资产的武装袭击。有人认为，由于无法预测空间碎片的数量以及爆炸产生的空间碎片可能造成的二次附带损害（Stephens and Steer，2016），在某些情况下，动能反卫星攻击很难符合比例原则，甚至在某些情况下，攻击本身可能具有无差别性（Koplow，2009）。可以看出，反卫星武器的合法性值得怀疑，主要是因为动能攻击的影响，但有些武器旨在干扰通信系统或使用定向能量造成故障，而不会产生空间碎片，可能除了一颗非活动轨道卫星。因此，适用于动能反卫星攻击的大多数论点可能不适用于非动能反卫星攻击。在本文中，作者认为，在某些情况下使用非动能反卫星武器很难符合战争法的一般原则，尤其是瞄准规则。本文的目的在于分析在武装冲突中使用非动能反卫星武器是否符合战时法，如果不符合，那么其合法使用的条件是什么。
个人关注
offfccr（s）/officiol（s）con·officrcr（s）/officiCd（s）可以通过空中t：pertorm air（s）/tour（s）/tour（s）的pert feft011n j〜 y（s）/tour（s），由pertorm air t：s pertorm os t：s Heir intftement int int ftflement（s）按照他们的群体为单位。 对于所有offlcar（s）的条件，即所有官方 /官方（s）的条件。 ，直到部门（S）/Speeial Head（S） - 。 bepartment（S）/Spaciol Secrctary（S）。 权限可能会〜Sccretory（S）。 相关给定的许可MOY'。 由有关的adtninfStrative秘书和为此。 行政秘书和高级官员。 offfcer（s）上方的ronk，许可。 由首席许可给予，由首席分部给予。 drstl.v：分泌物的tlon，没有目的之间的分泌物：t0urs在TCSKEN的目的下进行。 semfnclr（s）/ wotkshop（s）/ semfnar（s）/ Workshop（s）/ troining（j）和其他（s）。 在c〜（s）中。 。 trainfng（s）'和其他（S）。 cose（s）。offfccr（s）/officiol（s）con·officrcr（s）/officiCd（s）可以通过空中t：pertorm air（s）/tour（s）/tour（s）的pert feft011n j〜 y（s）/tour（s），由pertorm air t：s pertorm os t：s Heir intftement int int ftflement（s）按照他们的群体为单位。对于所有offlcar（s）的条件，即所有官方 /官方（s）的条件。，直到部门（S）/Speeial Head（S） - 。bepartment（S）/Spaciol Secrctary（S）。权限可能会〜Sccretory（S）。相关给定的许可MOY'。由有关的adtninfStrative秘书和为此。行政秘书和高级官员。offfcer（s）上方的ronk，许可。由首席许可给予，由首席分部给予。drstl.v：分泌物的tlon，没有目的之间的分泌物：t0urs在TCSKEN的目的下进行。semfnclr（s）/ wotkshop（s）/ semfnar（s）/ Workshop（s）/ troining（j）和其他（s）。在c〜（s）中。。trainfng（s）'和其他（S）。cose（s）。
阿尔图斯空军基地公共卫生关注声明 2022 年 6 月 14 日
2022 年 6 月 14 日 — 主题：阿尔特斯空军基地及其周边再次发生令人担忧的公共卫生事件。1.2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 在... 中的持续存在
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
权力能增加对奖励的关注吗？研究大脑和行为
理论上，权力体验可以增加对奖励的关注，但事实真的如此吗？虽然这是一个普遍的假设，但没有一项研究直接调查权力对奖励关注的影响。此外，调查权力对与奖励相关的行为的影响的研究并没有将奖励与可能的替代目标分开。因此，本文直接研究了权力是否会在将奖励与可能的替代目标移除/分离的同时增加个人对奖励的关注。通过七项使用多种范式和方法（即自我报告、概念激活、鼠标跟踪和脑电图）的研究，我们的结果几乎没有支持心理权力增加对奖励关注的假设。我们的主要结果得到了贝叶斯分析和跨研究荟萃分析的补充。本文的研究结果与那些试图解释权力与不道德行为之间联系的人高度相关，其中对奖励的关注增加被认为发挥了作用。我们的结果表明，需要探索其他可能的机制来确定强者行为背后的驱动力。
新 PR “C” 学校重点关注机组人员安全 MQ-25 ...
的位置大致相同，并且大致相似，着陆滑行灯开关上有两个小“圆顶”，以帮助通过手感将其与发射杆开关区分开来。此外，发射杆开关需要飞行员先将其从止动装置中拉出，然后再将其移至上或下位置。在我尝试关闭着陆/滑行灯时，我无意中抓住了发射杆开关并将其置于“向下”位置。当开关置于“向下”位置时，正常 NWS 会立即解除，只能通过按下操纵杆上的 NWS 按钮才能重新启用。通常，再次按住 NWS 按钮将提供高增益 NWS，但在发射杆向下的情况下，飞行员只能选择最高的低增益 NWS。由于发射杆现在已向下，即使按住高增益 NWS 按钮，我也只能选择低增益 NWS。这就是我得出的结论：我没有通过高增益 NWS 产生所需的转弯速率，这表明当我开始转向主滑行道时可能存在问题。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
你只需要关注
主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。性能最佳的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构 Transformer，它完全基于注意力机制，完全省去了循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型质量优越，同时可并行性更高，并且训练时间显著减少。我们的模型在 WMT 2014 英语到德语翻译任务中获得了 28.4 BLEU，比现有最佳结果（包括集成）提高了 2 BLEU 以上。在 WMT 2014 英语到法语翻译任务中，我们的模型在八个 GPU 上训练 3.5 天后，建立了新的单模型最新 BLEU 分数 41.0，这仅仅是文献中最佳模型训练成本的一小部分。
阿米尔的访问引起土耳其媒体 Al Waab Street 的关注...
卡塔尔国埃米尔谢赫塔米姆·本·哈马德·阿勒萨尼殿下对姐妹国家土耳其共和国的访问引起了土耳其媒体的关注，土耳其媒体用大量篇幅报道了这次重要访问。访问期间，埃米尔殿下和他的兄弟、总统雷杰普·塔伊普·埃尔多安主持了卡塔尔-土耳其最高战略委员会第 8 次会议。土耳其报纸和电视台重点报道了埃米尔殿下和土耳其总统之间的双边会晤，会晤期间，双方回顾了两个兄弟国家发展战略关系的前景，并讨论了地区和世界共同关心的问题。他们还关注了埃米尔殿下和总统埃尔多安签署的协议和谅解备忘录