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良好的思想：我们的大脑如何构建有意义的...
标题很有趣 - 解释了声音对大脑的影响，大脑对它的影响以及它如何影响人。这本书是听觉神经科学家Nina Kraus博士的爱的劳动。kraus用个人和研究观察的混合物写作，主要来自她的实验室的作品，也是来自其他研究的作品。她对塔拉尔（Tallal's），梅尔泽尼奇（Merzenich's），克里希南（Krishnan），佩雷茨（Peretz）和帕特尔（Patel）的研究贡献给出了众多观点。用比喻来借鉴，用熟悉的现实生活音乐体验来说明她的观点-Zakir Hussain，Lady Gaga，The Beatles和爵士音乐家。这本书给出了有关声音对 - 引用“我们的声音自我”的当前知识的全面图片。kraus将知识置于具有适当类比的已知构造中。它以其他章节的介绍开始。有脚注要解释，提供有关概念的详细信息，并且有一大堆笔记（67页），其中包含每章的参考文献，一个词汇表，索引和确认（10页）。插图虽然黑色和白色提供了复合图片。克劳斯（Kraus）采用了一种对话性语气，并讲述了我们声音思想的故事 - 从简短的介绍到听力，聆听，鸟类歌曲，双语，噪音和衰老的过程，从逻辑上开始安排。解释了拉丁单词的含义（许多人的祸根），这增加了阅读的易用性。
组建有效的人机协作团队：构建机器学习模型以补充多位专家的能力
机器学习 (ML) 模型越来越多地被用于通常需要与人类专家合作的应用领域。在这种情况下，当 ML 模型难以预测某些实例时，将它们交给单个人类专家会很有优势。虽然以前的工作主要集中在只有一位人类专家的场景，但在许多现实世界中，可能会有几位具有不同能力的人类专家可供选择。在这项工作中，我们提出了一种训练分类模型的方法，以补充多位人类专家的能力。通过联合训练分类器和分配系统，分类器学会准确预测那些对人类专家来说很难的实例，而分配系统学会将每个实例传递给最合适的团队成员——分类器或其中一位人类专家。我们在公共数据集上与“合成”专家和由多位放射科医生注释的真实世界医学数据集进行了多次实验，以评估我们提出的方法。我们的方法优于以前的工作，比最好的人类专家或分类器更准确。此外，它可以灵活地适应不同规模和不同专家多样性水平的团队。
创建有效的绩效衡量标准 - Search.org
我们通过广泛的活动、资源和产品，协助地方、部落、县、地区和州机构和组织，包括：执法和公共安全；急救人员；起诉；辩护；裁决；拘留；惩戒和缓刑；以及其他学科，如交通、驾驶执照、车辆登记、公共卫生和社会服务。我们的重点是犯罪历史系统、综合司法信息系统、信息技术（规划、采购、管理）和网络犯罪调查。我们的服务包括这些重点领域的内部和现场技术援助和培训、资源开发（网站、出版物、白皮书、会议、研讨会）、公共政策援助和模型开发（模型立法、标准和程序、最佳实践）。SEARCH 在线资源在 www.search.org 上提供有关执法信息技术 (IT)、综合司法、司法软件解决方案和 IT 采购的信息。