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EE P 595：用于网络安全的动手机器学习
信用卡欺诈和Kaggle欺诈性信用卡交易数据集恶意软件和恶意事件机器学习框架用于信用卡欺诈检测和恶意的事件检测功能缩放，使用可靠的Scaleer合成少数民族过度采样技术（SMIMOTE）来减轻数据不平衡决策树•第8周：在线学习广告范围，并在线学习广告范围，并进行在线广告封锁，程序bilary Blociary Blassing，以及
b'多伦多大学和您作为一名学生，分享了对学术诚信的承诺。提醒您，您可能因在考试撰写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已经为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰，可密封的塑料袋，包括但不限于：手机，智能手表，智能设备，平板电脑，笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备，将它们密封在提供的袋子中，然后在检查期间将袋子放在桌子下面。在考试结束之前，您将无法触摸袋子或其内容。如果在考试期间，除了在清晰，可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域中发现了这些物品，则可能会被指控犯有学术罪。学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
b'多伦多大学和您作为一名学生，分享了对学术诚信的承诺。提醒您，您可能因在考试书写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰，可密封的塑料袋，包括但不限于：手机，智能手表，智能设备，平板电脑，笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备，将其密封在提供的袋子中，然后在检查期间将袋子放在桌子下。在考试结束之前，您将无法触摸袋子或其内容。，在考试中，除了在清晰，可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域都发现这些物品，您可能会被指控犯有学术罪。对学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
智能手机中的晶体管如何形成量子点？
该团队取得了哪些成功？除了证明商用晶体管在低温下表现为量子点外，该团队还展示了使用商用半导体代工技术创建大型量子比特阵列的可行性。研究生 Suyash Pati Tripathi 设计了该团队的第一个 2 × 4 量子点阵列，实现了一个重要的里程碑。“这一突破使我们能够展示可以相互耦合的最小量子点（15 纳米 × 18 纳米）——这是量子技术领域向前迈出的重要一步，”他说。“然而，这只是一个开始！下一个目标是将这种量子点阵列与电子电路结合起来，创建一个完全集成的量子处理器。这种集成将使我们更接近开发实用、可扩展的量子计算机。”
有关手机射频能量和您的健康的事实
有些人报告了与接触电磁场（包括手机）有关的多种健康问题。这通常被称为“电磁超敏反应”。其症状因人而异，可能包括疲劳、倦怠、注意力不集中、皮肤发红和刺痛等等。这种敏感性可能会使一些人丧失行动能力。重要的是要知道电磁超敏反应不是医学诊断，但人们所经历的症状是真实存在的。这些症状可能与其他原因有关。值得信赖的医疗保健专业人员可以帮助电磁超敏反应患者采取措施找出原因并解决症状。据世卫组织称，目前尚无科学依据证明电磁超敏反应与接触电磁场之间存在联系。
双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。
通过智能手机进行的剑桥神经心理学测试自动化电池 (CANTAB®) 测试的可比性和可用性
CANTAB ® 空间工作记忆 (SWM) 是一种短时间（4-6 分钟）的工作记忆和执行功能测量方法，而 CANTAB® 匹配样本视觉搜索 (MTS) 是一种短时间（7 分钟）的注意力任务。CANTAB® 任务目前已验证可在平板电脑、笔记本电脑或台式机设备上执行。2022 年，Cambridge Cognition 改编了配对联想学习 (PAL) 任务，用于评估学习和记忆，供智能手机使用。这项工作现已扩展到包括 SWM 和 MTS 任务，以涵盖可在智能手机设备上测量的更广泛的认知领域。
邦德拉：个性化的AI驱动减肥手机...
全球肥胖症流行是对公共卫生的重大挑战，需要创新和个性化的解决方案。本文介绍了Pondera，这是一种创新的移动应用程序，通过整合人工智能（AI）和多维目标实现分析来革新体重管理。Pondera通过提供减肥量身定制的方法来区分自己，结合了各个用户数据，包括饮食偏好，健身水平和特定的减肥目标，以及高级AI算法以生成个性化的减肥计划。未来的开发方向包括完善AI算法，增强用户体验以及通过全面研究来验证有效性，确保Pondera成为实现可持续的体重减轻和健康改善的关键工具。
放弃一个人的自然态度和智能手机 - ...
抽象的Peirce和Husserl都意识到，尽管对大多数活动的成功至关重要，但我们的习惯和习惯概念仍然遮住了体验式画布的大部分。因此，除非准备工作使我们处于正确的思维方式，否则我们冒着意识到世界的风险，而不是这样 - 而是正如我们所期望的那样。虽然Peirce和Husserl主要关注为科学，符号学和数学等探索提供更好的观察基础，但我借鉴了他们的Phanerospic/现象学工具来打击技术的上瘾和令人难以置信的技术效果。我介绍了几个例子，以说明当我们（试图）摆脱前提和放松效率的追求时，我们如何实现当代的可能性，有助于吹嘘和追求意义。我的总体信息是，在一个越来越依赖智能手机（和即将VR）的设备形成式和单方面的世界观的时代，重新建立了与我们日常环境的无关紧要的接触，可以具有切实的生存益处，从而在Bud Tyrann趋势和浪费。
使用手机在低收入和中等收入国家中使用手机管理1型糖尿病（T1D）的局限性：对MHealth的影响
在全球范围内，青年中1型糖尿病（T1D）的患病率正在增加。手机，尤其是MHealth应用程序，可能会改善青年对这种慢性病的管理。但是，这些服务的设计很少对低收入和中等收入国家（LMIC）的用户说明。在本文中，我们研究了影响手机在肯尼亚农村和城市中使用手机来管理T1D的因素。我们的分析借鉴了与T1D青年（11至18岁之间），他们的照顾者以及其他重要的利益相关者（包括医生和学校老师）进行的58次访谈。我们的发现引起了人们对MHealth应用程序优先级的手机功能与参与者使用惯例的重大不匹配的关注。我们讨论了这些发现对MHealth设计和用户研究的实际含义。