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对儿童和其他弱势群体的隐私风险和危害...
目前，《隐私法》尚未包含对儿童或其他弱势群体的任何特定保护，也不包含对公平处理个人信息的任何一般要求。从广义上讲，它基于通知，同意和目的的一致性对数据收集和处理施加限制。一般而言，《隐私法》中的《澳大利亚隐私原则》（APP）允许收集和处理个人信息，包括儿童和其他弱势群体的个人信息，只要通过合理的步骤遵守指定事项的合理步骤，以及是否存在指定问题的透明度，以及是否存在可访问的隐私政策以及足够的合法性基础和数据收集和处理。就使用和披露而言，法律依据通常需要与收集或同意的目的一致。同意主要是在信息中符合“敏感信息”的主要内容，尽管它隐含地基于要求直接从个人直接收集数据的要求。这些应用程序的前提是假设个人能够提供知情同意，并且通知要求足以告知同意。因此，这些规定为解决儿童和其他弱势个人的保护提供了逻辑上的起点。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
2024-2025 CRA QUAD纸：优先考虑计算研究以授权和保护弱势群体
弱势群体，例如儿童，老年人，农村人群，残疾人和LGBTQ+社区，通常具有相互的身份，可以扩大挑战，包括残疾（4人中的1人），家庭暴力（1人）（4分之一）和贫困（1分之一）。这些问题需要创新的解决方案，以保护和增强弱势个人的权力。美国已经采取了联邦援助计划的反应，以支持有需要的人和特定人口统计的政策，这些政策减轻了特殊团体的艰辛，同时使他人受益。例如，遏制在人行道上切割（《美国残疾人法》第二次）使出行问题的人以及推动婴儿推车或运输物品的人受益。技术可访问性要求（1973年的《康复法》第508条）帮助人们随着时间的推移或不同情况下的能力变化（例如，在大声环境中的封闭字幕）变化。这些计划强调了我们国家致力于支持弱势个人的承诺，同时使所有人受益。
双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
基于不同群体的认知功能的大脑连通性与新学习技能之间的关系
方法是根据他们的意愿和可用性选择了14岁及以上的五十个人自愿参加了这项研究。一项李克特级调查评估了学习新技能对认知功能和行为的感知影响，并进行了预研究的调查，以收集人口统计数据和当前的认知能力。主要调查包括有关参与，解决问题，记忆，重点，创造力，信心和持续学习的问题，并以2、4和7周的特定时间间隔进行管理。为了确保数据的准确性和可靠性，调查的设计经过了系统的验证和预测试过程。获得了知情同意书，并通过Google表格匿名进行了调查，并牢固地存储了响应。调查响应被安全存储以确保机密性，数据分析的重点是描述性统计和相关性，以探索学习新技能和认知功能的变化（包括大脑连接性）之间的关系。调查开发的初始阶段涉及与研究假设相关的关键结构：学习新技能对认知能力的记忆功能的影响以及诸如记忆力，问题，关注和问题的影响。基于现有文献和先前关于技能获取和认知发展的研究，制定了一组8个核心问题。这些问题分为主题类别，这些类别解决了认知能力，学习参与和技能的自我评估。此同行审查过程允许对问题的清晰度，相关性和全面性进行反馈。例如，调查要求参与者对他们当前的认知能力的信心，从事挑战认知技能的活动的频率以及在参与新技能后的注意力和解决问题能力方面的提高。为了确保调查的内容有效性，认知心理学和教育评估方面的主题专家对初始问题进行了审查。基于此反馈，进行了少量修订以改善问题措辞，并确保项目与研究的目标直接相关。在调查进行全面执行之前，进行了一个较小的10个人组进行预测试，人口特征与
有限提出的群体的有界共同体-Iris
摘要。我们提供有界共同体的新计算：如果在所有正度程度上具有微不足道的真实系数的有界的共同体，则一组有限的无环。我们表明，存在一个有限产生的无界无环群的连续体，并构建了一个有限的无界无环群。另一方面，我们构建了一个有限生成的群体的连续体，其有限的共同体在大于或等于2的所有程度上具有无数的维度，并且有限地提出了一个。可计数的不符合性群体，但这些构成了第一个有限的/有限呈现的示例。最后，我们表明有界共同体的各种算法问题是不可决定的。
微生物群体驱动的疗法发生 -
认知症状在感染后长达2年中通常描述了超出Covid-19感染的急性阶段的认知症状。认知性能之间的关系，特别是在感染后长期观察到的情节记忆过程，而在Covid-19的急性阶段中的细胞因子水平尚未在人类中鉴定出来。确定在SARS-COV-2感染的急性阶段分泌的细胞因子IL1β，IL-6和TNFα的水平是否相关，并预测感情后6至9个月和12到15个月的人类的口头和视觉空间情节记忆表现。从急性期（IL-1β，IL-6，TNFα，TNFα）中测量的细胞因子浓度的关联和预测价分析。为此，我们使用了Spearman相关性和广义线性混合模型。IL-1β水平与感染后6-9个月的言语记忆总回忆评分有关。感染后12-15个月IL-6预测言语记忆评分。这项研究表明，SARS-COV-2感染急性阶段炎症反应的严重程度预测了长期感染后的言语发作记忆表现。
生物群体意识差异对热带生态系统保护和恢复不利
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
研究表明，各种病毒群体在肠道细菌的单菌株上共存
这种称为病毒体的颗粒可用于将所需的遗传物质传递到具有广泛应用的细胞中，包括基因疗法和工程生物学。专门为所需的行动部位提供药物构成了重大挑战，并且是药物开发的关键，科学家试图在不引起负面副作用的情况下实现所需的治疗作用。这项工作有可能为这项挑战做出解决方案。