XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System说谎
制导武器和爆炸物更新
为什么联邦工党政府又要自食恶果？该党非常害怕在国家安全问题上陷入困境的原因之一是，他们在十年前的 2012 年预算中削减了国防开支，现在历史又重演了。预算削减不是 APDR 的猜测，而是澳大利亚战略政策研究所进行详细分析得出的结论。ASPI 非常彻底、保守，不愿意强烈批评现任政府。然而，他们报告的标题也令人震惊：“大紧缩——ASPI 国防预算简报 2023-2024。”数字不会说谎。罪魁祸首是通货膨胀，它远高于预期。国防开支以 3% 的年率为基础，但现实情况是，一年多来，它一直是这个数字的两倍。预计中期会下降，但这对国防现在没有帮助。一些缓解措施正在实施中，但要等到 2027 年，届时将造成巨大损失，尤其是对澳大利亚工业。情况更加糟糕，因为上一届政府（以及现在的政府）一直在增加需要资助的项目，例如用于网络安全的 REDSPICE、用于制导武器和爆炸物企业 (GWEO) 的额外数十亿美元，以及向美国和英国工业承诺 30 亿美元作为对其核潜艇工业的某种自愿捐助。
智能多模式内姿势估计框架，结合了生成对抗神经网络
摘要 - 基于医学互联网（IOMT）和环境技术的监视内姿势估计对许多应用具有重大影响，例如与睡眠相关的疾病，包括阻塞性睡眠呼吸暂停综合症，睡眠质量评估和压力溃疡的健康风险。在这项研究中，已经提出了使用深度学习框架提出的新的多模式内姿势估计。同时收集的多模式说谎姿势（SLP）数据集已用于对所提出的框架进行性能评估，其中使用了两种模式，包括长波红外（LWIR）和深度图像来训练拟议的模型。这项研究的主要分配是特征融合网络和生成模型的使用来生成与其他模态相似的RGB图像（LWIR/DEPTH）。包含生成模型有助于提高姿势估计算法的总体准确性。此外，可以将该方法推广到在各种覆盖厚度水平下在家庭和医院环境中恢复人类姿势的情况。将所提出的模型与其他基于融合的模型进行了比较，并显示了PCKH @ 0.5的97.8％的提高性能。此外，已经评估了不同覆盖条件的性能，在家庭和医院环境下，使用我们建议的模型进行了改进。
能力学：嵌合体的年龄
鉴于当前迈向生物技术和基因工程的动力，有关技术的问题仍然是当今哲学家的主要问题。人类与技术之间的复杂关系已被广泛记载，其中1个竞争在于对技术的纠纷。在两端的范围内都是实体和器乐护理（即，在说谎的技术下的自主力量的实质原理和人类对技术控制的工具主义原则）。从最广泛的意义上讲，实质性仍然存在于现代主义传统之内，最著名的是与马丁·海德格尔（Martin Heidegger）和雅克·埃洛尔（Jacques Ellul）有关，而后者则与后现代传统相关，通常与唐·伊德（Don Ihde）和约翰·杜威（John Dewey）有关。ihde认为，海德格尔（Heidegger）并没有克服寻求稳定的可能性条件的本质主义项目，以实现真理。他批评了这些理由的现象学工作，特别是海德格尔（Heidegger），他认为，他回到了旧的存在形而上学的幻想中。对于IHDE，由于现代技术与传统技术完全不同，因此它们需要一种不同的哲学方法来理解它们。他认为，现代主义项目遵守终极真理和绝对语言的幻想，这最终导致了基本现实的幻想。而言，对于IHDE而言，与所谓的真实现实相比，偶然演讲的世界被证明是更真实的和主要的。
脑指纹技术
脑指纹识别是一种基于计算机的新技术，通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的文字或图片的反应，准确、科学地识别犯罪者。脑指纹识别技术基于这样的发现：当一个人遇到熟悉的刺激时，大脑会产生独特的脑电波模式。美国将功能性磁共振成像用于测谎，其依据是研究结果表明，被要求说谎的人的大脑活动模式与他们说真话时不同。本文讨论了在法庭上使用此类证据的相关问题。结论是，目前这两种方法都没有足够的数据支持其在检测谎言方面的准确性，因此不足以在法庭上使用。在犯罪学领域，美国开发了一种新型测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是迄今为止最好的测谎仪，据说可以检测出那些顺利通过测谎测试（传统测谎测试）的狡猾罪犯。新方法利用脑电波，可以检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波发出者也会抓住他。大脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对联邦调查局特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括重罪在内的现实生活情况的测试。
用于检测物理的机器学习分类器...
简介：基于加速度计的体育活动类型的测量通常用于替代自我报告。为了推进领域，希望这样的测量可以准确检测关键的日常体育活动类型。这项研究旨在评估机器学习分类器的性能，用于根据双重与单个加速度计的设置在自由生活中检测坐，站立，撒谎，步行，跑步和骑自行车。方法：22名成年人（平均年龄[SD，范围] 38.7 [14.4，25 - 68年）穿着两个轴性AXTIVITY AXTIVE AXTIVE AXTIVE AX3加速度仪位于低背部和大腿上，以及位于胸部上的GOPRO相机，在自由生活中记录下身体运动。使用标记的视频用作地面真理，用于训练使用1、3和5 s的窗口长度训练极端梯度的分类器。使用剩余的交叉验证评估分类器的性能。结果：总记录时间约为38小时。基于5-S窗口，双加速度计设置的总体精度分别为96％，单个大腿和后加速度计的设置分别为93％和84％。单个加速度计设置的精度降低是由于基于大腿加速度计记录（77％）的检测精度较差，并且基于后加速度计记录（64％）。结论：使用极端梯度提升分类器，可以根据双加速度计记录在自由生活中准确检测到关键的每日体育活动类型。当预测基于单个大腿加速度计的记录时，总体准确性会略有下降，但检测说谎很差。
寻找裂缝：人工智能在军事应用的新视角
亚当斯，道格拉斯。终极搭便车指南。完整且未删节。纽约：Wings Books，1996 年。 Ben Jiang。“中国科技老兵在 ChatGPT 狂潮中投身人工智能初创企业。”南华早报，2023 年 4 月 7 日。https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3217457/chinese-tech-veterans-jump-ai-start-ups-amid-chatgpt-frenzy。 克劳塞维茨，卡尔·冯。论战争。迈克尔·艾略特·霍华德和彼得·帕雷特主编。第一次平装印刷。新泽西州普林斯顿：普林斯顿大学出版社，1989 年。 哈夫，达雷尔和欧文·盖斯。如何用统计数据说谎。诺顿平装再版。纽约：诺顿，1993 年。 Ian Bogost。“ChatGPT 比你想象的还要愚蠢。”大西洋月刊 (在线)，2022 年 12 月 7 日。https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-openai-artificial- intelligence-writing-ethics/672386/。李开复。人工智能超级大国：中国、硅谷和新世界秩序。纽约霍顿·米夫林·哈考特出版社，2018 年。迈克尔·拉里斯。 “致命的特斯拉车祸与技术和人为失误有关”，《华盛顿邮报》[在线]，2020 年 2 月 25 日。https://www.washingtonpost.com/local/trafficandcommuting/deadly-tesla-crash-tied-to-technology-and-human-failures-ntsb-says/2020/02/25/86b710bc-574d-11ea-9b35-def5a027d470_story.html。奥尼尔，凯茜。数学毁灭武器：大数据如何加剧不平等并威胁民主。第一版。纽约：Crown，2016 年。肖天亮。军事战略学。楼耀良、康武超、蔡仁钊主编。北京，中国：国防大学出版社，2020 年。
呼吸系统疾病的全球影响
我们将呼吸和呼吸系统健康视为理所当然，但我们的肺使我们能够生活、欢笑、爱和享受活动。肺是重要器官，易受空气传播的感染和伤害。呼吸系统疾病是世界范围内死亡和残疾的主要原因。近 2 亿人（占世界人口的 4%）患有慢性阻塞性肺病，每年有 320 万人死于该病 [1-3]，是全球第三大死亡原因。哮喘影响全球超过 3.5 亿人 [4]，是全球最常见的儿童慢性病。肺炎每年导致超过 240 万人死亡 [5]，是新生儿期以外 5 岁以下儿童和 65 岁以上成年人死亡的主要原因 [6]。每年有超过 1000 万人患上结核病，140 万人死于结核病，结核病是继 COVID-19 大流行之后最常见的致命传染病 [7]。当前的疫情已夺去 450 多万人的生命，其中大部分是呼吸系统疾病 [8]。肺癌每年导致 180 万人死亡，是所有癌症中最致命的 [9]。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，2019 年，呼吸系统疾病位列十大死因之列，每年导致 800 多万人死亡 [10]。此外，至少有 24 亿人暴露于室内空气污染 [11]，90% 的人呼吸的室外空气超过了世卫组织的指导限值，尤其是在中低收入国家 [12]，超过 13 亿人暴露于烟草烟雾中 [13]。事实是，我们中的许多人都对这些严峻的现实一无所知，但数字不会说谎。
图书馆董事会会议
A.伯明翰市电子邮件“周二的市选举结果。 2019 年 11 月 5 日由奥克兰县认证” B.伯明翰市专员和图书馆董事会选举结果 C. 鲍德温博客文章“Jennifer Wheeler 当选鲍德温公共图书馆董事会成员” D. Eagle 文章“图书馆举办秋季图书销售” E. Downtown Publications 文章“鲍德温提供在线手工制作课程” F. Downtown Publications 文章“鲍德温提供可下载的杂志” G. Eagle 文章“图书馆提供免费数字杂志” H. Downtown Publications 文章“Barbara Heller” I. 鲍德温博客文章“2019 年 11 月员工最爱” J.学习连接发现 2019/2020 年冬季 K. BPL 营销材料“书籍之战 2020 宣传册” L. BPL 营销材料“如果您喜欢我们中的一个在说谎”宣传册 M. BPL 营销材料“如果您喜欢我们的星运里的错”宣传册 N. BPL 营销材料 – 成人“冬季阅读挑战”书签 O. BPL 营销材料 – 青少年“冬季阅读挑战”书签 P. BPL 营销材料 – 青少年“冬季阅读挑战”宾果游戏 Q. Eagle 文章“'Boo'mingham 和 Beverly Hills 本周末进入万圣节气氛”
汤姆·米切尔 - CMU计算机科学学院
•从多项选择问题中自动生成和标记知识组件S.（获得了会议最佳数据集奖）•在生成AI，W。Balu，V。Cerf等人时代保护科学完整性，《国家科学院学院论文集》，社论，第1卷。121，否。22，5月，2024年。•学习比较提示：结合学生日志中的见解和大型语言模型，T。Zhang，H。Kumar，R。Schmucker，A。Azaria，A。Azaria，T。Mitchell，T。Mitchell，AAAI教育工作室，20024年2月，2024年，•荷叶边和莱利：迈向自动吸引会话辅导系统，R。Schmucker，M。Xia，A。Azaria，T。Mitchell，T。Mitchell，Neurips，Neurips 2023 2023年生动AI的教育研讨会（GAIED），1223年12月，2023年，•阅读并收获回报：在说明手册的帮助下学习atari，Y。Wu，Y。Fan，A。Azaria，Y。Li，T。Mitchell，第37届神经信息处理系统会议（Neurips 2023），第37页，第37页，967--976，2023年12月。•LLM的内部状态知道何时说谎，A。Azaria，T。Mitchell，计算语言学协会的发现：EMNLP 2023，pp。967--976，2023年12月。•学习提供有用的提示：援助行动评估和政策改进，R。Schmucker，N。Pachapurkar，S。Bala，T。Mitchell，T。Mitchell，第18届欧洲技术增强学习会议，EC-TEL 2023，2023年9月。
行政办公桌
2020 年是多么不平凡的一年；新冠疫情、黑人的命也是命、竞选活动和选举、加州山火、飓风甚至杀人蜂。没有人认为世界正在分崩离析。但是，尽管有这些可以理解的感受，但也存在一些亮点。首先，我们的世界比人类历史上任何时候都更加和平。虽然存在许多冲突，但规模往往较小，而且不如过去的冲突那么致命。我知道这似乎不真实，但数据不会说谎。有关更多详细信息，请参阅 https://ourworldindata.org/war-and-peace 今年，1.54 亿美国人参加了总统选举投票，我读到的参与率是百多年来最高的。关于种族平等的讨论继续在多个场合进行，而且比以往任何时候都更加公开。2020 年上半年，美国的慈善捐款增长了约 7.5%。人们关心他人。在不到一年的时间内，多种有效的 COVID-19 疫苗被开发、测试、批准并开始分发。美国医疗保健系统总体上受到严重打击，在一些领域面临不堪重负，但迄今为止尚未完全崩溃。尽管面临上述挑战，但过去一年，你们在 NDI 的工作非常出色。你们“顺应形势”，许多患者得到了评估、治疗、稳定和康复。下个月，我们的 DAMAR 合作伙伴关系将最终开始，未来几周，礼来将扩大其抗体治疗能力，并在其当前的 4W 运营中增加 4E，使他们每天服务的患者数量增加一倍。2021 年将发生变化，希望在多个方面和问题上有所改善，但 2020 年 12 月 31 日只是一个人为的时间标记和里程碑，我们应该用它来评估我们目前所处的位置，并借此机会重新致力于在 2021 年尽我们所能和应该做到的一切。Jerry Sheward，医学博士