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1602 CV: Biometrics, Face, Gesture & Pose Gaze Label Alignment: Alleviating Domain Shift for Gaze Estimation Guanzhong Zeng; Jingjing Wang; Zefu Xu; Pengwei Yin; Wenqi Ren; Di Xie; Jiang Zhu Saturday March 1, 12:30pm-2:30pm
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Wonhyeok Choi; Kyumin Hwang; Minwoo Choi; Kiljoon Han; Wonjoon Choi; Mingyu Shin; Sunghoon Im Friday February 28, 12:30pm 14105 - Weighted Poisson-disk Resampling on Large-Scale Point Clouds Xianhe Jiao; Chenlei Lv; Junli Zhao; Ran Yi; Yu-Hui Wen; Zhenkuan Pan; Zhongke Wu; Yong-Jin Liu Friday February 28, 12:30pm-2:30pm
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Cirbo：布尔电路分析和合成Daniil Averkov的新工具；塔蒂亚娜·贝洛娃（Tatiana Belova）； Gregory Emdin； Mikhail Goncharov； viktoriia krivogornitsyna;亚历山大·库利科夫（Alexander S. Kulikov）； Fedor Kurmazov； Daniil Levtsov； Georgie Levtsov； Vsevolod Vaskin; Aleksey Vorobiev div>
会议议程 AAIC 神经科学 Next 巴塞罗那中心
下午 1-1.30 ISTAART 为早期职业研究人员提供的机会 演讲者：Ozama Ismail（阿尔茨海默病协会） 探索通过 ISTAART（国际阿尔茨海默病研究与治疗促进协会）可获得的好处和资源。本次会议将重点介绍职业发展机会、交流机会以及早期职业研究人员在 ADRD 研究领域提升职业生涯的方法。
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在数量渲染中传感表面斑块，以推断签名距离功能Sijia Jiang，Tong Wu，Jing Hua，Zhizhong Han 2月27日，星期四，2月27日，星期四，12:30 pm-2：30pm 2578 CV_3D_COMPUTER_COMPUTER_COMPUTER_VISION_VISION_VISION QUERY QUERY QUERY QUERY SLAM SLAM SLAM SLAM SIJIA JIANG，ZIJIA JIANG，JING HUA，ZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHISPRATY，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四， 2737 cv_3d_computer_vision
实现AI ACT合规性（AAIAC）
AAIAC研讨会提供了两天的研讨会，以探索实现欧盟AI ACT合规性的方法和方法。目的是根据针对AI生态系统的专业运营商和感兴趣方的“合规模式”来分析新的法律框架。基于学术和实践分析，该研讨会被认为是共享法律知识和合规实践的平台。
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Shivam Goel, Panagiotis Lymperopoulos, Ravenna Thielstrom, Evan Krause, Patrick Feeney, Pierrick Lorang, Sarah Schneider, Yichen Wei, Eric Kildebeck, Stephen Goss, Michael C. Hughes, Liping Liu, Jivko Sinapov, Matthias Scheutz 2:30-3:45pm Is it possible to find the single nearest neighbor高度的查询？kai -ming ting;高什·沃西（Takashi Washio）； Ye Zhu;杨Xu; Kaifeng Zhang提取问题的实验设计：错误得分和回答长度Amer Farea的影响；弗兰克·艾默特·斯特里布（Frank Emmert-Streib）*解释建模：通过推理其隐性道德判断，对句子的社会基础； MariaMihaelaTruşcǎ； Marie-Francine Moens
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reuth mirsky bad ai，良好的AI-重新思考我们的人造队友Zheyuan Ryan shi可扩展，可持续，可持续，可概括且负责的公共部门的AI伊丽莎白·邦德·凯利（Elizabeth Bondi-Kelly）实现AI的AI，以实现影响：朝着参与性的人为保存和慢性健康协作> a
引用 Schepman, A., & Rodway, P. (2023)。《对人工智能的一般态度量表 (GAAIS)：确认性验证以及与个性、企业不信任和一般信任的关联》。《国际人机交互杂志》，39(13)，2724-2741。https:// doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度，本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证，此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构（积极、消极），并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素（五大人格特质、企业不信任和一般信任）是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极，可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高，总体上对 AI 的态度就越消极，而一般信任程度越高，对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。
组织结构图 BAAINBw ZA 数据 - 德国联邦国防军
ZA3.5 纪律事项、损害和责任评估、BAAINBw 的 DSt 采购和合同监督、员工代表和平等机会事项；与 BAAINBw 中的家庭和工作/职业以及儿童保育的兼容性相关的事项、津贴相关法律的变更、ADSB、流程官员主要流程人员