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财务管理
美国政府的执行（USG）安全合作（SC）计划涉及大量资金的管理。外国军事销售（FMS）根据立法规定的“无损害”概念和行政授权的“无助”政策实施了这一事实，这执行了有效的财务计划和问责制的要求，并导致了FMS特有的数据收集和报告系统的创建。建筑合作伙伴能力（BPC）计划还需要细心的财务管理和计划，因为它们到期和取消了资金的立法限制。财务管理是深远的，在案件和计划的整个生命周期中，SC社区的所有功能学科都必须考虑。本章将讨论基于既定国防部（DOD）信托要求的USG组织的过程和程序。在国防部的各个级别上进行管理必须确保在实施和执行SC案件和程序后遵守这些过程和程序。The primary financial management references highlighted and discussed in this chapter include the DOD Financial Management Regulation (FMR) 7000.14-R Volume 15 (Security Cooperation Policy), Defense Security Cooperation Agency (DSCA) Security Assistance Management Manual (SAMM) Manual 5105.38-M Chapter 9 (Financial Policies and Procedures), Chapter 16 (Case Reconciliation and Closure), and the SAMM Appendix 7 (Case Reconciliation and Closure Guide （RCG））。
负责任地创作 AI 艺术：艺术家的实地指南
用于生成合成媒体的机器学习工具可以实现创造性表达，但也可能产生误导和造成伤害的内容。《负责任的人工智能艺术领域指南》为设计师、艺术家和其他制作者提供了一个起点，让他们了解如何负责任地谨慎使用人工智能技术。我们建议使用人工智能的艺术家和设计师将他们的作品置于负责任的人工智能的更广泛背景中，关注他们的作品可能带来的意想不到的有害后果，这些后果在信息安全、错误信息、环境、版权以及有偏见和挪用的合成媒体等领域都有所理解。首先，我们描述生成媒体的更广泛动态，以强调使用人工智能的艺术家和设计师如何存在于具有复杂社会特征的领域中。然后，我们描述了我们的项目，这是一个专注于人工智能创作生命周期中四个关键检查点的指南：(1) 数据集、(2) 模型代码、(3) 训练资源和 (4) 发布和归属。最后，我们强调，对于使用人工智能的艺术家和设计师来说，考虑这些检查点和刺激是构建创造性人工智能领域的起点，并关注其作品对社会的影响。关键词合成媒体人工智能艺术负责任的人工智能人工智能伦理生成媒体
MASA-TCN - DR-NTU
摘要 — 从脑电图 (EEG) 信号中进行情绪识别是生物医学研究的一个重要领域，其应用范围广泛，从精神障碍调节到人机交互。在本文中，我们讨论了 EEG 情绪识别的两个基本方面：情绪状态的连续回归和情绪的离散分类。虽然分类方法已经引起了广泛关注，但回归方法仍然相对未被充分探索。为了弥补这一差距，我们引入了 MASA-TCN，这是一种新颖的统一模型，它利用时间卷积网络 (TCN) 的空间学习能力进行 EEG 情绪回归和分类任务。关键创新在于引入了空间感知时间层，使 TCN 能够捕捉 EEG 电极之间的空间关系，从而增强其辨别细微情绪状态的能力。此外，我们设计了一个具有注意力融合的多锚块，使模型能够自适应地学习 EEG 信号中的动态时间依赖性。在两个公开数据集上的实验表明，MASA-TCN 在 EEG 情绪回归和分类任务中都取得了比最先进方法更高的结果。
基于SSVEP的脑损伤中的疲劳因素及疲劳指标...
根据频率范围，EEG 信号可以区分出六种不同的大脑节律：delta（0.5 至 4 Hz）、theta（4 至 8 Hz）、alpha（8 至 13 Hz）、mu（8 至 13 Hz）、beta（13 至 30 Hz）和 gamma（25 至 100 Hz）。delta 节律发生在幼儿或成人深睡或脑部异常的人身上，由低于 3.5 Hz 的频率成分组成。theta 节律发生在人疲劳且无法集中注意力时，主要出现在颞叶和顶叶区域。枕叶用于记录 alpha 节律。当人们睡着时，这种节律会完全消失，但当他们平静而清醒、困倦但清醒且疲劳时，它就会出现。此外，如果人们试图保持清醒，alpha 将占主导地位。beta 节律主要在顶叶和额叶区域产生。当一个人注意力集中、兴奋或激动时，就会出现 Beta 节律（Brismar，2007；Miller，2007；Foong 等人，2019）。mu 节律和 gamma 节律可以分别从感觉运动区域和躯体感觉皮层记录下来。gamma 节律在学习、记忆和处理数据方面至关重要。此外，它还出现在高级认知任务中（Herrmann 和 Demiralp，2005；Fazel-Rezai 等人，2013）。
3D模型检索算法基于注意力和多...
随着计算机视觉的快速发展，3D数据正在迅速增加。如何从大量模型中检索类似模型已成为一个热门研究主题。但是，为了满足人们的需求，需要进一步提高检索准确性。在多视图3D模型检索方面，如何有效地学习视图之间的信息是提高性能的关键。在本文中，我们提出了一种基于注意力和多视图融合的新型3D模型检索算法。具体来说，我们主要构建了两个模块。首先，动态的专注图学习模块用于学习视图块之间的内在关系；然后，我们提出了注意力网络算法，该算法结合了通道注意算法和NetVlad算法。，它根据特征通道之间的信息来学习特征通道之间的信息，以增强特征表达能力，然后使用NetVlad算法根据聚类信息将多个视图功能融合到全局特征中。本质上，全局特征是根据欧几里得距离来检索的模型的唯一功能。与使用ModelNet10和ModelNet40的其他最新方法相比，该方法证明了检索图的显着改善。我们的实验还证明了模块在算法中的有效性。
政治经济学研究助理 - 哈佛经济学
政治经济学研究助理：拉丁美洲和美国的城市，不平等和公共物品，我正在寻找一名研究助理，以尽快开始工作约10-15个小时约2个月大约2个月（给予或服用）。该职位需要在巴西葡萄牙语中精通定量数据工作以及统计分析和/或语言流利度 - 如果有兴趣，请与您联系，如果您有任何技能或两个技能。一组研究项目集中在拉丁美洲国家和美国的资本城市，我们将在很大程度上与人口普查数据，经济指标和政治变量（例如选举数据集）合作。具体职责包括收集和清洁数据，在R中构建指数（这里不需要先前的经验，而索引超出了R的熟练程度），进行统计分析以及在R和Stata中制作地块。在第二个项目中，我正在寻找带有阅读和写作语言能力在巴西葡萄牙语的RA，以协助分析历史报纸文章中的信息。理想的候选人在统计工具（例如R或Stata）具有足够的背景经验，该工具与该项目的主题相关，并专注于细节。职位要求摘要：
BI-PATH组合YOLO用于实时的几个射击对象检测
几乎没有射击对象检测（FSOD）近年来随着模型训练期间实例的定量限制而受到更多关注。以前的作品基于元学习和转移学习的重点关注检测精度，但忽略了推断速度，这很难适用于应用量。在这封信中，为了保持高的下环速度和可比的检测精度，我们提出了一个标题为“双路径组合”的实时检测器，您只能看一次（BC-Yolo）FSOD。bc-yolo可以通过两阶段训练方案归类为基于转移学习的单阶段对象检测器。它特别由双路线并行检测分支组成，分别检测基础和新的类对象，并且通常在推断阶段检测对象。此外，为了提升从几个射击对象训练的模型概括，我们进一步提出了一种细心的Dropblock算法，以使探测器专注于对象的整个细节，而不是局部判别区域。Pascal VOC 2007和MS Coco 2014数据集的广泛实验表明，我们的方法可以比最先进的方法在速度和精确度之间实现更好的交易。
人工智能与性别平等保障
人工智能的运作——代表着未来最大的挑战之一，不容推迟。面对这一转变，所有相关参与者（立法者、企业和学术界）必须制定连贯的监管规定。人工智能已经可以比人类更好地完成许多任务，许多行业都将从人工智能的出现中受益。公共行政就是一个例子。人工智能技术的使用需要数字技能、政府机构的积极作用以及公共行政部门本身，以创建一个用于生成和训练算法以支持行政活动的系统。人工智能的使用不仅会带来好处，而且还会让人们更加关注使用这种技术所固有的可能关键性。例如，性别偏见是人工智能可能表现出偏见和歧视的众多领域之一。因此，打击歧视的绝对重要性现在无可辩驳地出现在欧盟（“EU”）的监管框架中，这并不奇怪。 1 值得注意的是，有必要对人工智能进行监管，但不能过度监管。解决方案是所有参与者之间积极合作，制定监管政策。这项政策应协调一致，关注不同的需求，能够开发合乎道德的人工智能，尊重个人权利，同时促进创新。这将需要各国政府以及欧盟和国际层面协调人工智能的开发、部署和评估。
塞尔维亚加速推进 VIGYAN 计划高端...
1. 经选拔，我在此同意参加位于布巴内斯瓦尔的 CSIR 矿物与材料技术研究所组织的“材料进步与技术应用方法 (MAMTA)”高端研讨会。 2. 全心全意参加本次研讨会并出席所有实验课，真诚付出，尽心尽力。 3. 我还将负责并专心参与讨论/互动环节。 4. 我知道必须参加所有实验课、通过课程考核并提交报告才能成功获得认证。 5. 我理解本次研讨会提供的材料仅用于教育/学术目的。 6. 在任何平台上上传/托管/共享任何内容均属违法，侵犯知识产权。 7. 任何代理人参加研讨会将被立即取消其候选资格，并向其所在机构报告。 8. 我理解要确保我的亲自到场，并且任何这方面的支持均需向申请人的母机构寻求。组织机构对此不承担任何责任。9. 我将严格遵守印度政府和奥里萨邦发布的 COVID 指南。10. 我同意遵守组织机构和 SERB 的任何其他条款和条件。
麻醉引起的小儿种群中的发育神经毒性
麻醉和镇静剂可能会导致儿童长期负面神经认知后果。关于该学科的许多临床报告对临床小儿麻醉学领域产生了深远的影响。来自动物模型的发现表明，早期暴露于麻醉可能会导致大脑中神经认知障碍和凋亡细胞死亡。，尽管由于许多可变因素，因此无法将实验动物的发现直接转化为儿科人群中麻醉的方法，但父母和政府监管机构已经变得敏感，并且专注于儿童麻醉的潜在不良影响。人类中的多次流行病学研究增加了越来越多的证据体系，表明早期麻醉后的神经系统障碍和认知能力下降。这得到了几个结果指标的支持，包括经过验证的神经心理学测试，神经发育或行为障碍的教育干预措施以及学业成绩或学校准备就绪。这些结果已在涉及患有全身麻醉的儿童的临床研究中进行了评估。本文的主要目的是批判性地检查临床发现，进行证据的系统分析，讨论神经毒性的潜在潜在基础机制，麻醉诱导的发育神经毒性的病理生理学涉及线粒体，内脑脑肿瘤肿瘤和溶酶体，以及dedicia inst and dediciacia涉及线粒体。尽管有必要进行详细的控制良好的临床研究，但迄今为止的证据支持手术麻醉对小儿人群诱导神经毒性的潜在不利影响并未被夸大。