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潜印检查和人为因素：通过系统方法改进实践
1 Barnes, J.“历史。”《指纹资料手册》。美国国家司法研究所，2011 年。Cole, S. 嫌疑人身份：指纹识别和犯罪识别的历史。哈佛大学出版社，2001 年。2 Mnookin, J.“DNA 分析时代的指纹证据。”《布鲁克林法律评论》，67（2001 年）：13。3 例如，R. v. Smith，2011 EWCA Crim。1296；Bertino, A. 和 P. Bertino。法医科学：基础与调查。西南教育出版社，2009 年（Stephen Cowans 案）；美国司法部，监察长办公室。对 FBI 对 Brandon Mayfield 案处理的审查（非机密和删节版）。美国司法部，2006 年 3 月；Sweeney，C.“检察长出席 Shirley McKie 指纹调查。”泰晤士报，2008 年 10 月 21 日。4 例如，Leveson，B.刑事法庭的专家证据——问题，致法医科学协会的演讲，伦敦大学国王学院，2010 年 11 月 18 日。有关具体案例的讨论，请参阅第 6 章。5 Sanders，M. 和 E. McCormick。工程和设计中的人为因素，第 7 版。McGraw-Hill Companies，1993 年。6 美国国家科学院、医学研究所、美国医疗质量委员会。人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗体系。美国国家科学院出版社，1999 年。
隐性指纹检查和人为因素 - GovInfo
1 Barnes, J. “历史。”在《指纹手册》中。美国国家司法研究所，2011 年。Cole，S. 嫌疑人身份：指纹识别和犯罪识别的历史。哈佛大学出版社，2001 年。 2 Mnookin，J. “DNA 分析时代的指纹证据。”布鲁克林法律评论，67（2001）：13。 3 例如，R. v. Smith，2011 EWCA Crim. 1296；Bertino，A. 和 P. Bertino。法医科学：基础与调查。西南教育出版社，2009 年（Stephen Cowans 案）；美国司法部监察长办公室。对 FBI 对 Brandon Mayfield 案处理的审查（未分类和删节版）。美国司法部，2006 年 3 月；Sweeney，C。“检察总长将在 Shirley McKie 指纹调查前出庭。”泰晤士报，2008 年 10 月 21 日。 4 例如，Leveson，B。《刑事法庭中的专家证据——问题》，致法医学会的演讲，伦敦大学国王学院，2010 年 11 月 18 日。有关具体案例的讨论，请参阅第 6 章。 5 Sanders，M. 和 E. McCormick。《工程和设计中的人为因素》，第 7 版。麦格劳-希尔公司，1993 年。 6 美国国家科学院、医学研究所、美国医疗质量委员会。《人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗体系》。美国国家科学院出版社，1999 年。
评估凝胶和干电极以进行脑电图测量，以比较其对人类多模式工作负载检测的适用性
知道在某些任务中，一个人的总体工作量水平在不同领域很有帮助。为预防精神障碍，例如由于永久性压力和超负荷而倦怠，知道一个人的整体工作量水平（Greif＆Bertino，2022）是一个优势，因为过去的精神障碍趋势（世界卫生组织，2023年，2023年），必须尽可能地避免这种情况。尤其需要在工作量方面更好地监控安全 - 关键环境，以保护在其中工作的人。例如，在太空飞行中，重要的是要了解每个宇航员的工作量水平，因为更高的工作量水平与犯错的风险更高有关（Morris＆Leung，2006年），这可能会迅速致命地结束。此外，由于宇航员一般不使用宇航员，因此ISS和太空中的微重力（ESA，2023）可能会影响整体工作量。Wickens（2008）的多重资源模型定义了影响工作负载的不同维度。微重力的对象的行为与地球重力中的物体显着不同。因此，视觉处理和特殊活动消耗了更多资源，因为宇航员会看到行为
可持续运营海洋学 - EuroGOOS
波兰-俄罗斯-挪威在沿海运营服务方面的合作。...... 31 ��������������������������������������������������� 1、Marzenna Sztobryn1 和 Natalia Drgas1 不同地中海再分析数据集的评估和比较：1985–2007 年。.................................................................................................................................................................................... . 43 M. Adani*、G. Coppini、S. Dobricic、M. Drudi1、C. Fratianni、A. Grandi、V. Lyubartsev、P. Oddo、S. Simoncelli、N. Pinardi 和 M. Tonani 弗拉姆海峡综合海洋观测和建模系统 . . . . . . . . . . . . . . 50 Stein Sandven*、Hanne Sagen、Laurent Bertino、Agnieszka Beszczynska-Möller、Eberhard Fahrbach、Peter F. Worcester、Matthew A. Dzieciuch、Waldemar Walczowski、Piotr Wieczorek、Emmanuel Skarsoulis、Andrey Morozov、Dany Dumont、Craig Lee、Brian D. Dushaw、Edmond Hansen 和 Harald Rohr 基于 POSEIDON Pylos 天文台的南爱奥尼亚海的水动力学特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . . . 59 D. Kassis*、K. Nittis、L. Perivoliotis、A. Chondronasios、G. Petihakis 和 P. Pagonis 德国湾和波罗的海西部自动 MARNET 站的海面温度变化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Detlev Machoczek* 可在 IFREMER/CERSAT 上获取的海冰卫星产品 . . . . . . . . . . . . . . . . .
纤维束成像通过测试：扩散成像的结果......
Gabriel Girard a , b , c , 1 , ∗ , Jonathan Rafael-Patiño b , c , 1 , Raphaël Truffet d , Dogu Baran Aydogan e , f , g , Nagesh Adluru h , i , Veena A. Nair i , Vivek Baraka and Prabhabra , Alexander Jr . , k , l , Sara Bosticardo m , n , Ilaria Gabusi m , o , Mario Ocampo-Pineda m , Matteo Battocchio m , p , Zuzana Piskorova m , q , Pietro Bontempi m , Simona Schiavi r , Alessandro Daducci m , fi Sandra Bostika , Stabi , Cisco Tomasz Pieciak s , u , Matteo Frigo v , Sara Sedlar v , Samuel Deslauriers-Gauthier v , Ivana Koj chi ć v , Mauro Zucchelli v , Hiba Laghrissi v , ao , Yang Ji v , Rachid Deriche v , Kurt G Schilling w , Bennett w , Axman , Caccio and Cacci am , Gianpaolo Antonio Basile y , Salvatore Bertino y , Nancy Newlin x , Praitayini Kanakaraj x , Francois Rheault x , Patryk Filipiak z , Timothy M. Shepherd z , Ying-Chia Lin z , Dimitris G. Placantonakis aa , Ferna Ená . errez p , Alonso Ramírez-Manzanares ac , Ricardo Coronado-Leija z , Pablo Stack-Sánchez ac , Luis Concha ad , Maxime Descoteaux p , Sina Mansour L. ae , af , Caio Seguin af , ag , ah , Andrew Zalesky ae , af , c. Ye Wu aj , ak , Sahar Ahmad aj , Pew-Thian Yap aj , Antoine Théberge p , Florence Gagnon p , Frédéric Massi p , Rémy Fischi-Gomez a , b , c , Rémy Gardier c , Juan Luis Villarreal Haro c , Marco Piz c , Emma d'El Caru , Jellian ppe Thiran a , b , c
人工智能与合作
人工智能与合作 计算社区联盟 (CCC) 四年一次的论文 Elisa Bertino（普渡大学）、Finale Doshi-Velez（哈佛大学）、Maria Gini（明尼苏达大学）、Daniel Lopresti（理海大学）和 David Parkes（哈佛大学） 人工智能 (AI) 的兴起将使人们越来越愿意将决策权交给机器。但我们不应该仅仅让机器做出影响我们的决策，还需要找到与人工智能系统合作的方式。我们迫切需要开展“人工智能与合作”方面的研究，以了解人工智能系统和人工智能与人类的系统如何产生合作行为。对人工智能的信任也很关键：信任是内在的，而且只有随着时间的推移才能获得。这里我们使用“AI”一词的最广义，正如最近的《AI 研究 20 年社区路线图》（Gil and Selman，2019 年）所用，其中包括但不限于深度学习的最新进展。如果成功，人类与 AI 之间的合作可以像人与人之间的合作一样构建社会。无论是出于内在的乐于助人的意愿，还是出于自身利益的驱动，人类社会都已经变得强大，人类物种也通过合作取得了成功。我们在“小”范围内合作——以家庭为单位、与邻居、与同事、与陌生人——并在“大”范围内作为一个全球社区寻求在商业、气候变化和裁军问题上达成合作成果。自然界中也进化出了合作，在细胞和动物之间。虽然许多涉及人类与 AI 合作的情况是不对称的，最终由人类控制，但 AI 系统变得如此复杂，以至于即使在今天，当人类只是作为被动观察者时，人类也不可能完全理解它们的推理、建议和行动。研究议程必然很广泛，涉及计算机科学、经济学、心理学、语言学、法律和哲学。事实上，合作可以意味着很多不同的事情。早期的分布式人工智能文献研究了所有共享相同效用函数并且都想要相同东西的人工智能系统。但我们也可以考虑自利、理性的代理人的经济模型，即寻求对他们个人最有利的代理人。合作也可以在这里产生。正如博弈论中经典的囚徒困境所熟知的那样，合作也可以在自利代理人之间的反复互动中产生。为了使人与人工智能系统成功合作，我们需要能够理解人类偏好、能够模拟他人行为、能够响应规范和道德结构的人工智能系统。我们需要在现行法律、制度和协调机制内运作的人工智能系统，并了解新类型的“相遇规则”在促进合作方面将发挥什么作用