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SESAR 解决方案 PJ.02-01-06“基于飞机静态特性的尾流湍流分离（用于离港）”上下文说明（V3）
完善指导、安全案例和支持静态成对离港分离矩阵监管的材料。根据交通组合和成对矩阵中新飞机类型的纳入情况，制定（即监管和相关安全案例）基于更多类别或不同类别的精细分离最小值方法，以更适合当地机场环境。支持监管部门批准的安全证据、进一步增加效益的细化以及允许促进与可选监管推动因素相对应的部署的整合
使用变压器Palanichamy Naveen 1，Rajasekaran Thangaraj 2和M. Maraga使用变压器的增强机器翻译的上下文增强学习
抽象机器翻译在桥接语言障碍中起着至关重要的作用，但是产生适当的翻译仍然是一个挑战。增强学习技术与变压器模型的集成，以增强上下文相关翻译的产生。通过合并上下文策略梯度方法，一种考虑流利性和上下文的奖励功能，多代理强化学习，课程学习和交互式用户反馈，旨在提高机器翻译的质量。强化学习技术与变压器模型的集成提供了几种关键贡献。它使模型能够通过考虑源句子上下文，目标语言细节和用户偏好来优化翻译决策。拟议的奖励功能设计既包含传统的度量标准得分，又结合了上下文感知的指标，以促进流利性和连贯性。多代理强化学习增强了专门从事不同翻译方面的代理之间的协作。课程学习和用户反馈的互动学习有助于有效的培训和人为指导的微调。实验结果表明，与基线模型相比，翻译质量的显着改善。所提出的方法在评估指标（例如BLEU，流星，胭脂和TER）中获得了更好的分数。此外，定性分析强调了该模型在产生流利，准确和上下文相关的翻译方面的优势。总体而言，增强学习技术与变压器模型的集成在增强机器翻译系统方面有希望，使其更适应能力，以用户为中心，并且能够产生适当的上下文翻译。关键字1机器翻译，增强学习，变压器，交互式学习。
通过揭示影响访问，利用率和初级卫生保健质量的上下文因素来探索最佳糖尿病护理的道路：范围审查协议
撒哈拉以南非洲（SSA）目前正在应对疾病的双重负担和不可传染的疾病负担，这影响了整个非洲大陆的生活[1]。糖尿病是一种非传染性疾病，人体不能产生足够的胰岛素或无法有效使用它，是其中一种[2]。糖尿病是SSA的日益严重的问题，它显着地位于不一致和慢性疾病过程的交汇处，并对公共卫生构成了重大威胁[3-5]。大约有2400万个人在非洲患有糖尿病，到2045年，这将增长129％[6]。然而，鉴于SSA中糖尿病的质量数据的缺乏和研究，患病率估计不确定，因为疾病流行病学几乎没有证据[4，5]。据估计，西非的糖尿病患病率相对较高。根据国际糖尿病联合会（IDF）和世界银行的数据，估计加纳，布基纳法索和尼日尔等国家的糖尿病患病率分别为2％ - 2.6％，1.7％ - 2.1％和5.6％[8，9]。SSA中糖尿病的负担不断增加，其性质加强了糖尿病，这使年轻人和老年人处于危险之中。在确定的类型糖尿病类型 - 型类型1，类型2，妊娠糖尿病（GDM）和由于其他原因引起的特定类型的糖尿病[10]，2型Diabetes在该地区的大多数情况。估计，大约90％的SSA糖尿病患者患有2型糖尿病。此外，在IDF的非洲地区，估计约有5200万人（20-79岁）的葡萄糖耐受性（IGT）受损，很明显地增加了他们患2型糖尿病的风险[8]。截至2021年，在SSA中诊断出59,500例1型糖尿病病例，IDF估计GDM的患病率为13％。鉴于SSA的各种文化结构，糖尿病护理的质量受到独特挑战的影响。围绕糖尿病的文化信念，误解和污名，可能会阻碍有效的护理，患者的关系和治疗依从性[11，12]。Primary Health Care（PHC）是管理疾病（包括糖尿病）的基本护理水平，在应对这些挑战并提供全面护理方面至关重要。根据WHO，PHC被广泛认为是实现普遍健康覆盖范围的最包容，公平和成本效益的方法[13，14]；但是，包括SSA在内的发展中国家的许多地方都面临着获得，利用和初级卫生保健服务质量的障碍。各种系统性和上下文因素会影响这些地区的医疗保健提供，从而导致糖尿病护理的差异和差距[15]。解决这些挑战对于提供具有文化敏感的患者护理并尊重个人的信念，思想，关注，期望和偏好至关重要。因此，这将导致糖尿病患者的健康状况改善。
情境恐惧条件作用对海马细胞粘附分子 NCAM 和 L1 的调节取决于时间和压力源强度
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文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
数字道德框架
1 PURPOSE AND OBJECTIVES ........................................................................................................... 3 2 APPLICABILITY AND SCOPE ........................................................................................................... 3 3 CONTEXTUAL BACKGROUND ........................................................................................................ 3 4 FRAMEWORK FOR DIGITAL ETHICS WITHIN TELKOM .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
TAVAKOLI，Armin 等人。量子理论中的上下文相关性的界限和模拟。在：PRX quantum，2021 年，第 2 卷，第 2 期，第 020334 页。doi：10.1103
我们在广义语境场景中引入了一组量子关联半定松弛层次。这构成了一个简单而通用的工具，用于限制量子语境的量级。为了说明它的实用性，我们用它来确定几个非语境不等式的最大量子违反，这些不等式的最大违反程度以前是未知的。然后，我们进一步用它来证明某些准备语境关联不能用纯态来解释，从而表明混合态是语境不可或缺的资源。在本文的第二部分，我们将注意力转向一般操作理论中准备语境关联的模拟。我们引入了模拟准备语境的信息成本，它量化了模拟经典或量子模型中的语境关联所需的额外信息（否则是被禁止的）。在这两种情况下，我们都证明了使用半定松弛层次的变体可以有效地限制模拟成本，并且我们在最简单的奇偶校验无关复用上下文场景中精确计算它。
DSO激励报告2023-24
Introduction ..................................................................................... 12 Contextual factors to this year's assessment ......................................... 13 Panel scoring summary ...................................................................... 14 Areas to improve .............................................................................. 15 Best practice ................................................................................... 18 Guidance for future DSO Performance Panel iterations ............................ 19 The results of the 2024 Panel Assessment ............................................ 20
亚马逊基岩 - 用户指南
Content filters ..................................................................................................................................... 553 Filter classification and blocking levels ......................................................................................... 554 Filter strength ...................................................................................................................................... 554 Prompt attacks .................................................................................................................................... 555 Denied topics ....................................................................................................................................... 557 Sensitive information filters ............................................................................................................. 558 Word filters .......................................................................................................................................... 564 Contextual grounding check ............................................................................................................ 564 Block images with image content filter ......................................................................................... 571 Prerequisites for using guardrails ......................................................................................................... 578 Create a guardrail .................................................................................................................................... 579 Permissions for Amazon Bedrock Guardrails ..................................................................................... 588
ALE桌面 - Ecatalog手册
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