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在跨文化背景下重新定义社区 rcic'22
不可能找到同质社会。人们经常旅行，有些人出生在一个国家，然后搬到另一个国家，在第三个国家或同时在多个国家工作。即使在同一个国家或同一个城市，人们也会遇到不同的文化。为了应对全球生活中和工作中的挑战，为了确保人与人之间的和平与理解，发展跨文化交流技能至关重要。跨文化能力不是与生俱来的，而是一种人们可以终生培养的态度和技能。国家文化能力委员会 (NCCC, 2009) 主张每个组织都应重视多样性，并将文化知识制度化为一个持续的过程。欧盟委员会 (2010) 强调了教师教育计划和政策在培养在文化多元化环境中有效工作的教师方面的重要性。
生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
网络安全政治的模糊性......
作者：M Dunn Cavelty · 2022 · 被引用 6 次 — 在政治竞争的背景下，网络行动缺乏作为获得持久政治或军事优势的独立工具的战略效用。在...
背景 • 1 区 • 2023 年医疗科技报告
在 AfroSaúde，我们坚定地致力于满足对积极社会影响日益增长的需求，尤其是那些寻求在治理的社会支柱中通过 ESG 行动为内部和外部受众服务的公司。我们认识到健康是一项基本权利，而健康领域的不平等是一个关键问题。谈到心理健康，我们看到了令人震惊的数字，尤其是在疫情之后。因此，我们的努力致力于解决特别影响边缘化社区的不平等问题。通过与当地组织建立战略伙伴关系、开展宣传计划以及获取健康和保健信息，我们正在努力推动有效的变革。我们不仅希望提供优质的医疗服务，还希望促进公平、代表性和包容性。
上下文摄像机：具有创意的桥接上下文意识...
允许将本工作的全部或一部分用于个人或课堂使用的数字或硬副本允许，而没有费用，只要副本不是用于Proft或Commercial Advantage的副本，并且副本均带有此通知和FRST页面上的完整引用。必须尊重他人所拥有的这项作品的组成部分的版权。允许用信用摘要。否则复制或重新发布以在服务器上发布或重新分配到列表，需要事先指定许可和/或费用。请求权限从permissions@acm.org。CHI '24，5月11日至16日，2024年，美国HI，HI，HI©2024由所有者/作者持有的版权。 出版权许可获得ACM的权利。 图像已深入地融入我们的生活中。 是否ACM ISBN 979-8-4007-0330-0/24/05 https://doi.org/10.1145/3613904.3642129通过绘画，摄影或数字技术，创建CHI '24，5月11日至16日，2024年，美国HI，HI，HI©2024由所有者/作者持有的版权。出版权许可获得ACM的权利。图像已深入地融入我们的生活中。是否ACM ISBN 979-8-4007-0330-0/24/05 https://doi.org/10.1145/3613904.3642129通过绘画，摄影或数字技术，创建
美国 101 海岸公路历史背景 - Oregon.gov
克拉马斯山脉生态区是北美地区发现的树木最多的地区。俄勒冈州大约有 4,000 种本土植物，其中约有一半位于克拉马斯山脉生态区。该生态区被誉为全球植物学重要地区（全球仅有的
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
基于视频的情感并影响上下文数据集中的跟踪
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是，经常发布的数据集有许多局限性。进行检查，大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性，很难理解影响人类识别的机制，或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中，我们介绍了一个全新的大型数据集，基于视频的情感并影响上下文数据集（VEATIC）中的跟踪，可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影，纪录片和家庭视频中有124个视频片段，并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起，我们采用了一项新的计算机视觉任务，以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外，我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果，表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
技术与安全关系背景下人工智能在情报分析中的重要性
摘要：人工智能技术的进步既是近五十年来技术发展的一部分，也是技术发展的结果。信息技术的快速变化和变革给当今世界的所有关系带来了深刻的冲击，机器学习等信息技术的突破性技术进步不仅给政府机构和组织留下了深刻印象，也影响了商业世界。人工智能技术是为了执行人类可以完成的任务而开发的，它也进入了人类智能占主导地位的安全和情报领域。因此，就像在生活的各个领域一样，情报收集和生产将开始自动化。这种情况在许多方面带来了机遇，但也包含着危险和威胁。本研究的目的是向对这一领域感兴趣的读者介绍人工智能在技术和安全领域的应用和重要性。本研究采用了定性和解释性研究方法。本研究在技术与安全关系的背景下处理人工智能这一术语的历史进程，并评估其在当今情报分析中的应用可能性。并试图通过提出一种名为“情报工程”的新职业来解释人工智能在当今情报中使用的可能性。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。