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在非洲背景下，艺术疗法在神经科学中的作用：叙事回顾，肯尼亚的艺术疗法课程的见解
艺术疗法已被确定为一种强大的心理治疗工具，该工具利用艺术媒体来增强心理和神经系统健康。这得到了各种神经影像学和电生理研究的支持，这些研究揭示了其对脑功能的积极影响。这篇综述强调了在非洲背景下艺术疗法的潜力，由于其适应于非语言交流环境中的文化细微差别和有效性，因此可能有助于解决各种神经和心理需求。该评论还重点介绍了一次艺术疗法课程，旨在解决医护人员经历的悲伤。本评论还强调了扩大教育计划，政策制定和研究的必要性，以将艺术疗法更全面地整合到非洲医疗保健系统中。这些进步对于克服文化和资源相关的障碍至关重要，确保在非洲背景下艺术疗法的可及性和功效。
使用深度多尺度上下文聚合网络的残余噪声检测变形脸部攻击
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署，人们开始担心这些系统容易受到各种攻击，包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像，以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉（由人类专家）和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻，否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中，我们提出了一种新方法，使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此，我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像，然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试，并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果，所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
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。
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。
气候教育资源环境化指南
不再是遥远的威胁，气候变化已经在损害人们的健康和生计，并加剧了世界各地的长期不平等现象，随着时间的推移，影响会恶化。在许多社区中，气候变化的影响既是殖民不公正和结构的结果，也是它们加剧的。许多国家的教育模式基于定居者殖民主义，该殖民主义并未完全捕捉不同问题5的相互联系，包括（气候）正义。通常，资源无视土著文化和传统，认为它们无关紧要。气候教育应解构这种世界观并整合资源和材料中的土著知识。这也提供了一个机会，可以探索通常被忽略的气候变化的传统当地解决方案。非殖民化气候教育的一些关键要素包括6：
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
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。
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
在对抗上下文中可解释的人工智能
人工智能（AI）方法是现代世界不可或缺的一部分。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。 自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。 但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。 Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。 在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。 此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。 这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。