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科学 | 人工智能为何应该惧怕我们 - 群体认知
人们普遍认为，我们对人工智能缺乏互惠互利反映出缺乏信任。毕竟，人工智能是超理性和无情的，肯定只顾自己，不太可能合作，所以我们为什么要合作呢？德罗伊博士和她的同事得出了一个不同的、也许不那么令人欣慰的结论。他们的研究发现，即使机器人热衷于合作，人们也不太可能与机器人合作。这并不是说我们不信任机器人，而是我们信任机器人：机器人肯定是仁慈的，是个大写的傻瓜，所以我们利用了它。
皇冠土地2031州皇冠土地战略计划
新南威尔士州的原住民土地权受到英联邦和州法律的结合。 因此，皇冠土地受土地权，土地用途，任期和权利的复杂相互作用。 这在图5中描述，并在附录B中进行了更详细的描述。 Crown Land 2031的一个重点是通过促进与土著地主的更多访问和使用，以支持与新南威尔士州原住民的和解。 Crown Land 2031认可原住民土地权利和土著所有权利益的重要性，并支持与土著土地持有人的合作伙伴关系方法，以促进企业和经济发展。新南威尔士州的原住民土地权受到英联邦和州法律的结合。因此，皇冠土地受土地权，土地用途，任期和权利的复杂相互作用。这在图5中描述，并在附录B中进行了更详细的描述。Crown Land 2031的一个重点是通过促进与土著地主的更多访问和使用，以支持与新南威尔士州原住民的和解。Crown Land 2031认可原住民土地权利和土著所有权利益的重要性，并支持与土著土地持有人的合作伙伴关系方法，以促进企业和经济发展。
在典型牙齿的原发性摩尔锆冠上除去的牙齿结构的试点研究
用自定义软件一式三份计算每颗牙齿的平均值和最大深度，并在冠类型的类型中进行统计比较。将结果与原发性牙釉质和牙本质厚度的现有数据进行了比较。最大的牙齿准备ZRC的牙齿制备分别为1.19毫米和1.58毫米，而对于牙齿，牙齿的牙齿为1.06和2.07mm的EZ冠和Kinder krowns都需要额外的0.5mm咬合，而不是制造商的牙齿Scs Scss Sccs scss Sccs scss scs scs scs scs scs scs scs scss scss scss sc scss bacts Scss bactsss Scss avectuc的s.理想的还要多。 EZ Crowns和Kinder Krowns都需要比制造商对下颌第一磨牙的建议更多的减少。最大的牙齿准备ZRC的牙齿制备分别为1.19毫米和1.58毫米，而对于牙齿，牙齿的牙齿为1.06和2.07mm的EZ冠和Kinder krowns都需要额外的0.5mm咬合，而不是制造商的牙齿Scs Scss Sccs scss Sccs scss scs scs scs scs scs scs scs scss scss scss sc scss bacts Scss bactsss Scss avectuc的s.理想的还要多。EZ Crowns和Kinder Krowns都需要比制造商对下颌第一磨牙的建议更多的减少。
认知和系统神经科学中的众包
过去十年，系统和认知神经科学的研究呈指数级增长。系统神经科学专注于神经回路和系统的结构和功能，而认知神经科学则以认知背后的生物过程为中心。这两个学科使用的方法经常重叠（即行为测量）。这两个子学科使用的样本量通常由于所选方法涉及的时间、成本和侵入性以及目标人群的可用性而不足。例如，心理学研究的样本量中位数在 40 到 120 之间变化（Marszalek 等人 2011）。虽然这些数字可能足以检验一些假设，但它们通常动力不足（Button 等人 2013；开放科学合作 2015）。
无障碍设施和拥挤的人行道：微型交通对公共空间的影响。载于 DIS'21 会议论文集：ACM
在过去十年中，“微出行”一词已灵活地涵盖各种小型联网车辆，用于短距离运送人员和货物。电动滑板车和自动送货机器人等服务被誉为解决汽车拥堵和公共交通不足的双重问题的答案，它们迅速发展成为城市计划的焦点，促进了美国各城市的经济发展、可持续发展和交通。例如，匹兹堡市长比尔·佩杜托（Bill Peduto）简要总结了政府参与共享微出行等创新计划的吸引力。“你可以设置繁文缛节，也可以铺开红地毯。如果你想成为 21 世纪的技术实验室，你就铺上红地毯” [53]。佩杜托市长和许多其他政府代表都认为监管可能会扼杀商业进步，他们热情地将自己的城市作为试验台，以获得对支持发展所谓的新型智慧城市的认可 [29,56]。
众包神经科学
当我们在社交行为中感到联系或参与时，我们的大脑是否真的在正式、可量化的意义上“同步”？大多数研究都使用高度控制的任务和同质的受试者池来解决这个问题。为了采取更自然的方法，我们与艺术机构合作，众包神经科学数据：在 5 年的时间里，我们从数千名博物馆和节日游客那里收集了脑电图 (EEG) 数据，他们自愿参与 10 分钟的面对面互动。熟悉程度不同的两对参与者坐在互波机内——这是一种艺术神经反馈装置，可将每对 EEG 活动的实时相关性转化为光图案。由于此类参与者之间的 EEG 相关性容易受到噪声污染，在随后的离线分析中，我们使用虚部相干性和投射功率相关性计算了大脑间耦合，这两个同步指标在很大程度上不受瞬时噪声驱动相关性的影响。当将这些方法应用于具有最一致协议的两个记录数据子集时，我们发现配对的特质同理心、社交亲密度、参与度和社交行为（联合行动和眼神接触）一致地预测了他们的大脑活动同步的程度，最显著的是低 alpha（~7-10 Hz）和 beta（~20-22 Hz）振荡。这些发现支持这样一种观点，即在动态、自然的社交互动过程中，共同参与和联合行动会驱动耦合的神经活动和行为。据我们所知，这项工作首次证明了跨学科、现实世界、众包神经科学方法可能提供一种有前途的方法来收集与现实生活中面对面互动有关的大量丰富数据集。此外，它还展示了普通公众如何参与和参与实验室外的科学过程。博物馆、美术馆等机构或公众出于自我激励而积极参与的任何其他组织都可以帮助促进此类公民科学研究，并支持在科学控制的实验条件下收集大量数据集。为了进一步提高公众对实验室外实验方法的兴趣，本研究的数据和结果通过一个专门为公众量身定制的网站传播（wp.nyu.edu/mutualwavemachine）。
物流和仓储 - Crown Commercial Service
客户可能希望考虑更复杂的要求。该协议分为八个批次。客户可以从单个批次或多个批次中取消服务。下面提供了批次结构和每个批次内可用服务的概述。有关每个批次下可用服务的更详细描述，请下载服务框架规范的副本，可通过以下链接获取：https://assets.crowncommercial.gov.uk/wp-content/uploads/Attachment-9-Framework- Schedule-1-Specification-v9.1-.pdf
一种基于质量和可靠性的移动众包感知参与者选择新方法
摘要 随着移动众包感知的出现，我们现在可以利用公民每天携带的智能手机的感知功能来收集有关城市和事件的信息和情报。寻找能够在所需数据类型方面满足感知任务的最佳众包感知参与者组，同时满足质量、时间和预算限制是一个复杂的问题。事实上，众包感知任务的时间限制和基于位置的性质，再加上参与者的流动性，使得参与者的选择任务成为一项艰巨的任务。在本文中，我们提出了一个全面实用的移动众包感知招募模型，该模型提供可靠性和基于质量的方法来选择最可靠的参与者组，能够为所需的传感数据提供尽可能最好的质量。在我们的模型中，我们采用基于群组的选择方法，其中一组参与者（聚集到站点）使用他们智能手机的综合功能协作完成感知任务。我们的模型是使用 MATLAB 实现的，并使用实际输入进行配置，例如基准传感器的质量得分、不同国家/地区使用最广泛的手机品牌以及与各种事件相关的传感数据类型。进行了广泛的测试，以研究各种参数对参与者选择的影响，并了解在实际 MCS 环境中部署此类过程时所涉及的妥协。获得的结果非常有希望，并为影响移动众包感知参与者选择过程的质量和可靠性的不同方面提供了重要的见解。
160 一种可靠性感知的车辆众包感知系统...
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率，还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中，我们提出了一种基于智能手机的系统，该系统能够精确估计坑洼的长度和深度，并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓，并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异，构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法，称为可靠性自适应真相发现（RATD）。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明，所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓，并且与流行的数据聚合方法相比，RATD 算法显著提高了轮廓绘制的准确性。