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编号 ACM 40308 ________________________ 联合...
5 我们还注意到指控书上有一个错误。一项违反《统一军事司法法典》第 120 条的性虐待行为的说明（指控 II 的说明 1）被划掉，并且包含难以辨认的字迹。看来政府在划出根据认罪协议撤回和驳回的说明时犯了这个错误。上诉人的认罪协议和审判时的认罪，以及军事法官的调查结果、审判结果声明和判决书都表明，指控 II 的说明 1 并未被撤回和驳回。我们认为这个错误不会对上诉人的实质性权利造成重大损害。参见美国诉罗杰斯案，78 MJ 736，
合成维度中量子模型的经典类似物
我们通过将POTTS模型扩展到包括真实和合成空间中邻近的原子之间的相互作用并研究其效能特性的原子之间的相互作用来引入超声分子合成或rydberg原子合成维度的量子物质类似物。对于J 1的中间值，所得阶段和相图与时钟和小人模型的相似，其中三个阶段出现。有一个类似于高温无序相和低温铁磁相之间量子合成维度模型的板相。我们还使用机器学习来使用混淆方法学习相图的非平凡特征，该方法能够辨别出几种连续的相变。
人力资源管理中的人工智能和机器学习：前景和未来趋势
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生成人工智能可以在对抗疫苗犹豫方面发挥作用
提供了一种有价值的工具，帮助辨别影响疫苗接受度或不情愿度的模式、情绪和关键因素。包括法学硕士在内的人工智能系统通过自然语言处理 (NLP) 确定情绪化的语言，这使它们能够分析和理解人类语言。人工智能使用算法来识别通常与情绪基调相关的关键字和短语，例如喜悦、愤怒或悲伤。法学硕士独特的分析能力能够提供精确和针对特定情境的洞察，从而促进有针对性的干预策略的制定。9 情绪跟踪和主题建模等生成式人工智能方法可以解释和生成内容，包括文本和图像，并快速解决复杂的数据分析挑战。10 它们允许实时了解犹豫不决的主题和趋势，11 这对于提供或情境化健康信息的数据驱动聊天机器人等干预措施至关重要。12
边缘性精神病理学和防御...
本研究的主要目的是开发防御机制测试 (DMT)，用于临床评估严重的精神病理学，重点关注 Kemberg 的边缘人格组织 (BPO) 概念。通过将 DMT 与结构访谈相互关联，研究了人格组织 (PO) 概念对精神病住院患者的并发有效性。为此，使用了两种不同的评估方法。一种方法是从理论角度出发，通过 DMT 对 PO 进行分类。另一种是纯经验方法，旨在辨别不同诊断组的 DMT 扭曲的自然和判别模式。DMT 与罗夏测试的当前研究之间的对话也在进行中，以增加对边缘现象和病理的理解。
波兰法官纪律制度案件中存在多项违规行为
至于第二个理由，纪律法庭在决定取消 Tuleya 先生的豁免权并暂停他的职务时对法律的解释显然是不可预见的。法院无法看出他在公开法庭上就“Column Hall 投票”调查做出决定时有任何恶意。事实上，纪律法庭本身并没有认为他故意泄露了受保护的信息。纪律法庭也没有发现他口头陈述理由对公众利益造成了任何实际威胁或对调查产生了不利影响。总之，Tuleya 先生无法预见到他的行为可能导致他的豁免权被取消和停职。
生成人工智能可以在打击疫苗犹豫
提供了一种有价值的工具，可以帮助识别影响疫苗接收性复也的模式，情感和关键因素。包括LLLM在内的Aisystems通过自然语言处理（NLP）确定情感上充满情感的语言，这使他们能够分析和理解人类语言。AI使用算法来识别通常与情感色调相关的关键字和短语，例如喜悦，愤怒或悲伤。llms的独特分析能力可实现精确和背景的特定见解，从而促进了有针对性的干预策略的发展。9生成的AI方法，例如情感跟踪和主题建模可以解释和生成内容，包括文本和图像，并迅速解决复杂的数据分析挑战。10他们允许实时了解HissitancyTopicsAndTrends，11对于提供干预措施，例如提供或上下文匹配健康信息的聊天机器人，至关重要。12
一种意识度量的出生死亡玩具模型
古老的Ouroboros象征主义（一个自我吃的人）在这里整合到一个模拟的出生死亡聚类过程中，除了本身从无法区分的阶段过渡到更高级别的“有意识”的阶段，该过程无需本身。出生和死亡系数是根据奇数甚至指数来提出的，用于通过信息的内部传递来代表有意识状态的合适形式。该玩具模型可以理想地量化有意识的状态，该状态通过Ouroboros in-dex 0 <υα，ω<1。值为υα，ω= 0借给无限环，限制值υα，ω→1揭示了转化为意识。讨论了与意识的物理理论的关系，并讨论了使用Orobous索引来辨别人工智能系统中的意识状态。意识和意志的自由可能会在模型中并排在模型中，当将ω扩展为复杂的数字模量时。
观察机器人排斥对儿童的效率...
关于机器人排斥的研究仍然很少，并且仅探索了其对成年人种群的效果。尽管结果揭示了机器人排除的属性结转效果，但尚无证据表明这些结果发生在儿童机器人相互作用中。本文首先提供了对儿童机器人排斥的探索。，我们以第三人称视角使用了机器人网络范式进行了一项研究，其中52名FVE年龄在10岁之间的儿童样本。实验研究有两个条件：排除和包容。在排除条件下，儿童观察到一个同伴被两个机器人排除在外。在包含条件下，观察到的对等与机器人平均相互作用。值得注意的是，即使是5岁的孩子，当机器人排除另一个机器人
为社交大脑提供动力：社会行为中的线粒体
杏仁核，海马（臀部）和额叶皮层（PFC）;从参与社会暗示的处理和巩固的人到参与奖励，动机，决策和行动调节的人[1，2]。在大多数心理健康障碍中都存在社会行为的改变，包括抑郁症，焦虑症和自闭症[3 E 5]。经常，这些条件涉及降低的社交性，以及在社会群体中融合，对他人构成束缚或侵略性的麻烦。慢性压力是发展异常的社会行为和心理健康障碍的重要危险因素[1，6]。相应地，理解控制社会功能和功能障碍的神经机制是辨别某些最常见的一些心理健康障碍的基础的关键步骤，并可能揭示了治疗性干预的新途径。