在美国心理学会 (APA) 期刊《美国心理学家》3 月刊的一篇文章中,卡辛博士指出,使用武力获取供词的做法已经让位于更多以心理学为导向的技巧,例如“假装同情和友谊、诉诸上帝和宗教、使用告密者、提供虚假证据和其他形式的欺骗和欺诈”。卡辛博士说,最常用的审讯技巧分为两大类:最大化和最小化。最大化的目的是通过“夸大罪行的严重性和指控的严重性,甚至对证据做出虚假或夸大的陈述”来恐吓对方,迫使对方认罪。最小化的目的是通过“提供同情、宽容、挽回面子的借口和道德辩护;通过指责受害者或同谋;以及通过淡化指控的严重性或规模”来使嫌疑人陷入虚假的安全感。
摘要 数字和模拟航空照片以及实地观测已用于绘制阿尔伯塔南部豪猪山地层内的抗砂岩。这些层的踪迹使用数字立体绘图仪以三维形式绘制。该程序允许纠正由地质学家犯下的绘图错误,地质学家以前只能使用现场可识别的几个地面点来在数字地形底图上定位砂岩层。然后使用数字正射影像和高程数据来计算砂岩脊走向和倾角的三点解。这些程序使地质学家能够改进其地质解释并验证摄影测量员的线路工作数字传输。摄影测量计算的层理测量值增强了现场测量值,并允许地质学家描绘出几个以前未被发现的褶皱。
边界。该地区动荡的地缘政治将继续考验欧洲边境和海岸警卫队。乌克兰战争对欧洲边境和海岸警卫队的影响,除了更明显的短期影响之外,将是深远的。对欧盟的主要威胁之一可能来自高风险个人混入逃离乌克兰的难民中而不被发现的入境。外国战士的存在将引发安全担忧,并凸显检查和登记的必要性。考虑到乌克兰作为跨境犯罪的来源国和中转国的重要性,犯罪网络可能会根据新的现实和可利用的机会调整其商业模式。再往外看,几个关键移民来源地的发展预示着欧盟外部边界的移民压力将不断增加:例如,塔利班于 2009 年接管阿富汗。
边界。该地区动荡的地缘政治将继续考验欧洲边境和海岸警卫队。乌克兰战争对欧洲边境和海岸警卫队的影响,除了更明显的短期影响之外,将是深远的。对欧盟的主要威胁之一可能来自高风险个人混入逃离乌克兰的难民中而不被发现的入境。外国战士的存在将引发安全担忧,并凸显检查和登记的必要性。考虑到乌克兰作为跨境犯罪的来源国和中转国的重要性,犯罪网络可能会根据新的现实和可利用的机会调整其商业模式。再往外看,几个关键移民来源地的发展预示着欧盟外部边界的移民压力将不断增加:例如,塔利班于 2009 年接管阿富汗。
摘要 一台高分辨率数字 300 帧相机飞越安大略省多伦多的一个试验场,以获取重叠图像以确定高程。分析了一对选定的 1320 x 1035 图像,总面积为 0.91 x 1.0a 平方公里,像素为 0.69 平方米。对图像中的 24 个点进行了实地测量,并应用了光束平差算法,仅使用三个控制点对图像进行相对和绝对定位。残差的加权平均 IIMS 误差为 1.138m (x)、t.sgom (y) 和 0.927m (z),总高程变化为 40m。尽管存在一些限制,例如缺乏相机校准,但仍获得了这种水平的精度。图像点选择困难,图像运动。这些结果鼓励进一步研究改进该技术并将其应用于大规模评估模型的开发。
groh _我们当前的产品开发的目标是提供多用途泡沫。我们的产品专家已经与OEM,Cell Manu Facturers和其他汽车和邻近领域的其他专家交换了想法,并从这些扇区中衍生出了开发思想。第一个输出(提到的耳丽)是我们的新产品线,Procell evfirewall系列。该材料是一种填充的有机硅泡沫,结合了诸如压力管理,压缩管理和热管理的功能,在电池电池之间使用的一种材料中。当用作细胞间隔器时,泡沫可以使细胞呼吸,同时充当压力均衡元件。此外,使用Procell evfirewall泡沫的使用使降低热传播的可能性或根据情况完全停止。
在本文中,我们研究了围绕有限计划的限制性问题的七个推理任务的计算复杂性。我们为标准的经典计划和分层任务网络(HTN)计划做到这一点,每个计划都用于接地和取消代表。虽然有限计划的存在复杂性以古典规划而闻名,但尚未对HTN计划进行研究。进行计划验证,除了提起的HTN计划外,两种形式主义都可用于两种形式主义。我们将介绍提起HTN计划中计划验证的复杂性的下层和上限,并为其扎根的对应物提供一些新的见解,在这种情况下,我们表明验证不仅是一般案例中的NP - 已完成,而且已经严格限制了特殊情况。最后,我们展示了有关验证给定计划的最佳性的复杂性,并讨论了其与有限计划存在问题的联系。
代谢综合征代表了心脏代谢风险因素的集合,包括中枢肥胖,高血压,胰岛素释放性和血脂异常。1代谢综合征和心力衰竭既高度普遍又逐渐增加,并且在一般人群中逐渐增加。2代谢综合征的存在与发展心力衰竭的风险高两个。3此外,代谢综合征的不良进展显着影响心力衰竭的治疗管理。1由于定义代谢综合征的因素的组合,心力衰竭的风险增加似乎是直观的。1有趣的是,心力衰竭的发生率上升,代谢综合征的病例与全球肥胖率的令人震惊的增长有关,这在年轻人中尤其重要。1,4,5引起了争论,心力衰竭患者的代谢综合征的高患病率仅反映了危险因素中的共同点。1
摘要在医学人工智能(AI)领域,数据偏见是影响数据收集,处理和模型构建的SEV阶段的主要困难。在此评论研究中,对AI中常见的许多形式的数据偏差进行了彻底检查,传递了与社会经济地位,种族和种族有关的偏见,以及机器学习模型和数据集中的偏见。我们研究了数据偏见如何影响医疗保健的提供,强调它可能会使健康不平等恶化并危害AI驱动的临床工具的准确性。我们解决了减少AI中数据偏差的方法,并关注用于创建合成数据的不同方法。本文探讨了几种缓解算法,例如Smote,Adasyn,Fair-Smote和Bayesboost。优化的贝内斯式算法已被解散。这种方法显示出更准确性,并解决了错误处理机制。