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Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，
EclipseSAM IoT 2020 - Eclipse 基金会活动
物联网 (IoT) 在每个应用领域的应用正在急剧增加，促进了当代社会的快速数字化。当前物联网场景的特点是对非功能性需求不断增加，从低延迟到高可靠性、可信赖性和动态资源分配。这种范式转变也被认为是物联网的下一个发展阶段，预计将为技术市场创造大量机会，支持多个领域的应用，即智能工厂、智能城市、关键基础设施、合作服务机器人等。为了满足这些苛刻的要求，正在研究多种新技术 - 例如边缘计算、人工智能和分析、数字孪生以及安全、隐私和信任方案 - 以便在当前的物联网架构标准中采用，确定具有适当设计模式的有效集成方案。因此，设计和管理下一代基于物联网的系统将变得更加复杂。本书包含第一届 Eclipse 下一代物联网安全、人工智能和建模国际会议 (SAM IoT 2020) 的会议记录。SAM IoT 2020 是 Eclipse 基金会组织的第一次科学会议，旨在促进研究界建立更丰富的公共领域文化，特别关注应用研究。SAM IoT 2020 组织了一次征文活动，以收集欧洲和世界各地的最新研究成果，特别关注与下一代物联网应用中的安全、人工智能和建模相关的未解决的问题。SAM IoT 还得到了欧盟资助的 H2020 BRAIN-IoT 项目的支持。BRAIN-IoT 是一个专注于定义和实施新架构和方法的项目，旨在支持现代物联网应用的开发人员和运营商应对智慧城市、工业和机器人领域日益复杂和动态的物联网系统，是下一代物联网范式的先驱项目之一。因此，LINKS 基金会作为 BRAIN-IoT 项目的协调者，参与组织 SAM IoT 2020，以促进围绕下一代物联网研究主题的讨论，将研究和工业界的参与者聚集在一起。已收到来自欧洲、亚洲和美国 16 个不同国家/地区的作者的投稿。为了评估每份提交的论文，技术计划委员会进行了盲审，该委员会的成员都是 SAM IoT 主题领域的资深研究人员。每篇论文至少经过三名审阅者审阅。根据这些审查，选出了在质量、原创性和与会议主题的相关性之间取得充分平衡的论文。根据提供的分类，选出了 11 篇论文。会议还举办了 2 场主题演讲，由专家发表，分别是 Henrik Plate（SAP 安全研究）和 Paul-Emmanuel Brun（AIRBUS 网络安全）。这些演讲有助于提高会议的整体质量，并加深对会议感兴趣领域的了解。SAM IoT 2020 的论文集将提交给 CEUR 研讨会论文集 (CEUR-WS.org) 进行出版，这是亚琛工业大学下属 Sun SITE Central Europe 的一项免费开放获取出版服务。CEUR-WS.org 是公认的 ISSN 出版物系列，ISSN 1613-0073。我们相信，已发表的论文集展示了新的创新解决方案，并突出了 SAM IoT 领域中具有挑战性的技术问题。为了表彰最佳提交作品，技术计划委员会在会议闭幕式上根据论文评审分数颁发了奖项。最后，我们首先要感谢技术论文的作者，他们的工作和奉献精神使我们能够制定出一个我们认为非常令人兴奋且技术质量很高的计划。接下来，我们要感谢项目委员会的所有成员，他们用专业知识和时间帮助了我们。
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
提示病理图像分析的视觉基础模型
近年来非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）病例的迅速增加引起了人们的重大关注。准确地识别组织的改变对NAFLD的诊断至关重要，但是该任务在病理图像分析中带来了挑战，特别是与小规模的数据集有关。最近，从完整的微调转变为改编视觉模型的提示的范式转变为小规模数据分析提供了新的视角。然而，基于任务不足提示的现有提示方法主要是为了通用图像识别而开发的，该方法在为复杂病理学图像提供指导的指示方面缺乏。在本文中，我们提出了基于定量属性的提示（QAP），这是一种专门用于肝脏病理学分析的新提示方法。QAP基于两个定量属性，即基于K功能的空间属性和基于直方图的形态学属性，旨在对组织状态进行标准评估。此外，condi-
国防部 PNT 战略 - 弹性导航和授时基础
rntfnd.org › wp-content › uploads › Do... PDF 美国军方继续在定位、导航和授时 (PNT) 能力的开发和使用方面处于世界领先地位，... 50 页
