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*ljubljanatrådãnd/mxeomdqd {nejka，mihelicf，mihelicf，simond} @fe的人工感知学院实验室。
，QWURGXFWLRQ口语技术的域范围从语音输入和输出系统到复杂的理解和生成系统，包括具有广泛差异的复杂性（例如自动命令机）和多语言系统（例如自动对话和翻译系统）的多模态系统。对此类系统的标准和评估方法的定义涉及高度特定的口语语料库和词典资源的规范和开发，以及测量和评估工具。在开始时，这些领域的标准是从以前在许多欧洲和国家项目中建立的口语社区中的共识得出的，它参考了美国和日本的重要举措。主要是SAM项目（集中在组件技术评估和语料库创建上），SQALE（用于大型词汇系统评估）以及日d和Sundial和Sunstar（用于多模式系统）过去和现在的项目在评估和资源领域具有重要的产量，包括ARS，Relator，Onomastica和SpeechDat，以及德国的Verbmobil等主要国家项目和研究计划。
20 IEEE感知的研讨会超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
人类感知，行为和决策的量子力学：用于建模错觉和意见形成
摘要：从表面上看，行为科学和物理学似乎是两个不同的研究领域。然而，对他们解决的问题进行了更仔细的研究表明，它们彼此唯一相关。以量子思维，认知和决策理论为例，这种独特的关系是本章的主题。调查当前的学术期刊论文和学术专着，我们提出了量子力学在人类感知，行为和决策现代研究中的作用的另一种愿景。为此，我们主要旨在回答“如何”问题，故意避免复杂的数学概念，但要开发一种技术简单的计算代码，读者可以修改以设计自己的量子启发的模型。我们还介绍了计算代码的应用并概述几个合理的方案的几个实践示例，其中量子模型基于提议的DO-Yourandself Model套件可以帮助了解个人和社会群体的行为之间的差异。
太空探索感知与参与意向...
科学素养（Montecalvo & Larkin，2018）。然而，普通民众支持国家太空计划，美国（Pew，2019）和中国（Hines，2022）等国家的研究表明就是如此。此外，研究发现，人们大大高估了公共部门在太空探索方面的支出（ESA，2018）。另一个重要方面是学生的参与意愿。研究表明，学生普遍对学习太空的可能性持积极态度（Bergstrom 等人，2016）。学生认为物理等太空学科对他们未来的职业生涯很有趣，也很有用（Reid & Skryabina，2002），空间科学应该在一个人的整体常识中占有更重要的地位（Ottavianelli & Good，2002）。尽管如此，太空探索也被认为是奢侈和不必要的。太空研究被认为很困难，只适合最优秀和最聪明的人（Bergstrom 等人，2016）。关于空间科学的另一个经常被提及的误解是该学科的狭隘观点。它主要与天文学、物理学或机械工程有关，而这一领域涉及更多学科，例如生物学、地质学、信息学、电信、医学、心理学、法律等。人们认为空间领域以男性为主，由智力超群的人占据，大多数人无法进入。这种看法可能会造成一种同质环境，只有特定类型的人才能代表这一领域。为了使空间更具包容性、可及性和社会相关性，有必要对这一主题进行进一步研究。在本文中，我们希望展示我们在大学生中进行的混合方法研究的结果。这项研究旨在确定人们对太空探索和参与太空的总体态度。我们还调查了性别差异。
Associate-3Ddet：用于 3D 点云对象检测的感知到概念关联
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限，但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化，同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此，设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中，我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说，我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明，我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。
6,351名脱北者眼中的朝鲜经济与社会报告
朝鲜政权的失败 1. 公共分配体系的崩溃 04 2. 企业停滞不前 05 3. 粮食增产使当局和军队受益，农民却未受益 05 4. 拥抱外币 06 5. 官员敲诈勒索和猖獗的贿赂 07 6. 不断扩大的贫富差距 08 7. 平壤与其他地区的巨大差距 09 8. 对金氏家族的偶像化主导教育 10 9. 社会控制的日常现实 11
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
用户对Rotem引导止血复苏的看法：一项混合定性 - 定量研究
摘要：粘弹性的护理止血复苏方法，例如Rotem或TEG，对于决定时间柔性的个性化凝结干预措施至关重要。国际输血指南强调患者的安全性增加和降低治疗成本。我们分析了护理提供者对Rotem的看法，以识别感知的优势和改进领域。我们进行了一项单中心，混合的定性 - 定量研究，包括访谈，然后进行在线调查。使用模板方法，我们在护理提供商对Rotem的响应中首先识别主题。后来，参与者根据在线问卷中的五点李克特量表上的六个陈述对六个陈述进行了评分。接受了七十七名参与者的采访，52名参与者完成了在线调查。通过分析用户感知，我们确定了十个主题。最常见的积极主题是“高准确性”。最常见的负面主题是“需要培训”。在在线调查中，有94％的参与者同意监控实时Rotem Temograms有助于更快地启动目标治疗，而81％的人同意重复的ROTEM培训将是有益的。麻醉护理提供者发现Rotem是准确且迅速可用于支持动态和复杂止血情况下的决策。但是，临床医生认为解释Rotem是一项复杂且认知要求的任务，需要明显的培训需求。
信任人工智能：对公众看法的定性探索和对风险和福利的接受
本文旨在研究民众对人工智能（AI）的危险和优势的看法，以及这些看法对AI的信任和接受的影响。对来自加利福尼亚州旧金山的90名参与者进行了采访，并对他们的反应进行了定性分析，从而引起了积极和负面影响的有趣组合。虽然新机会被认为是有帮助的，尤其有助于使生活更加方便并帮助一方面解决世界的问题，但AI被认为会带来一些负面后果。大约有60％的人担心AI取代工作人员的可能性，有47％的人关心其偏见的可能性，而52％的人关心其侵犯Peo-Ple的隐私的可能性。关于特定素质，信托被确定为重要措施。58％的参与者质疑AI行动及其目标的开放性。此外，有62％的参与者在AI开发和使用方面的治理和披露方面表现出很高的兴趣。这项工作提供了有关以下事实的见解：有必要通过建立较高水平的透明度，道德标准来提高公众对AI的信任。所有这些见解都必须扩展有关AI治理的讨论，并强调我们必须在该领域中实现创新，同时考虑到某些关键价值观。