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算法何时表现得足够好以取代人类？
摘要 人工智能目前正在许多社会背景下取代人类的工作。本文的目的是思考何时算法工具应被视为表现足够好，以取代人类的判断和量刑决策。更准确地说，对于旨在提供累犯预测的风险评估算法和旨在确定个案刑事判决的量刑算法，我们考虑了哪些是算法和人类比较绩效评估的伦理合理标准。首先，有观点认为，表面上最明显的评估标准经不起伦理审查。其次，伦理合理标准以刑罚分配的伦理理论为前提，而目前该理论尚未得到充分发展。第三，目前缺乏评估标准，对于何时应在刑事司法实践中实施算法工具具有全面影响。
宇航员将进行登月技术关键测试
模块和登月舱的分离是飞行中最关键的阶段之一。在此期间，机组人员将模拟登月下降的检查操作。登月舱中的麦克迪维特和施韦卡特将与指挥/服务舱中的斯科特分离，进行小规模会合和远程操作。分离、对接在第一次机动中，称为“迷你足球”，两艘航天器之间的最大距离约为三英里半。登月舱下降引擎将进行两次试射，然后抛弃，两艘飞船在第二次也是最后一次对接之前，最大距离约为 109 英里。操作完成后，登月舱上升级将脱离对接，其引擎燃烧至燃料耗尽，登月舱被送入远地点估计超过 3,600 英里的轨道。任务预计于星期四上午 5:46 左右溅落。
D-Orbit 将对 Pale Blue 的水进行在轨验证......
D-Orbit 成立于 2011 年，是第一家满足太空市场物流需求的公司。例如，ION 卫星运载器是一种太空飞行器，它可以将卫星运送到轨道上，并将它们分别释放到不同的轨道位置，从而将发射到运行的时间缩短高达 85%，并将整个卫星星座的发射成本降低高达 40%。ION 还可以容纳多个第三方有效载荷，例如初创公司开发的创新技术、研究实体的实验以及需要在轨道上测试的传统太空公司的仪器。整个完全冗余的 ION 可以出租用于边缘计算应用和太空云服务，为卫星运营商提供存储容量和先进的轨道计算能力。
报告日期：2023 年 4 月 26 日 081-68R-0014 执行步行...
条件：在驻军/作战环境中，您需要对军事食品机构进行步行卫生检查。我们会为您提供一个记事本、一支钢笔或铅笔、一件工作服、一个校准的直读双金属温度计、一个手电筒、黑光灯、消毒剂测试条、一台可以访问兽医服务信息管理系统 (VSIMS) 数据库的计算机、美国陆军公共卫生司令部 (USAPHC) TG 376、安装支持计划 (ISP) 程序说明、TB MED 530/NAVMED P-5010-1/AFMAN 48-147_IP、三军食品法规、DD 表格 2973、食品操作检查报告、安装支持计划 (ISP) 和当地标准操作程序 (SOP)。 此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准：根据 (IAW) TB MED 530/NAVMED P-5010-1/ AFMAN 对军事食品机构进行走访卫生检查48-147_IP，同时以 100% 的准确度遵守绩效衡量标准，利用 GO/NO-GO 标准。 特殊条件：在训练此任务时，领导者应结合使用陆军理论的八个相互关联的作战变量的情景/情况：政治；军事；经济；社会；信息；基础设施；物理环境，时间，（PMESII-PT）以教育士兵了解作战环境（OE）意识，强化价值观，解决当前的陆军问题，并使用任务变量任务、敌人、地形和天气、可用的部队和支援、可用的时间和民事考虑（METT-TC）来完善士兵对陆军作战的理解。PMESII- PT 和 METT-TC 变量几乎在每场冲突中都是预期的，它们是 OE 的基石。它们可以相互关联、重叠并共同作为理解 OE 的基础。安全风险：低 MOPP 4：从不
报告日期：2023 年 1 月 13 日 101-92A-1003 执行数据...
安全：在训练环境中，领导者必须根据现行风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官的要求，在规划和完成每项任务和子任务期间，通过评估任务、敌人、地形和天气、可用部队和支援时间以及民事考虑因素 (METT-TC)，完成当前的深思熟虑风险评估工作表。注意：在 MOPP 训练期间，领导者必须确保监控人员，防止出现潜在的热损伤。在高温等级增加时，必须遵守当地政策和程序，以避免与高温相关的伤害。考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南 IAW 现行 CBRN 原则。所有操作都将执行，以保护和维护陆军人员和财产，防止意外损失。程序将为陆军行动和活动附带的公共安全以及安全和健康的工作场所、程序和设备提供保障。遵守有关电力、电缆和线路的所有安全和/或环境预防措施。设备运行期间应通风以排出废气，并在需要时根据《武器装备条例 385-10》、《清洁空气法案》 (CAA) 及其修正案和《职业安全与健康管理局》危害通报标准使用听力保护装置。事故是对陆军任务、战备、士气和资源的不可接受的阻碍。各级决策者将采用风险管理方法，有效地排除与此任务相关的人员和财产安全不可接受的风险。 (a) 承担个人责任。 (b) 实行安全操作。 (c) 识别不安全行为和条件。 (d) 采取行动防止事故发生。 (e) 报告不安全行为和条件。由于可能触电或损坏设备，因此禁止在电气设备（CPU、文件服务器、打印机、投影仪等）附近或周围饮食。在这些区域内或穿过这些区域时要小心谨慎。避开所有电线和相关线路。如果发生雷暴天气，您将被指示关闭设备电源。
Factoshiny：使用 Shiny 应用程序从“FactoMineR”执行因子分析
Factoshiny 包 . ... 。 。 。 。 。 。 。 4 简洁。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 事实。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 FAMD 闪亮 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 HCPC 有光泽。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 8 MC 闪亮 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 艺术硕士闪亮。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11
人工智能如何改变工人的工作方式和他们所需的技能？
人工智能 (AI) 正在改变员工的工作方式和工作所需技能。例如，一家保险公司采用了一种人工智能工具，该工具使用历史数据来预测客户何时可能升级服务问题。在采用该工具之前，销售代理会对随机选择的客户文件进行抽查。这项工作既需要认知和财务技能来识别潜在问题，也需要社交和沟通技能来有效地与客户联系。引入人工智能后，代理可能会获得一份人工智能工具已经识别出的账户问题优先级列表。销售代理的工作发生了变化，强调与客户进行更多互动，减少分析客户文件所需的时间 (Milanez, 2023 [1] )。
Bluedos：一种新颖的方法来执行和分析DOS攻击对蓝牙设备的攻击
摘要：蓝牙设备的使用正在遍布整个数字景观。随着这些功能的多样性和数量的增加，对蓝牙技术中安全性的关注也会增加。我们的研究主要集中于对蓝牙设备的DOS攻击。我们发现现有工具依赖于Bluez协议堆栈提供的Linux蓝牙驱动程序和实用程序。由于这种依赖，这些工具需要通过蓝牙通信的完整命令，因为它们仅限于基础协议堆栈提供的功能。为了解决此限制，我们使用Bluez Linux协议堆栈（我们的测试床上称为“ Bluedos”）开发了蓝牙驱动程序二进制二进制文件。由于使用C开发了Bluedos，类似于其他Linux驱动程序，因此在操作系统级别的数据包创建和处理蓝牙连接方面提供了更大的灵活性。使用“蓝色DOS”，我们使用信誉良好的品牌的耳机进行了广泛的DOS攻击，以说明潜在的攻击向量。我们还分析了DOS攻击对不同连接参数（例如响应时间）的影响，并引入了新型的L2连接和针对蓝牙设备的L2Connect洪水攻击。我们使用蓝牙嗅探器验证了我们的发现，并根据我们的分析得出结论。
对执行白质学分割的自动化方法的系统综述
白质区域分割是一个关键的研究领域，该研究领域利用扩散加权的磁共振成像（DMRI）来识别和映射单个白质区域及其轨迹。本研究旨在提供有关脑DMRI扫描中白质区域分割的自动化方法的全面系统文献综述。有关PubMed的文章，ScienceDirect [神经图像，神经图像（临床），医学图像分析]，Scopus和IEEExplore数据库以及医学成像计算和计算机辅助干预协会（MICCAI）（MICCAI）（MICCAI）和国际生物医学成像（ISBI）的国际审核组织（ISBI）的会议记录。此系统搜索和评论确定了619篇文章。使用查询“白质区分割或纤维道识别或纤维束分割或拖拉术解剖或白质分割或区域分割”来遵守指定的搜索标准。其中，有27％采用基于直接体素的方法，25％应用基于流线的聚类方法，20％使用基于流线的分类方法，14％实施了基于ATLAS的方法，以及14％使用的混合方法。本文深入研究了与每个类别相关的研究差距和挑战。此外，这篇评论论文阐明了最常使用的公共数据集，以进行管段分割及其特定特征。此外，它提出了评估策略及其关键属性。审查以详细讨论该领域的挑战和未来方向进行了详细讨论。
受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验