社区组织在利用定性数据分析或意义建构的力量来理解其选民提出的不同观点和需求方面面临挑战。意义建构最耗时且乏味的部分之一是定性编码,即在大量非结构化的社区输入语料库中识别主题的过程。定性编码的挑战是实现高编码者之间的可靠性,尤其是在专家和初学者意义建构者之间。在这项工作中,我们介绍了 SenseMate,这是一种旨在帮助定性编码的新型人机交互系统。SenseMate 利用理性提取模型,这是一种新的机器学习策略来半自动化意义建构,它可以产生主题建议和人类可解释的解释。这些模型是在波士顿人生活经历的数据集上进行训练的,该数据集由专家意义建构者对主题进行了注释。我们通过一个以人为本的迭代设计过程将理性提取模型集成到 SenseMate 中,该过程围绕从广泛的文献综述中得出的四个关键设计原则展开。设计过程包括三次迭代,并不断得到来自社区组织的七名人员的反馈。通过一项涉及 180 名新手感知者的在线实验,我们旨在确定人工智能生成的建议和原理是否会减少编码时间、提高编码者之间的可靠性(即 Cohen 的 kappa 值),并尽量减少新手和专家编码决策之间的差异(即参与者答案的 F 分数与专家金标签的比较)。我们发现,虽然模型建议和解释使每个分析单位的编码时间增加了 49 秒,但它们使编码者之间的可靠性提高了 29%,编码 F 分数提高了 10%。关于 SenseMate 设计的有效性,参与者报告说该平台通常易于使用。总之,Sensemate (1) 是为没有技术背景的初学者感知者构建的,这是先前工作不关注的用户群,(2) 实现原理提取模型来推荐主题并生成解释,这比大型语言模型更具优势
摘要 :改进的露天空间原子层沉积 (SALD) 头用于在各种基底上制造复杂氧化物图案。共反应物保持在周围大气中,设计了一个由三个同心喷嘴和一个前体出口组成的简单注入头。可以轻松且可逆地修改金属前体出口的直径,从而可以直接形成具有不同横向尺寸的图案。成功证明了无掩模沉积均匀和同质的 TiO 2 和 ZrO 2 薄膜,横向分辨率从毫米到几百微米范围可调,同时将膜厚度保持在几纳米到几百纳米范围内,并在纳米级控制。这种局部 SALD 方法称为 LOCALD,还可以在结构化基底上进行层堆叠和沉积。
1. 简介 2. 印刷电子市场 3. 弥合差距 4. 技术与工艺 5. 印刷电子狭缝模头 6. 印刷工艺 7. 纳米压印 8. 干燥 9. SALD 10. 总结
攻击恢复力(北约批准课程)2024 年 11 月 18 日至 22 日 Exp.Me。苏丹·埃尔多安·伊尔迪兹 sultan.erdoganyildiz@coedat.nato.int
本研究的重点是网络安全,因为国家在网络环境中存储的数据量不断增加,公共服务也越来越多地通过网络环境提供;它专注于建设性情报,被视为一种为确保网络安全提供必要的速度、敏捷性和灵活性的工具。该研究的目的是调查为什么网络安全是国家安全的组成部分以及人工智能在网络安全中的重要性,并通过展示各国在网络安全领域的实践实例来从中得出推论。通过扫描文献进行的这项研究结果确定,公共部门(国家)是受网络攻击影响最严重的领域;网络攻击可能会影响军事力量向作战领域的投送;网络攻击和对网络环境的日益依赖可能会破坏将社会和国家凝聚在一起的“信任”感;据观察,目前人工智能在网络攻击中的使用有限,但由于预测未来其使用将会增加,因此未来的网络安全等问题将变得以人工智能为导向,这一点很重要。据此,我们认识到网络攻击有可能威胁国家安全,网络安全是国家安全的组成部分。研究结论部分根据各国网络安全实践提出了保障网络安全的建议。
di-30 HerreraSaldívarMaríaFernanda安全性,耐受性以及乳酸乳杆菌A15和Grammatophora sp的共生口服表述的影响。 div>在肠道菌群的调节和与小儿年龄MM-9 Perez Gomez Anamaria患者的炎症免疫反应有关的细胞因子中
摘要:安全问题是国际关系领域关注的焦点问题之一。人们对安全的看法在历史上经历了许多变化。技术发展是这一变化的驱动因素之一。进入21世纪,网络安全已成为各国和国际社会共同关注的重要问题之一。俄罗斯联邦也是较早意识到网络空间和网络安全的国家之一。俄罗斯联邦通过其发布的文件和涉嫌发动的攻击表明,它是网络空间中应该受到重视的国家之一。这项研究的主要重点是了解俄罗斯联邦在其发布的网络安全文件中提出的战略与其涉嫌实施的事件之间是否存在协调性。此外,通过案例研究了解俄罗斯联邦的网络安全战略也是本文的另一个目的。俄罗斯联邦发布的官方文件中的防御语气与克里米亚对网络空间的侵略态度之间并不和谐。然而,在作为信息战的另一个维度的媒体上,可以清楚地看到,官方文件中表达的问题被运用到了克里米亚的例子。
在线数字内容在过去 20 年中迅速增长,并且还在持续增加。这些内容;它们可以通过智能手机、平板电脑、笔记本电脑和社交媒体等不同设备轻松访问、交互、发布和下载。不断发展的网络空间和社交媒体促进了信息和交流机会。这些功能也被用于恶意目的,对国家构成严重的安全威胁。特别是,恐怖组织利用社交媒体相互沟通、交换信息、招募新的组织成员、传播自己的信息、煽动目标个人实施恐怖袭击(甚至是独狼袭击)。恐怖组织通过社交媒体发布操纵信息或极端/激进内容,以吸引人们参与恐怖活动。国家和国际当局之间建立多边合作是应对社交媒体带来的新安全威胁的必要条件。因此,近年来,国家和国际当局一直在大力采取法律措施来打击社交媒体的此类使用。在这种情况下,国际法和一些国家法律制度
阿尔茨海默病 (AD) 是一种具有挑战性的神经退行性疾病,需要早期诊断和干预。这项研究利用机器学习 (ML) 和图论指标,这些指标源自静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据来预测 AD。使用西南大学成人寿命数据集 (SALD,年龄 21-76 岁) 和开放获取系列成像研究 (OASIS,年龄 64-95 岁) 数据集(包含 112 名参与者),开发了各种 ML 模型用于 AD 预测。该研究确定了全面了解 AD 中的大脑网络拓扑和功能连接的关键特征。通过 5 倍交叉验证,所有模型都表现出显著的预测能力(准确率在 82-92% 范围内),其中支持向量机模型脱颖而出,准确率达到 92%,表现最佳。本研究表明,根据最重要的判别特征确定的前 13 个区域已经失去了与丘脑的显着联系。与健康成年人和老年人相比,AD 患者的黑质、网状部、黑质、致密部和伏隔核的功能连接强度持续下降。本研究结果与早期采用各种神经成像技术的研究结果相吻合。这项研究表明,将 ML、图论和 rs-fMRI 分析相结合的综合方法在 AD 预测中具有转化潜力,为更准确的诊断和早期预测 AD 提供了潜在的生物标记。
经颅磁刺激是一种神经生理检查方法,由脊髓,周围神经或肌肉刺激的电位记录,通过中枢神经系统中的电路路径或运动皮质。这种方法允许研究导致皮质运动场刺激变化的疾病机理。同样,精神药物对皮质活性和侵略行为的电生理测量的影响。在精神病学领域,精神分裂症,强迫症,注意力缺陷多动障碍和药物滥用领域的经颅磁刺激和诊断研究集中在埃塞哥部发生的研究上。