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SpotlessMind - 引出分享神经反馈态度的设计探索
通过分享和解读内心状态实现相互理解具有社会意义。先前的研究表明，人们认为脑机接口 (BCI) 是一种隐性交流认知状态的合适工具。在本文中，我们进行了一项在线调查（N=43），以确定隐性共享认知状态的系统的设计参数。为了实现这一目标，我们设计了一个名为“SpotlessMind”的研究探测器，以艺术的方式与他人分享大脑占用情况，同时考虑旁观者的体验来引出用户反应。结果显示，98% 的人希望看到该装置。人们会将其用作一种开放的姿态和一种沟通的媒介。抽象视觉、听觉和体感描述是在可理解性和用户隐私保护之间的良好权衡。我们的工作支持设计引人入胜的原型，以促进个人之间的同理心、认知意识和融合。
测试如何影响与陌生人使用和共享自动班车的意愿：中介E
摘要本研究研究了在郊区接受共享自主班车（SASS）的接受。模型通过对SASS的信任和技术乐观的信任进行了上下文变量的模型。我们检查了使用Sass而没有管家的意图和社会疏远的重要性。数据分别在2020-2021涉及922和608名参与者的飞行员的开头和结束时收集数据，在SAE级3级运行。的发现表明，信任和技术乐观主义显着影响使用SASS的意愿，尽管上下文变量显示出最小的影响。老年人和女性表现出较低的信任和乐观，减少了他们的使用意图。这两个小组还认为，在骑行时保持社交距离更为重要。研究表明，未来的飞行员应避免使用未成熟技术并满足特定群体的社会需求的负面影响。
神秘鲨鱼讲义
我们为用户提供易于使用的 SaaS 应用程序，以便用户搜索和分析超过 2.3 亿个组织，其中包含详细的公司档案，包括收入、员工资料（9 亿）、能力、技术、公司关系、业务活动、新闻和设施。无论您是在寻找新供应商还是客户，GeoFlow 都能简化您每天搜索、组织、分析和监控业务关系的方式。截至 8 月，Geoflow 拥有 27 个客户和 120 多个用户。我们将在未来几个月实现现金流为正。虽然 GeoFlow 的旅程才刚刚开始，但随着我们不断增长的客户群的反馈，我们将继续努力帮助我们的用户以 10 倍的速度完成他们的业务开发活动，并让您能够完成您从未想过有时间完成的任务。
CCB Connect & Share QCTR-Q1 2023
Miguel De Bruycker 曾就读于皇家军事学院和布鲁塞尔自由大学。在 2005 年撰写了一篇关于网络防御的论文后，他加入了情报和安全总局，负责机密网络安全以及比利时国防第一个网络安全部门的创建。自 2008 年以来，他和他的网络团队参与了比利时所有重大网络事件的处理。2015 年 8 月 17 日，他成为比利时网络安全中心的常务董事。
Healthcare 2025：塑造未来的趋势和机会
3。IOMT：前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6IOMT：前进的连接护理..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 87 6
博士沙伊莱什·纳亚克
1980 年毕业于巴罗达大学。1978 年他以科学家身份加入印度空间研究组织 (ISRO) 空间应用中心，随后升任海洋和水资源组主任。目前，他是班加罗尔国立高等研究院院长、德里 TERI 高等研究院院长、《印度遥感与生命学会期刊》主编以及新德里印度国际中心受托人。2008 年 8 月至 2015 年，他担任地球系统科学组织 (ESSO) 主席和印度政府地球科学部 (MoES) 秘书长。他主要负责构思、制定和执行许多国家级项目，涉及卫星数据在海洋颜色、综合沿海区管理、雪和冰川研究以及水资源方面的应用。有关印度海岸的详细信息的生成影响了用于规范沿海活动的沿海区域划分政策的制定，并有助于重组印度政府环境和森林部发布的《沿海管制区通知》。
通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1