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nla y11英国价值观主题
在两个关键阶段都详细介绍了表示形式的关键概念，包括：·刻板印象和态度如何由媒体构建和塑造（例如错过代表）·机构意识形态/听众价值观·跨越时间和地点的霸权转变，以及这些媒体中这些方式如何表现出来 div>
在受到创伤的受试者中检测认知疲劳...
由于其复杂的性质，从fMRI数据中理解认知状态尚未全面提高。在这项工作中，理解TBI患者认知疲劳的问题已被提出为多类分类问题。我们使用卷积和LSTMS作为提取空间特征并建模fMRI扫描的4D性质的构建块构建了时空编码器模型。为了学习数据和条件的更好表示，我们使用了一种称为“对比学习”的自我监督的学习技术，用公共数据集Bold5000预先介绍了我们的编码器，并进一步微调了我们的标签数据集来预测认知疲劳。此外，我们提供了一个fMRI数据集，该数据集包含创伤性脑损伤（TBI）患者和健康对照组（HCS）的扫描，同时执行一系列标准化的N-BACK认知任务。此方法建立了一种最新技术，可以分析fMRI数据中的认知疲劳，并击败以前的方法，以不同的方式解决这一问题。此外，我们的模型进行原始fMRI扫描的能力（直接从扫描仪输出的伪影的嘈杂图像）消除了实现根据所使用的扫描仪而变化的手动信号处理管道的需求。最后，我们研究了促成CF的不同大脑区域的影响。所提出的技术在此数据集上优于最先进的方法的13％以上。
初等和中等程度科目及说明
(A) 在 (b) 小节所述学术领域的学习经历平衡；(B) 在 1 至 5 年级，按照 IC 20-30-5-14 的要求，通过职业意识模型向学生介绍工作价值观和基本的就业概念；(C) 在 6 年级，按照 IC 20-30-5-14 的要求，通过初步职业信息模型关注与学生兴趣和技能相关的职业选择；(D) 探索性活动；符合根据 IC 20-31-3 制定的学术标准和本规则第 0.6 节中的一般原则；(3) 培养学生运用学科技能解决个人、学校和社区问题的能力；(4) 适合研究确定的学习者发展特征；(5) 帮助学生为成功完成 Core 40 高中课程做好准备；(6) 整合印第安纳州学术标准中描述的适当技术；(7) 包括学生可通过以下方式获得的实践经验：
非自然人类受试者的法律待遇
摘要 尽管法律人格已逐渐被赋予对人类社会自然运作有直接影响的非人类实体（鉴于其文化意义），但对于基于计算机的智能系统却并非如此。虽然这一概念到目前为止还没有对人类产生显著的负面影响，但这种情况之所以持续，只是因为先进的计算机智能系统（ACIS）尚未被公认为达到类似人类的水平。随着 ACIS 融入陪伴机器人和仿生学等医疗辅助技术，我们对 ACIS 的法律处理也必须适应——否则社会将面临可能导致法律认可的歧视性待遇的法律挑战。为此，本文揭示了规范“自然”人类主体定义的复杂性，阐明了当前的生物伦理话语如何无法有效指导 ACIS 融入植入和外部人工制品，并主张在国际法律保护和义务方面建立各种 ACIS-人类合并之间的法律界限。
2025 年必修和推荐背景科目
无需具备相关学科背景（甚至语言背景），即可开始攻读所有艺术/人文 (BA) 专业（从人类学到旅游、语言和文化）。如果学生在学校喜欢英语、历史、古典文学、媒体研究和戏剧等科目，我们鼓励他们考虑所有艺术专业作为学习选择。音乐表演专业的学生应具备音乐背景，并需要参加试镜。
了解决策主体的公平感知和...
• RQ4：当系统有利于或不利于自己群体时，受试者的公平感知和保留的变化是由受试者自己获得有利决策的前景引起的，还是由他们相对于其他群体的相对优势或劣势引起的？
建筑与规划系 SL.No 科目
印度理工学院罗尔基分校 院系/中心名称：建筑与规划系 1. 科目代码：ARN-102 课程名称：建筑设计-I 2. 接触时间：L：1 T：0 P：6 3. 考试时长（小时）：理论：0 实践：7 4. 相对权重：CWS：0 PRS：60 MTE：20 ETE：0 PRE：20 5. 学分：4 6. 学期：春季 7. 学科领域：DCC 8. 先决条件：无 9. 目标：介绍建筑设计流程，重点关注人体测量学、基本空间理解和简单形式探索。 10. 课程详情：
有效实施数据主体的权利
AI系统经过经常被模型记忆的数据培训（Carlini等，2021）。机器学习模型的行为就像训练数据的有损压缩机一样，这些模型基于深度学习的性能进一步归因于这种行为（Schelter，2020； Tishby＆Zaslavsky，2015年）。换句话说，机器学习模型是培训数据的压缩版本。此外，AI模型还容易受到会员推理攻击的影响，这些攻击有助于评估有关某人的数据是否在培训数据集中（Shokri等，2017）。因此，实施擦除和纠正的权利需要通过模型逆转个人数据的记忆。这涉及删除（1）用作培训输入的个人数据，以及（2）训练有素的模型中特定数据点的影响。
战略评估：主体、评估者和社会
目前，算法的广泛应用是对模糊概念（如优点）进行正式和定量的衡量，以便做出决策。当人们为了获得有利的决策结果而对这类评估做出战略性回应时，他们的行为可能会受到道德判断。他们可能被描述为“玩弄系统”或“作弊”，或者（在其他情况下）投入“诚实的努力”或“改进”。关于战略行为的机器学习文献试图通过强调决策主体为获得更有利的评估而付出的努力来描述这些动态——一些研究提供了预防或防止此类操纵的方法，一些研究将“玩弄”与“改进”行为区分开来，而另一些研究则旨在衡量分类系统的努力负担或不同影响。我们从不同的出发点开始：评估本身的设计可以理解为促进评估者的目标，而这些目标可能与更广泛的社会目标不一致。为了阐明评估代表一种战略互动的观点，在这种互动中，评估者和评估对象都是出于自身利益，我们提出了一个模型，该模型使用三个相互作用的主体来表示评估过程：决策主体、评估者和社会，代表一套价值观和监督机制。我们强调了我们的模型对一系列社会系统的适用性，在这些系统中，一两个参与者策略性地破坏其他参与者的利益以促进自己的利益。将评估者视为战略参与者使我们能够重新审视决策主体，关注评估制度设计所依据的动机。在实践中，战略行为的道德地位往往取决于评估的道德地位以及引发这种行为的动机。我们将我们的框架应用于各种扩展示例并讨论道德含义。