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迈向新的抵消战略
罗伯特·马丁尼奇最近在国防部 (DoD) 担任了五年的公职后重返 CSBA。在担任海军副部长期间，他领导制定了海军部 2014/2015 财年预算，并在战略选择和管理评估以及国防管理行动小组 (DMAG) 中代表海军部。2010 年至 2013 年，马丁尼奇先生担任海军副部长，就外交和国防政策、海军能力和战备、安全政策、情报监督和特殊项目提供高级建议。2009 年，马丁尼奇先生被任命为国防部长办公室 (OSD) 负责特种作战、低强度冲突和相互依存能力的首席副助理国防部长，专注于特种作战、非常规战争、反恐和安全部队援助政策。他还领导了一项为期两年的国防部范围的努力，为未来的远程打击“系统系列”制定投资路径。
了解人工智能
辩护学：宗教间对话逻辑研究 46 (1991)；参见《梨俱吠陀，印度文学》，大英百科全书，https://www.britannica.com/topic /Rigveda (2020 年 3 月12)。† Emile Loza de Siles 是霍华德大学法学院客座助理教授和杜肯大学法学院助理教授。她于 2003 年创立了技术法律集团，并为思科、惠普、埃森哲和其他创新者提供技术和知识产权法律服务。她还是马里兰大学全球校区研究生网络安全项目的副教授（兼职）。Loza de Siles 教授已被提名担任首届国家人工智能咨询委员会及其人工智能和执法小组委员会成员。请参阅征集国家人工智能咨询委员会成员提名和征集
朝向开放世界的人类机器人互动
手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中，诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作，但重新研究已开始考虑开放世界任务，在这种任务中，与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中，我们认为必须对手势进行更细微的考虑，因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势，以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中，我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
迈向一项一次性数据驱动指南
虽然最近在代理[9]和机器人文献[24]中进行手势合成的工作已将手势视为共同语音，因此依赖于口头话语，我们提供了表明手势可以利用模型上下文的证据（即导航任务），不仅取决于口头话语。这种效果在含糊不清的口头话语中尤为明显。将这种依赖性解耦可能会使未来的系统能够综合澄清手势，这些手势阐明了模棱两可的口头话语，同时使研究能够更好地理解手势的语义。我们从这个领域中的经验中汇集了证据，使我们能够首次看到需要开发哪种端到端的关注模型，以合成一声互动的手势，同时仍然可以保留用户的结果并允许机器人模棱两可。我们在“基本方向手势计划”的背景下讨论这些问题，该指示指的是人类将来必须遵循的行动。
朝向热敏性多糖-ACRACHIMER
糖胺聚糖（GAG）是细胞表面和细胞外基质的重要组成部分，在该基质中，它们通过与各种蛋白质的相互作用而参与了几个细胞过程。为成功的组织再生，以类似方式开发出适当的矩阵支持细胞的生物学活性，仍然具有挑战性。在这种情况下，本研究旨在设计一种热敏性多糖，该多糖可以进一步用作组织工程应用的水凝胶。为此，将具有GAG模拟特性的海洋细菌外多糖（EPS）与热敏感聚合物，聚（N-异丙基丙烯酰胺）（PNIPAM）接枝。通过不同的EPS/PNIPAM摩尔比和PNIPAM的分子量获得了八种接枝多糖。使用多技术，实验方法确定其物理化学特征及其热敏性能。并行，分子动力学和蒙特卡洛模拟在两个不同的尺度上分别阐明，分别阐明了接枝地狱链的分子构象，以及它们在Percolation附近的Sol-gel Transcolation中形成无限网络的能力，这是水凝胶形成中必要的条件。从这项研究中提出，热敏化地狱已成功开发，并且将进一步评估其在组织再生中作为水凝胶支架的潜在用途。
当前3期放射性药物治疗临床试验的概述
神经发育障碍（NDDS）涵盖以异常大脑发育为特征的疾病，这些疾病会影响认知，交流，行为和运动。这些疾病，包括自闭症谱系障碍（ASD），注意力/多动障碍（ADHD）和智力障碍，代表了一项重要的公共卫生挑战，影响了全球多达3％的儿童。尽管我们对这些疾病的理解取得了进步，但缺乏特定的疗法强调了进一步研究其病因和病理生理学的必要性。最近的研究确定了与NDD相关的许多基因变异，从单核苷酸变体到拷贝数变体。这些发现指向与NDD相关的各种不同基因，突出了这些疾病的遗传复杂性。然而，许多NDD的起源仍然未知，表明超出遗传变异的因素可能起着至关重要的作用。新兴证据表明，神经素的流量机制和环境因素，例如早期生命逆境，是NDD发展的重要贡献者。在人类和动物模型中整合分子，行为和神经敏化研究的多学科方法对于理解这些方面至关重要。本社论推出了一系列原始研究文章，旨在揭示NDD的复杂机制，并探索新型治疗策略的潜在途径。
朝着以人为本的AI管理
作为由人工智能提供支持的算法（AI）越来越多地参与了组织的管理，当机器能够对人类获得权力时，必须进行以人为本的AI管理研究并了解人们的感受和行为。两种主流方法 - 小插图研究和案例研究 - 揭示了重要但不一致的见解。在这里，我们讨论了小插图研究的局限性（情感预测错误，有偏见的媒体覆盖范围和问题替代）和案例研究（社会可取性偏见以及缺乏随机分配和控制条件），这可能会导致他们分别对AI管理的负面和积极的反应过高。我们进一步讨论了减轻这些局限性的第三种方法的优势：众包市场上的现场实验。一项关于亚马逊机械土耳其人（MTURK；作为世界领先的众包平台）的概念证明研究表明，人类对AI管理的反应独特，与Vignette或案例研究中的AI管理不完全一致。参与者（n = 504）在AI与人类管理方面没有显着差异，在绩效，内在动机，公平感知和承诺方面。我们建议，众包的Mar Ketplaces可以超越人类的研究主题库，并成为AI管理的工作场所的模型，促进及时的行为研究以及对以人为中心的工作设计和组织的强大预测。
迈向新的抵消战略
Robert Martinage 在国防部 (DoD) 担任了五年的公职后，最近重返 CSBA。在担任海军副部长期间，他领导制定了海军部 2014/2015 财年预算，并在战略选择和管理审查以及国防管理行动小组 (DMAG) 中代表海军部。2010 年至 2013 年，Martinage 先生担任海军副部长，就外交和国防政策、海军能力和战备、安全政策、情报监督和特殊项目提供高级建议。2009 年，Martinage 先生被任命为国防部长办公室 (OSD) 负责特种作战、低强度冲突和相互依存能力的首席副助理国防部长，专注于特种作战、非常规战争、反恐和安全部队援助政策。他还领导了一项为期两年的国防部范围的努力，为未来的远程打击“系统系列”制定投资路径。
迈向经过验证的人工智能
软件、网络攻击和人工智能系统安全。4 因此，人工智能系统的验证和确认问题，以及更广泛地说，实现值得信赖的人工智能的问题，39 已开始引起研究界的关注。我们将“经过验证的人工智能”定义为设计具有强大、理想情况下可证明的正确性保证的人工智能系统的目标，这些保证对于数学指定的要求是正确的。我们如何实现这一目标？在本文中，我们从形式化方法的角度考虑经过验证的人工智能的挑战，形式化方法是一个计算机科学和工程领域，涉及系统的严格数学规范、设计和验证。38 形式化方法的核心在于证明：制定形成证明义务的规范；设计系统以满足这些义务；并通过算法证明搜索验证系统确实符合其规范。从规范驱动的测试和仿真到模型检查和定理证明，一系列形式化方法通常用于集成电路 (IC) 的计算机辅助设计，并已广泛应用于查找软件中的错误、分析信息物理系统 (CPS) 和查找安全漏洞。我们回顾了