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关于软件供应链安全性人为因素的观点：研究议程。
已经提出了一些解决依赖性和建筑链问题的步骤，包括更新和使用可信赖的依赖项，软件账单（SBOMS）（SBOMS），确保构建过程以及更多行业参与[5]。但是，确保这些规定和制造系统可能不会阻止所有攻击：最近的，头条新的攻击涉及通过其最大的攻击表面之一（个人开发人员）违反SSC的违反。在2023年1月，Circleci透露，网络犯罪分子在Circleci工程师的笔记本电脑上使用恶意软件窃取了有效的，两因素身份验证支持的SSO会话，从而使攻击者可以执行会议cookie盗窃和模仿员工，从而获得了访问Pro-ductuct of-Ductucty系统的子集。2在2023年2月，密码管理器LastPass报告说，黑客偷了公司和客户数据，通过使用关键记录器恶意软件感染员工的个人计算机，使他们可以访问公司的云存储，并导致
观点 意识和通用人工智能的理论计算机科学视角 1
尽管受到 Baars 全局工作空间模型的启发，但 Baars 模型（图 1a）与 CTM（图 1b）之间存在显著差异。就架构而言，Baars 有一个中央执行器，而 CTM 没有：它是一个分布式系统，能够实现通用智能的功能和应用。在 CTM 中，输入传感器将环境信息直接传输到适当的 LTM 处理器；输出执行器根据直接从特定 LTM 处理器获得的信息对环境起作用。在 Baars 模型中，这些输入和输出通过工作记忆进行处理。在 CTM 中，块是正式定义的，并由 LTM 处理器提交以参加明确定义的 STM 竞争；在 Baars 模型中，两者都没有正式定义。对于 Baars 来说，输入和中央执行器之间发生了有意识的事件；在 CTM 中，有意识的意识是 LTM 处理器接收从 STM 全局广播的块。
关于Vildagliptin在心脏病学诊所在印度临床环境中的位置的专家观点
结果：医疗保健从业者对以下情况发表了意见； A级A（90.9％）：范围内（TIR）和血糖变异性是选择大型肺血管并发症患者抗糖尿病治疗的重要临床标准； B级（70.8％）：与其他二肽基肽酶-4抑制剂相比，维二肽可提供更好的TIR和血糖变异性。 A级A（90.9％）：在T2DM患者中应考虑添加vildagliptin，并建立了动脉粥样硬化的CVD，这些CVD与二甲双胍加上二甲双胍加二糖糖糖糖酶-2抑制剂的治疗不受控制； B级B（52.9％）：仅当患者人群是老年人，长期存在糖尿病，新诊断为具有先前CVD的T2DM，肥胖症患者或肾功能障碍的T2DM，应将其视为治疗算法的一部分。大多数HCP都报告了临床益处，包括胰岛素剂量的降低（52.4％）和维尔迪格列汀和胰岛素的降血糖发病率（33.3％）。
Moser：通过视图条件世界模型的特定任务观点学习感官策略
从视觉观察中学习的强化学习是许多现实世界应用的一个挑战性问题。现有算法大多依赖于需要人类知识的精心设计的固定相机的单个观察结果。最近的研究从不同的观点中学习了使用固定相机的不同观点，但这会产生高的组合和存储成本，并且可能无法保证最佳观点的覆盖范围。为了减轻这些局限性，我们提出了一种直接的视图条件，部分可观察到的马尔可夫降低过程（VPOMDPS）假设，而de-velop是一种新方法，即基于mo del的se nsor Controlle r（Moser）。Moser共同学习一个视图条件世界模型（VWM），以模拟环境，控制相机的感官政策以及完成任务的电动机政策。我们设计了带有其他模块的VWM的固有奖励，以指导感官策略以调整相机参数。关于运动和操纵任务的实验，Moser自主发现任务特定的观点并显着胜过大多数基线方法。
急诊医学中的人工智能：当前应用观点及可预见的机遇与挑战
由于 COVID-19 疫情，急诊科 (ED) 和重症监护病房和紧急医疗调度 (EMD) 等相关服务最近备受关注。服务过度拥挤、等待时间过长以及工作人员疲惫不堪，难以应对特殊情况，这些都暴露了急诊系统的脆弱性。即使在正常活动期间，国家为缩短等待时间和优化患者医疗途径所做的努力也凸显了重新考虑急诊系统的必要性。事实上，在过去几十年里，全球急诊就诊人数的增长速度超过了人口增长速度 [1-3]。急诊就诊人数增加的原因包括非紧急就诊、频繁就诊、住院时间延长、工作人员短缺以及下游床位一再减少 [4]。急诊拥挤的负面影响包括影响几个以患者为中心的结果，例如
观点：人工智能作为作者——弥合机器学习与文学理论之间的差距
预计人工智能创作原创文学作品的能力将不断提升，本研究指出，文学性或构成文本文学性的因素在文本生成方面研究不足。从计算的角度来看，文学尤其具有挑战性，因为它通常使用比喻和模棱两可的语言。文学专业知识有助于理解这种艺术形式如何传达意义和情感，但这一点经常被忽视。我们建议让来自两个不同学科（机器学习和文学研究）的专家进行对话，以提高人工智能写作的质量。这项研究专注于评估作为文本生成过程的重要阶段，表明可以从文学理论角度获得好处。这些知识将改进算法设计，并使人们更深入地了解人工智能如何学习和生成。
碳捕获和存储耗尽的石油和天然气储层：井眼注射率的观点
摘要：最近，人们对利用耗尽的气体和石油储层进行碳捕获和储存越来越兴趣。这一兴趣是由于许多储层已经耗尽或需要增强的石油和天然气回收率（EOR/EGR）。地下存储库中CO 2的固结是一种实现碳中立性的高效方法。此过程通过促进EOR/EGR来实现双重目的，从而帮助检索残留的油气和天然气，并同时确保CO 2的安全和永久存储，而无需泄漏的风险。注射率定义为流体在不引起岩石破裂而不引起的水库中的能力。这项研究旨在通过检查对注射率的有限考虑，特别是在耗尽的地下储层中，旨在填补碳捕获和存储（CCS）文献的空白。它审查了影响CO 2的注射率以及此类储层中某些现场病例数据的关键因素。
AVR：主动视力驱动的机器人精确操作，具有视点和焦距优化
精确操作是指机器人在综合环境中表现出高度准确，细致和灵活的任务的能力[17]，[18]。该领域的研究重点是高精度控制和对动态条件的适应性。使用运动学模型和动态模型以实现结构化设置中的精确定位和组装[19]，依靠刚性机械设计和模型驱动的控制依赖于刚性机械设计和模型驱动的控制。最近，深度学习和强化学习改善了动态环境中的机器人适应性[20]，[21]，而视觉和触觉感应的进步使千分尺级的精度在握把，操纵和组装方面[22]。此外，多机器人协作还允许更复杂和协调的精确任务。尽管取得了重大进展，但在多尺度操作整合，动态干扰补偿和低延迟相互作用中仍然存在挑战[23]。未来的研究应进一步改善交叉模态信息的实时对齐，并增强非结构化环境中机器人视觉的鲁棒性，以优化精确的操纵能力。
Qassim University EFL教师在教学中使用人工智能应用的观点
目前的研究旨在揭示Qassim大学教师的看法，用于在获得学生的英语技能方面使用人工智能应用，以及他们在练习人工智能应用程序中的反应之间是否存在统计学上的显着差异，这是由于性别，科学排名和英语语言技能。该样本由97名教职员工（即65名男性和41位女性）组成，并且在Qassim University教授英语。使用简单的随机抽样方法选择了它们。研究得出的结论是，Qassim University在英语中使用人工智能应用的水平非常低。此外，在
人类面部视点选择性神经影像学研究中不一致和一致结果的统一模型
研究文章 | 系统/电路 人类面部视点选择性神经影像学研究中不一致和一致结果的统一模型 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0296-23.2024 收稿日期：2023 年 2 月 14 日 修订日期：2024 年 2 月 6 日 接受日期：2024 年 2 月 15 日 版权所有 © 2024 作者