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产前孕产妇亲密伴侣暴力暴露与年轻婴儿的性别特定性变化有关：来自南非出生队列的证据
摘要人类机器人合作（HRC）是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键，尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此，现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰，这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈，在这项研究中提出了一种混合现实（MR）和基于视觉推理的方法，为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先，提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构，其特征是监视数字双胞胎状态，推理合作策略并提供认知服务。其次，引入了一种视觉推理方法，从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释，以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后，提出了一种安全，符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法，以使机器人执行生成的共同工作策略，而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导，以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务，实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能，以进行灵活的自动化。
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
认知、交流、话语，2024，29，86-103 https://periodicals.karazin.ua/cognitiondiscourse https://doi.org/10.26565/2218-2926-2024-29-06
文章引用：Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受：多模态性和互文性。认知、交流、话语，29，86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论（Miskimmon 等人，2013 年；2017 年等）是在国际关系领域发展起来的，它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段，并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为，对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起，旨在寻找缺乏的方法论，以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题，认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架，该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论，作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看，本文延续了先前的研究（Zhabotynska & Velivchenko，2019 年；Zhabotynska & Ryzhova，2022 年；Chaban 等人，2023 年；Chaban 等人，2024 年等），研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
A+认可奖学金密苏里四年制大学
要符合条件，学生需要在Mizzou申请新生入学，并被拒绝。学生必须具有至少17个ACT复合材料（920 SAT等效）或最低高中坡度的平均水平为2.50。学生对在Mizzou校园，生活费用（如果可用的空间）进行1-6小时的学费/费用负责财务责任。可以在两个校园中访问资源。头两年后，全职转移到Mizzou以完成学位。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
生物识别数据 - 螺旋 - 二元 - 识别识别1-0。 ...
有关此指南的内容关键数据保护概念生物识别识别我们如何证明我们遵守数据保护义务？我们如何合法处理生物特征数据？我们如何公平处理生物识别数据？准确性原理如何适用于生物识别数据？我们如何确保生物识别数据的处理是透明的？我们如何考虑对生物识别数据的权利请求？我们如何确保生物特征数据安全？