在 AI 监考考试中,学生在考试期间受到监控以确保学术诚信,就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程,任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下,考试过程中标记的问题与诚信无关,可以避免,例如说话或远离摄像头。上一次考试中,超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关,而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记,以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
功能性近红外光谱(FNIRS)是一种神经影像学技术,它为人脑内的血液动力学活性提供了机会。首先是由Jobis划分的,1在过去的三十年中,FNIRS技术已应用于越来越多的人群和实验研究(参考文献中进行了回顾。2和3)。该技术使用红色至近红外范围(650至900 nm)的弥散光学测量值来测量脑血氧和浓度的变化。这些信号记录在光源和放置在息区域上的头皮上的检测器之间。在典型的来源 - 用于功能性脑成像的检测器分离约25至35毫米,头皮的光可以穿透到大脑组织的前几毫米中,从而可以测量大脑的许多皮质认知区域。2然而,由于这些微调是在高度血管化的皮肤和头骨层之间进行的,因此FNIRS测量通常受这些浅表生理信号(例如,血压,呼吸和心脏信号)的严重污染。4,5这些表面的全身生理噪声可能被错误地解释为大脑活动,并且可以驱动高的假阳性和假阴性估计。6
17 James Mason 等人,《轨道碎片与碎片碰撞避免》1;Mark Garcia,《空间站:太空碎片和载人航天器》(国际空间站 (ISS),2017 年)https://www.nasa.gov/mission_pages/station/news/orbital_debris.html 于 2020 年 3 月 31 日访问; Melissa Kemper Force,《主动清除太空垃圾:当同意不是一种选择时》(2016 年)29 《航空航天律师》1。18 O’Flaherty,俄罗斯航天器跟踪美国间谍卫星引发间谍恐惧 https://www.forbes.com/sites/kateoflahertyuk/2020/02/05/space-espionage-fears-as-russian- spacecraft-starts-stalking-us-spy-satellite/#5e59d8004028 19 Ross Liemer 和 Christopher F Chyba,《可核实的反卫星武器有限试验禁令》(2010 年)33 《华盛顿季刊》149
最初称为CEM中的激活,但在这里被称为唤醒,与经验验证的定义2一致。文献中广泛接受。b最初称为CEM中的唤醒,但在这里被称为激活,与经验验证的定义2一致。文献中广泛接受。
摘要。目的 — 深部脑刺激 (DBS) 是一种安全且成熟的治疗特发性震颤 (ET) 和其他几种运动障碍的方法。改进 DBS 疗法的一种方法是自适应 DBS (aDBS),其中刺激参数根据来自外部或植入传感器的生物反馈实时调节。之前测试的系统由于要求患者持续佩戴必要的传感器或处理设备以及隐私和安全问题而无法实现转化。方法 — 我们设计并实施了一个可转化的训练数据收集系统,用于完全植入的 aDBS。本研究招募了两名患者,他们在 M1 的手部长期植入脑皮层电图条带,并在同侧丘脑腹侧中间核植入 DBS 探针以治疗 ET。使用可转化的分布式训练程序进行训练,与以前的研究相比,对数据收集的控制程度大大提高。使用该系统训练了一个线性分类器,偏向于根据临床考虑激活刺激。主要结果 — 临床相关的平均假阴性率,定义为刺激下降到 1 以下的时间分数
摘要 德荷风洞 DNW 是欧洲最先进、最专业的风洞测试机构之一。DNW 的 11 个风洞包括亚音速、跨音速和超音速设施,为全球用户群提供实验性空气动力学模拟功能。DNW 提供在受控环境中对比例模型进行空气动力学、气动声学或气动弹性模拟和测试的技术。其实验模拟技术抓住了要研究的问题的本质。位于荷兰马克内塞的大型低速设施 (LLF) 是一座用于低速领域的工业风洞。它是一个闭路、大气、连续低速风洞,带有一个封闭壁和一个可配置(开槽)壁测试段以及一个开放式喷射。低速意味着在起飞和降落飞行配置中测试飞机,因此 DNW 将对 LLF 的投资重点放在安全(近地、有动力和无动力)和环境问题(声学)相关的测试能力上。最近的 DNW-LLF 升级计划侧重于近地模拟(采购新的移动带系统)和降低风洞电路背景噪音水平,以提高其能力和市场吸引力。后者举措的主要驱动力是飞机特性的明显趋势,即飞机噪音水平的持续降低。资金支持由经济事务部提供
摘要:未来,自动驾驶汽车将越来越多地用作交通工具。然而,目前尚不清楚这是否意味着完全自主或不同程度的自动化。交通运输中缺乏统一的自主性定义。SAREPTA 项目(工业运输系统的安全、自主性、远程控制和操作)于 2017 年成立,涵盖未来智能交通系统的安全挑战,这些系统是自主的、远程控制的,通常无人驾驶。该项目涵盖公路、海运、航空和铁路。本文重点关注与铁路运输相关的问题,包括地铁和铁路。本文的目的是描述当前的铁路事故,以此为基础质疑未来的数字化是否会提高安全性。本文将讨论与自动化等级相关的自主性概念。相关问题是:什么是自动化,哪些事故可以通过自动化来预防?自动化和远程控制在多大程度上意味着消除人为因素?从安全角度来看——未来自动化的安全潜力是什么,人类如何为未来智能交通系统的安全做出贡献?
挪威研究委员会新设立的 2017-2021 年项目旨在解决未来智能运输系统的安全和环境挑战。SAREPTA(工业运输系统的安全、自主、远程控制和操作)项目侧重于自主、远程控制和/或定期无人值守的系统。该项目以自主系统的四个主题领域为核心:(1)风险识别和风险水平,(2)基础设施脆弱性和威胁,(3)减轻系统风险的技术、人为和操作障碍,以及(4)组织和人为因素以及监管措施。该项目包括公路、海运、航空和铁路。本文重点关注铁路。本文的目的是描述当前的铁路事故,以此为基础质疑未来的数字化是否会提高安全性。相关问题是:什么是自动化,哪些事故可以通过自动化来预防?
溶解空气浮选(DAF),一种水处理过程。诱导的气体浮选,这是一种水处理过程,通过去除悬浮物(例如石油或固体)来阐明废水(或其他水域)。5。电静态:与固定电荷或田地有关,而不是
PC12 是同类飞机中制造最精良、飞行最安全的飞机之一。对吗?作者:John Morris 绝对正确!但既然如此,那么为什么在过去一年(2008 年 9 月至 2009 年 8 月)期间,[报告的] 事件(1)/ 事故(4 起致命)不幸增加?当局对所有 PC12 事故(视为已结案)以及美国大多数航空事故给出的主要原因是人为因素或空间定向障碍,通常意味着这是飞行员的错。无论使用何种措辞,将其归咎于飞行员,有时似乎是一个过于简单的借口,而且不公平,尽管将其归咎于其他人(或事物)已成为一种全国性的消遣。然而,与所有其他指责者不同,在提到人为因素的情况下,飞机事故调查的范围及其结论确实指向某种判断或决策错误,而这种错误至少可能导致最终结果。我们都应该意识到导致这一结果的事件“链”,飞行员的行为或不作为可以形成联系或打破这一链条。所以我们又一次在这里讨论决策和风险管理。为什么?在我看来,我们需要另一次审查,也许还需要一个不同的视角。FAA [风险管理手册 - 2009 年 5 月]、AOPA 和其他来源提供了风险管理工具。它们非常有用,至少应该定期参考。但本文将重点关注从不同角度看到的决策和风险管理,即对 PC12 能力可能过度自信,导致决策失误和风险增加。在我多年的教学中,我通常会提到 Pilatus 如何出色地“确保”PC12 的飞行员安全,这意味着消除了许多飞行员可能导致事故/意外的经典方式。但没有人可以完全消除人为因素或消除破坏系统的手段。最终,重力总是占上风。因此,我们希望努力涵盖所有有形因素,并为无形因素做好准备。我很好奇,驾驶员是否会对 PC12 及其功能过于自信。让我们谈谈有形因素。技术是否助长了这种过度自信?当今的技术比以往任何时候都更加神奇,而且变化/改进的速度不是几年,而是几个月。因此,我确实相信,这会产生问题,成为链条中的一个环节,直到飞行员适应更新的可用技术。这方面的例子包括改进的下载天气信息、WAAS 升级的航空电子设备-自动驾驶仪接口,甚至 PC12NG 与 Apex 系统。我所说的调整是指正确理解和利用这些新信息,因为它适用于增强 PC12 的飞行。这也意味着了解这项新技术不那么明显的局限性,从而知道何时使用标准、基本的飞行判断,如果有疑问。另一个有形的是飞行员驾驶 PC12 的一般熟练程度,而不仅仅是仪表熟练程度。FAA 通过改变方法提供了一些帮助