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ESPONS - 1997 年 4 月 22 日 · 23 日 - Blue Line 杂志
在美国心理学会 (APA) 期刊《美国心理学家》3 月刊的一篇文章中，卡辛博士指出，使用武力获取供词的做法已经让位于更多以心理学为导向的技巧，例如“假装同情和友谊、诉诸上帝和宗教、使用告密者、提供虚假证据和其他形式的欺骗和欺诈”。卡辛博士说，最常用的审讯技巧分为两大类：最大化和最小化。最大化的目的是通过“夸大罪行的严重性和指控的严重性，甚至对证据做出虚假或夸大的陈述”来恐吓对方，迫使对方认罪。最小化的目的是通过“提供同情、宽容、挽回面子的借口和道德辩护；通过指责受害者或同谋；以及通过淡化指控的严重性或规模”来使嫌疑人陷入虚假的安全感。
探索 - 联合作战中心 - 北约
在本期分享他们在 ISAF/IJC 的经验。更多内容将在未来几期中发布。今年 -2013- 是联合作战中心成立十周年。我们将利用这一年回顾和纪念所有为中心今天的发展做出贡献的人，同时也期待未来对我们的期望。十年是一个里程碑，也是一个展示中心现状和支持北约事业所作贡献的绝佳机会。我们的网页和杂志将提供有关周年纪念活动的详情和报道。希望您会喜欢最新一期的《三把剑》。与往常一样，欢迎您通过 pao@jwc.nato.int 发表评论、提出意见、提问或建议。如果您或您认识的某人想要收到《三剑》的印刷版，请告诉我们。祝您阅读愉快！
华盛顿虐待儿童修正案
涉嫌虐待或忽视的记者必须在报告适当之前具有某种心理状态。任何人，无论是要求还是仅被允许举报，都必须“合理的理由相信孩子遭受虐待或忽视儿童。。。..“'本法定规定的目的是通过建立不需要绝对，确定的诊断记者虐待或忽视的标准来鼓励报告。”6然而，由于报告立法的目标是在最早可能的阶段发现可疑的虐待，因此“相信的合理理由” Standard可能会给最初不愿举报的个人带来麻烦的障碍。因此，应将华盛顿的标准降低为“滥用或忽视的合理原因”。由于报告何时存在最小症状，因此对早期探测的好处显然超过了对恶意和毫无根据的报告的恐惧。
经济自由主义
本书由六项研究组成，关于经济自由主义思想的历史 - 第三卷中的第三卷，第二卷中有三本。这似乎是歧义的六项研究。“自由主义”具有如此多的含义 - 是如此丰富的争议和不确定的来源 - 它几乎是一个非文字或反词，这意味着什么都没有或更少。尽管如此，我想使用它。al-尽管已被模棱两可，但可以使其站立的想法并不模棱两可。这是一个像普通语言的单词一样，语言phi-losophers说我们应该使用，或者如果不喜欢它们，则可以这样做。过去，它具有含义，并且可以研究这种含义的历史。这本书的经济性是历史的。生态自由主义今天的意思不是本书的主题。这是一个重要的问题，不用说，但这是读者必须自己思考的问题。有一些建议可以帮助他进行总结研究。作为所有这些指南，我将伯克利向读者提供给人类知识原则的读者：
相同粒子的真空和工艺矩阵的操作解释
量子开关的一个有趣方面是它会引起量子操作序的叠加。在最近的一项工作 [ 9 ] 中，详细讨论了量子操作序的叠加和时空中因果序的叠加之间的区别，并证明了后者原则上只能在量子引力的背景下实现（参见 [ 10 , 11 , 12 ]）。对量子开关因果结构的详细分析揭示了过程矩阵描述的一个重要的定性方面——为了正确解释任意过程的因果结构，有必要引入量子真空的概念作为一种可能的物理状态。否则，过程矩阵形式主义的简单应用可能会得出一个误导性的结论，即平坦时空中的量子开关实现具有真正的时空因果序叠加。这表明了真空概念在量子信息处理中的重要性。关于真空在量子电路和光学实验中的一般作用，分别参见[13]和[14,15]及其参考文献。
人机增强智能
当今人工智能研究进入新纪元，人工智能技术和应用已渗透到人类生活的方方面面，如何规避人工智能技术局限性带来的风险成为重大挑战。人机增强智能（HAI）的主要思想是替代人类的角色或将类似人类的认知能力嵌入智能机器。人机增强智能理念正受到学术界、产业界和政府部门的广泛关注和推动，其影响深远。人机增强智能的两种基本模式包括人机协同（HITL-HAI）和基于认知计算的人机增强智能（CC-HAI），这两种模式已成为人工智能的热点和基础前沿，近年来涌现出越来越多的原创研究。当前关于人机协同、人脑接口、人机协调与合作以及人机协同的高级感知和智能环境等理论正在不断涌现。尤其是 HITL-HAI 已广泛应用于航空、驾驶和机器人领域的交互式仿真模型。在此类模拟中，人类扮演着重要的角色
agcl：方面图构建和学习方面情感分类
关于方面情感策略（ALSC）的先前研究强调了建模方面和环境之间的相互关系，但忽略了方面本身作为基本领域知识的关键作用。为此，我们提出了AGCL，这是一种新颖的A Spect G Raph C Onstruction和L Charning方法，旨在为模型提供精心调整的方面信息，以增强其任务认可能力。agcl的关键创新位于方面图构造（AGC）和方面图（AGL）中，其中AGC可以利用内在的方面连接来构建DO-MAINTEAK图形，然后AGL迭代地更新引入的方面图以增强其领域的专业知识，从而使其更适合ALSC任务。因此，此域As-pect图可以用作连接未见方面与可见方面的桥梁，从而增强了模型的概括能力。的三个广泛使用数据集的结果证明了方面信息对ALSC的重要性，并突出了AGL在方面学习中的优越性，超过了最新的基线。代码可从https：//github.com/jian-projects/agcl获得。
评估可解释的 AI：哪些算法解释可以帮助用户预测模型行为？
近年来，解释机器学习模型的算法方法激增。我们进行了首次以人为本的测试，以分离算法解释对模型可解释性的关键方面（可模拟性）的影响，同时避免重要的混杂实验因素。当一个人能够预测其对新输入的行为时，该模型是可模拟的。通过两种涉及文本和表格数据的模拟测试，我们评估了五种解释方法：（1）LIME，（2）Anchor，（3）决策边界，（4）原型模型，以及（5）结合每种方法的解释的复合方法。在极少数情况下，方法的有效性得到了明确的证据：LIME 提高了表格分类的可模拟性，而我们的原型方法在反事实模拟测试中是有效的。我们还收集了解释的主观评分，但我们发现评分并不能预测解释的有用程度。我们的结果首次提供了可靠而全面的估计，表明解释如何影响各种解释方法和数据域的可模拟性。我们表明 (1) 我们需要谨慎使用用于评估解释方法的指标，(2) 当前方法还有很大的改进空间。1
数字图像中的镜像对称检测 - SciTePress
对称性是解决数字图像和视频分析与识别各种问题的重要分类特征。镜像对称性可用于分割和分类对象。通过找到的对称轴，可以在图像上确定对称对象的方向。例如，可以在通过分割远程图像中的图像获得的众多对象中确定飞机的对称轮廓及其方向（图 1）。确定图像中对称对象的方法可以在各种设置中解决问题，例如，它们寻找具有轴向或中心、全局或局部对称性的对象（Liu 等人，2010 年）、（Lee 和 Liu，2012 年）、（Widynski 等人，2014 年）。该方法的另一个重要方面是使用图像中对象的初步分割或直接处理图像而无需初步处理。我们考虑确定分割图像的全局轴对称性的问题。假设对物体进行了分割，但这种分割的质量不是很高。图 1 显示了一个例子。在分析通过地球遥感获得的图像时会出现这样的问题。图像尺寸非常大，在没有初步分割的情况下寻找对称物体需要大量的计算时间。根据阈值或使用训练有素的神经网络对源图像进行分割。结果是二进制图像，其中
ScienceDirect
应用于现实世界分析和控制应用程序（例如机电系统系统（Abraham和Murphey，2019年），（Cisneros等，2020），分布式参数系统（Klus等，2020））。为了实际使用，需要选择有限数量的可观察到的物品，这称为举重。基于这些，构建了时间变化的数据矩阵，以通过最小二乘矩阵近似Koopman运算符计算。该技术被称为Excended动态模式分解（EDMD）（Williams等，2015）。但是，主要问题是可观察物的选择是启发式的，并且无法保证所得模型的质量。为了解决这个问题，一种解决方案是使用数据驱动的技术从数据中学习提升，以规避可观察物的手动选择（Lusch等，2018）（Iacob等，2021）。尽管如此，这仍然是一个近似值，并且有关如何将非线性系统嵌入精确的线性有限尺寸提升表示的问题，并且在可能的情况下，仍然可以打开。这是一个重要的算法，因为出于控制目的，具有确切的有限尺寸嵌入允许将可用的控制工具应用于线性系统。此外，如果模型中存在无法量化的近似错误，则将无法实现预期的性能。为了解决这个问题，已经尝试将Koopman框架与沉浸式（Wang and Jungers，2020）和Carleman线性化连接起来，以获得清晰的计算观测值的方式。紧密连接到然而，在沉浸式方法中，有限的维度完全线性提升的存在很大程度上取决于系统的可观察性特性，并且通常，所得的填充物包含非线性输出注入（Krener和Isidori，1983），（Jouan，2003年）。