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被称为“硅谷最接近良心的东西......
特里斯坦·哈里斯被《大西洋月刊》称为“硅谷最接近良知的人”。他曾在谷歌担任设计伦理学家三年，致力于开发一个框架，探讨技术应如何“合乎道德地”引导数十亿人远离屏幕的思想和行为。他现在是人道技术中心的联合创始人，该中心的使命是扭转“人类降级”的趋势，重新将技术与人性结合起来。此外，他还与联合创始人阿扎·拉斯金共同主持了 Your Undivided Attention 播客。《滚石》杂志将特里斯坦评为“塑造世界的 25 人”之一，并因其在技术改革方面的工作被《财富》杂志评为 2018 年 40 位 40 岁以下精英。2016 年，特里斯坦离开谷歌，致力于通过非营利性计划“Time Well Spent”改革注意力经济，该计划呼吁业界“竭尽全力”吸引注意力，并提出了设计解决方案。 2018 年 1 月，马克·扎克伯格将“时间花得值”作为 Facebook 的设计目标。2018 年 5 月，苹果和谷歌分别推出了“数字健康”计划和“时间花得值”功能，目前这些功能已在 iOS 和安卓手机上推出。特里斯坦花了十多年的时间研究劫持人类思维和行为的因素。从童年的魔术师到在斯坦福说服技术实验室研究说服技术的工作，特里斯坦开始关注道德和人道技术的必要性。他对注意力经济的研究始于 2013 年，当时他在谷歌内部制作的幻灯片广为流传，警告科技行业为吸引人类注意力而展开的军备竞赛，以及公司对其重组社会的方式所负有的道德责任。特里斯坦的作品曾在 TED、大西洋月刊、60 分钟、纽约时报、美联社、华尔街日报等多家媒体上发表。 Tristan 曾向各国元首、科技公司 CEO 和美国国会议员介绍过注意力经济。在加入 Google 之前，Tristan 是 Apture 的联合创始人兼 CEO，该公司于 2011 年被 Google 收购。Apture 让数百万用户能够通过庞大的发布商网络获得即时、动态的解释。Tristan 在 Apple、Wikia、Apture 和 Google 工作期间获得了多项专利。他毕业于斯坦福大学，获得计算机科学学位，专注于人机交互，同时在 BJ Fogg 教授的斯坦福说服技术实验室涉足行为经济学、社会心理学、行为改变和习惯养成。
通过人工智能现场信息提高人们对...的认识
LeoVegas Group 正在推出新的产品集成个性化现场信息，以教育和告知客户有关更安全的赌博工具的信息，并鼓励他们设定自己的限制。信息内容和紧迫感将根据客户的个人风险状况和历史行为而有所不同，一开始是信息性和教育性的，必要时逐渐升级为更具说服力的语气。信息出现在高级空间中，否则用于推广最新的活动和顶级游戏。这项新功能是 LeoVegas Group 持续战略的一部分，该战略旨在通过更加关注更安全的赌博来发展可持续的客户关系。
科学硕士（M.S.）会计和信息技术专业
MSAIT计划需要令人满意地完成一个综合投资组合，该投资组合记录了该计划期间获得的能力。这些能力包括：应用会计知识的分析和批判性思维技巧；使用信息技术，数据分析和其他分析方法来评估会计问题，形成判断和交流；并将复杂的问题概念化为连贯，内容丰富且有说服力的书面或口头陈述。投资组合的整体评估，没有给出任何部分信用。在MSAIT CANVAS网站上提供了完成投资组合的详细说明和要求。未成功完成所需时间表中投资组合的学生将被驳回该计划。
网络军事、交叉军事缺乏的两种解释……
本文探讨了为什么各国发动了如此多的网络攻击，却很少发起跨域行动（这里指网络和军事领域之间的行动）。我探讨了五种假设，以解释为什么大多数网络攻击不会与军事打击同时发生。我的分析表明，在这五种假设中，有两种是令人信服的。首先，国家攻击者出于基于内部分工的组织原因，做出不“跨域”的战略决策。其次，许多网络攻击者即使将网络和军事力量整合在一起，在跨域行动中仍面临重大技术挑战。其他三个原因不那么令人信服，包括对冲突升级的担忧、适用于网络空间的国际法以及网络空间行为规范。
超越基于绩效的激励支付系统
根据CMS的国家健康信息技术协调员办公室进行的合同进行的一项荟萃分析没有发现有说服力的证据表明，前任EHR有意义的使用和EHR激励支付计划导致了量化改善患者的预期或降低成本。积极的结果在发生时，高度依赖于实施的信息技术的类型及其功能。根据功效评估EHR的研究（成本）最不可能找到阳性结果（Rahurkar等人。2015，Shekelle等。2014）。在此基础上，CMS不假定临床医生满足ACI目标的MIPS要求将导致质量或降低成本的可量化改善（Medicare＆Medicaid Services 2017C中心）。
一位贵族说政府“陷入困境”，这是千真万确的
但在另一个无益的两极分化中，公众言论越来越被对没有数据支持的奇思妙想的信仰所扭曲，或者被政策制定者所扼杀，他们拒绝相信不符合他们议程的有说服力的、黯淡的数据。决策者可能会说，这些严峻的数字在撒谎，或者他们“不认识它们”，但这需要一个有组织的“谎言”，一个像 mRNA 阴谋论者所青睐的大谎言，因为每个医疗服务信号都亮着红灯。服务正在萎缩，从每一个数据点来看都是如此；卫生和社会护理工作者感到失望（doi:10.1136/bmj.p288 doi:10.1136/bmj.p298 doi:10.1136/bmj.p272doi:10.1136/bmj.p301），并转向工业行动以发出自己的声音（doi:10.1136/bmj.p282）。19 20 12 21 22
NTIA RFC-开放基础模型
我们发现，对于七个领域中的六个，我们分析的研究并未为开放基础模型的边际风险提供有说服力的证据：他们不考虑框架中的步骤，例如现有技术或防御能力如何适应边际风险。但是，对于与CSAM相关的风险，Thiel等人。（2023）3进行了完整的分析，该分析显示了未能令人满意解决的开放基础模型的边际风险。4为了提供指导，我们对自动网络安全脆弱性检测和NCII进行了初步的边际风险评估，我们发现，当前开放基础模型的边际风险较低，对于自动化脆弱性检测（部分是由于AI的有效性而用于防御的效率），而开放模型的开放型风险对NCII有可能。
糖尿病预测的幼稚贝叶斯 - 期刊Umy
取决于说服力的统计数据，全球糖尿病患病率的日益增长对于个人，家庭和国家来说是一个巨大的挑战。根据国际糖尿病联合会（IDF）的预测，到2045年，糖尿病成年人的数量预计将增加46％，达到7.83亿，即八分之一。应对这一日益严重的关注，这项研究探讨了使用全面的数据清洁和随机化技术来预测糖尿病的天真贝叶斯算法的实施。使用多种训练和测试分配比率进行了对模型性能的系统评估（65：35，75：25，85：15）。结果表明，该模型在65:35的拆分率上表现最佳，精度达到88.16％，精度为0.883，召回0.881和F1得分0.882。
卡利卡特大学 - 特里苏尔政府工程学院
模块 II（9 小时） 沟通概念：说话者/作者和听众/读者、沟通媒介、沟通障碍、准确性、简洁性、清晰度和适当性 阅读理解：以各种速度阅读、为不同目的阅读不同类型的文本、阅读字里行间的内容。听力理解：理解快速传递的材料和口头材料、在面试中进行智能聆听 口语：达到所需的清晰度和流利度、操纵口语的副语言特征、任务导向、人际、非正式和半正式口语、进行简短的课堂演讲。小组讨论：使用说服策略、礼貌而坚定、处理问题和接受对自我的批评、轮流策略和有效干预、使用肢体语言。