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2024 年如何识别人工智能错误信息
随着 2024 年大选的临近，眼见已不再是事实。人工智能工具让任何人都可以轻而易举地在照片、视频和音频中做或说任何事情。如果不加以控制，人工智能可能会让不准确的信息传播得更快、更广泛，让选民更难区分什么是真实的，什么不是真实的。
训练人工智能识别可实现的高斯图
可实现高斯图的概念属于拓扑学的数学领域，更具体地说，是封闭平面曲线的研究。对于一条封闭的平面曲线，例如（图1, a）所示，它的高斯码（或高斯字）可以通过用不同的符号（或数字）标记所有交点，然后沿着曲线一路行进并记下途中遇到的标签来获得。例如，（图1, a）所示曲线的高斯码之一是 123123。很容易看出，具有 n 个交点的曲线的高斯码长度为 2 n，它是一个双出现字，也就是说，每个符号在其中恰好出现两次。任何双出现词 w 都可以与其弦图相关联；它由一个圆圈组成，所有 w 符号都顺时针排列在圆圈周围，弦连接用相同符号标记的点，如图1,b 所示。如果可以从平面曲线中获得双出现词及其对应的弦图，则该词和图都称为可实现的。并非每个高斯图都是可实现的；例如，（图2）和（图3）中的图是不可实现的。
机器学习方法识别人类情感
情绪识别在人际交往中至关重要，因为它可以指导个体对他人的感受做出适当的反应（Dzedzickis 等人，2020 年；Li 等人，2021 年）。不幸的是，被诊断患有神经发育障碍的人往往难以感知和理解情绪，从而限制了他们与他人的互动（Livingston and Happé，2017 年）。帮助这些人的一个解决方案是利用当前人工智能 (AI) 的兴起来开发数据驱动的方法，能够从不同来源预测情绪，例如大脑和外周生物信号、面部表情、语音、文本等（Bota 等人，2019 年）。在这个研究主题中，我们通过展示七篇高质量的手稿来解决这个方向，这些手稿应用人工智能和机器学习 (ML) 从生理信号、图像或文本中识别情绪。我们的期刊与其他当代情绪识别相关文献不同，它包括了试图从不同来源识别情绪的论文，从而接近从不同角度预测情绪的共同目标。下面总结了关于这个主题的已发表研究论文，将其分为五个主要部分。
2023 年 10 月 30 日 101-92M-3900 识别压力行为......
环境：环境保护不仅是法律，也是正确做法。这是一个持续的过程，从深思熟虑的规划开始。在训练和任务期间，始终注意保护环境的方法。这样做，您将为维持我们的训练资源做出贡献，同时保护人民和环境免受有害影响。请参阅当前的环境考虑手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。安全：在训练环境中，领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官在规划和完成每项任务和子任务时完成当前的深思熟虑风险评估工作表，评估任务、敌人、地形和天气、部队和支援可用时间以及民事考虑因素 (METT-TC)。注意：在 MOPP 训练期间，领导者必须确保对人员进行监控，以防潜在的热损伤。在高温类别增加时，必须遵守当地政策和程序，以避免与高温相关的伤害。考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南 IAW 当前的 CBRN 原则。
第 21 届 NAVAIR 指挥官奖表彰...
分布式孔径红外对抗 (DAIRCM) 团队 DAIRCM 团队在 2020 年取得了重大成就。该团队完成了联合紧急作战需求 (JUONS) 测试，并通过多次敌方火力指示、导弹警告、激光警告和集成事件提高了系统性能。这些测试活动的成功完成使得作战测试和评估部队指挥官于 2020 年 10 月认可了数字系统模型。
遥感技术以识别自动驾驶汽车的道路表面条件
[2] M. Yamada等人，“对车辆部署的道路表面状况检测技术的研究”，JSAE Review，2003，24（2）：183-188。[3] L. Colace等人，“一种近红外的光电方法来检测道路状况”，《工程学的光学和激光》，2013年，51（5）：633-636。[4] R. Finkele，“使用76 GHz的极化毫米波传感器在路面上检测冰层”，《电子信》，1997，33（13）：1153-1154。
技术转让激励措施——鼓励、认可和奖励研究人员和专业人员的指南
“本指南非常全面地概述了大学研究人员和技术转让专业人员的激励措施。由于它借鉴了发达国家和发展中国家的案例，因此对大学（尤其是发展中国家的大学）的技术转让做出了独特而宝贵的贡献，从而为该主题提供了一种极好的平衡方法。许多发展中国家正更加重视将其经济转变为知识驱动型，并将大学视为与整个行业和整个社会合作的主要参与者。它为技术转让在这种转变中的重要性提供了一个令人信服的案例，同时熟练地解决了技术转让这一复杂问题。它进一步阐述了技术转让激励措施的利弊，并提出了缓解干预措施以解决弊端。指南的最后一部分提供了其他部分所涵盖的各个方面的快速参考，以及推出激励计划的简明建议。我强烈推荐这本指南，不仅适合大学领导、技术转让办公室和技术转让专业人员，更重要的是，适合政策制定者，因为它将是创造有利政策环境的绝佳伴侣。”
密切相关的 II-C 型 Cas9 直系同源物识别多种...
摘要 RNA 引导的 CRISPR/Cas9 系统是基因组编辑的强大工具，但其靶向范围受到原型间隔区相邻基序 (PAM) 的限制。为了扩大靶向范围，开发能够识别多种 PAM 的 CRISPR 工具箱至关重要。在这里，我们使用 GFP 激活分析测试了与 Nme1Cas9 密切相关的 29 种 II-C 型直系同源物的活性，其中 25 种在人类细胞中有活性。这些直系同源物识别具有不同长度和核苷酸偏好的多种 PAM，包括富含嘌呤、富含嘧啶以及混合嘌呤和嘧啶的 PAM。我们深入表征了 Nsp2Cas9 的活性和特异性。我们还生成了一种识别简单 N 4 C PAM 的嵌合 Cas9 核酸酶，这代表了迄今为止紧凑型 Cas9 最宽松的 PAM 偏好。这些 Cas9 核酸酶显著增强了我们进行等位基因特异性基因组编辑的能力。
密切相关的 II-C 型 Cas9 直系同源物可识别多种 PAM
A0A011P7F8 Mannheimia granulomatis MgrCas9 1049 65.5 A0A0A2YBT2 Gallibacterium anatis IPDH697-78 GanCas9 1035 59.7 A0A0J0YQ19 Neisseria arctica NarCas9 1070 70.4 A0A1T0B6J6 [Haemophilus felis HfeCas9 1058 65.3 A0A1X3DFB7 Neisseria dentiae NdeCas9 1074 66.4 A0A263HCH5 Actinobacillus seminis AseCas9 1059 66 A0A2M8S290 Conservatibacter flavescens CflCas9 1063 64.2 A0A2U0SK41 Pasteurella langaaensis DSM 22999 PlaCas9 1056 63.9 A0A356E7S3巴斯德氏菌 PstCas9 1076 63 A0A369Z1C7 副流感嗜血杆菌 Hpa1Cas9 1056 64.8 A0A369Z3K3 副流感嗜血杆菌 Hpa2Cas9 1054 65.2 A0A377J007 皮特曼嗜血杆菌 HpiCas9 1053 65.2 A0A378UFN0 脱氮伯氏菌（脱氮奈瑟菌）