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设计道德：负责任的研究和 - ePrints Soton
在这里，我们反思了一个多学科工作组如何探索在食品供应链中使用新技术进行数据共享的道德复杂性。我们采用了由三部分组成的各种设计方法，包括协作构思和推测场景开发、设计虚构对象的创建以及使用基于卡片的工具 Moral-IT 卡组进行评估。我们通过 EPSRC 的负责任创新框架展示了预期、反思、参与和行动的过程如何构建一个可信的虚构世界，在这个世界中，数据信托使用人工智能 (AI) 支持整个食品供应链的数据共享和决策。这种方法为将数据共享的道德挑战作为反思和参与式负责任创新方法的一部分提供了丰富的机会。我们反思这种方法作为一种参与式（共同）设计和负责任创新方法的价值和潜力。
AFIS 上下文信息的偏差效应 - ePrints Soton
机器。在本文中，我们研究了使用自动指纹识别系统 (AFIS) 对人类决策者的影响。我们向 23 名潜在指纹检查员提供了 3680 份 AFIS 列表（共 55,200 次比较），作为他们正常案件工作的一部分。我们操纵了 AFIS 列表中匹配指纹的位置。数据显示，潜在指纹检查员在错误排除和错误不确定方面受到匹配指纹位置的影响。此外，数据显示，错误识别错误更有可能出现在列表顶部，即使正确匹配出现在列表的更下方，也会发生此类错误。需要仔细研究和考虑这些影响，以便在使用 AFIS 等技术时优化人类决策。
UOS论文模板-Eprints Soton-南安普敦大学
对连续语音的神经反应具有很大的兴趣。用于分析这些响应的技术通常涉及由于刺激特征（例如振幅包络）而导致的脑电图变化。然而，这些测量值的临床实用性，尤其是对于挑战测试诸如助听器的婴儿之类的受试者的挑战，仍然没有探索。本论文旨在研究神经跟踪作为婴儿辅助语音检测的客观测试的临床可行性。通过四项研究旨在测试为未来在临床环境中使用婴儿测试所必需的因素而解决的目标。这些因素包括在单渠道脑电图记录中检测响应的可行性，检测时间，刺激清晰度的影响和注意力。用于分析脑电图信号的两种方法是时间响应函数（TRF）和互相关。
干细胞报告-EPRINTS SOTON-南安普敦大学
成年神经干细胞（NSC）通常被视为稀有细胞，仅限于两个壁ni：室内区（SVZ）和粒度下区。实质星形胶质细胞（ASS）也会在受伤后有助于神经发生。但是，这些潜在NSC的流行，分布和行为仍然难以捉摸。为解决这些问题，我们重建了小鼠兴奋性病变后纹状体（STR）的时空模式作为神经源性激活。我们的结果表明，神经源性潜力在STR屁股之间广泛，但在病变边界被局部激活，在病变边界，它与不同的反应性作为亚型相关。在该区域，与规范的壁ni类似，通过局部屁股的连续随机激活来确保稳态神经发生。激活的屁股迅速恢复到静止，而其后代则在随机行为以分化倾向加速的随机行为后瞬时扩展。值得注意的是，作为激活速率与SVZ屁股的激活率相匹配，表明NSC电位的流行率可比。
人为因素设计方法评论作者 - ePrints Soton
目录 执行摘要……………………………………………………………………………… 简介…………………………………………………………………………..4 HEI 简介…………………………………………………………………………10 1. SHERPA………………………………………………………………………………15 2. HET – 人为错误模板………………………………………………………..23 3. TRACEr…………………………………………………………………………30 4. TAFEI – 错误识别任务分析…………………………………...37 5. 人为错误 HAZOP…………………………………………………………………47 6. THEA – 人为错误评估技术……………………………………54 7. HEIST – 系统工具中的人为错误识别………………………….63 8. HERA 框架…………………………………………………………………69 9. SPEAR – 预测错误分析与减少系统………………….75 10. HEART - 人为错误评估与减少技术……… ...路径分析………………………………………………...127 20. GOMS……………………………………………………………………...134 21. VPA – 言语协议分析………………………………………………..138 22. 任务分解 …………………………………………………………………144 认知任务分析简介……………………………………………………..150 23. ACTA – 应用程序
高级产妇年龄改变干细胞-EPRINTS SOTON
Pooja Khurana 1，Neil R. Smyth 1，Bhavwanti Sheth 1，Miguel A. Velazquez 2，Judith J. Eckert 3和7
探测无序量子的空穴自旋输运 - ePrints Soton
摘要。由于无序量子点的强轨道量子化，在标准 p 型硅晶体管中可以实现单空穴传输和自旋检测。通过使用充当伪栅极的阱，我们发现了表现出泡利自旋阻塞的双量子点系统的形成，并研究了漏电流的磁场依赖性。这使得可以确定空穴自旋状态控制的关键属性，其中我们计算出隧道耦合 tc 为 57 µ eV，短自旋轨道长度 l SO 为 250 nm。使用无序量子点时，界面处表现出的强自旋轨道相互作用支持电场介导控制。这些结果进一步激励我们，可以使用易于扩展的平台（例如行业标准硅技术）来研究对量子信息处理有用的相互作用。
![arxiv：2407.17032v1 [cs.lg] 2024年7月24日-Eprints Soton](/simg/2\2f4040608edfe5361b3884f81cfb901afe4ce241.webp)
arxiv：2407.17032v1 [cs.lg] 2024年7月24日-Eprints Soton
发表了深Q-Networks（DQN）[Mnih等。，2013年]，从其人工智能（AI）冬季唤醒了增强学习（RL），这表明一般基于神经网络的算法可以在一系列复杂的任务中实现专家级的性能。在后来的几年中，深度神经网络的RL导致特工在Go Silver等人中击败了专业人士。[2017]，Dota 2 Berner等。[2019]，Starcraft 2 [Vinyals等。 ，2019年]以及更多。 因此，在学术界和行业内，对RL研究的公共利益最近都在显着增长。 同时，Openai Gym [Brockman等。 ，2016年]成为第一个广泛采用的普通API。 体育馆是健身房的维护叉子，带来了许多改进和API更新，以使其继续使用开源RL研究。[2019]，Starcraft 2 [Vinyals等。，2019年]以及更多。因此，在学术界和行业内，对RL研究的公共利益最近都在显着增长。同时，Openai Gym [Brockman等。，2016年]成为第一个广泛采用的普通API。体育馆是健身房的维护叉子，带来了许多改进和API更新，以使其继续使用开源RL研究。