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差异即力量！通过多样化用户模拟改进非合作对话策略规划
我们研究非协作对话代理，这些代理需要与不同的用户进行战略对话，以确保达成有利于系统目标的共同协议。这对现有的对话代理提出了两个主要挑战：1）无法将用户特定的特性融入战略规划中，2）难以训练可以推广到不同用户的战略规划者。为了应对这些挑战，我们提出了 T RIP 来增强定制战略规划的能力，结合了用户感知的战略规划模块和基于人群的训练范式。通过在基准非协作对话任务上的实验，我们证明了 T RIP 在迎合不同用户方面的有效性。
通过 IMU 和 Flex 传感器进行实时上肢跟踪
在本报告中，我们通过执行运动学约束模型表明，单个 IMU 加上一个挠曲传感器就足以获得精确的重建。挠曲传感器是一种 1D 传感器，可根据挠曲程度改变阻力。我们使用现成的设备构建了一个可穿戴的扑克大小的传感器原型。为了证明我们设计的有效性，我们创建了一个虚拟环境，其中玩家被僵尸包围。为了杀死僵尸，玩家必须做出不同的上肢手势来发射能量球。通过设计一组手势，我们彻底评估了我们传感器的灵敏度和稳健性。通过我们的工作，我们希望激发后续研究，研究如何利用人体的内在约束来简化传感器设计。
Hubbard模型中通用热电器的定量评估
主要是一种可观察的电子，丘陵中的室温热电器S为对哈伯德模型的定量评估提供了可能的可能性。使用行列式量子蒙特卡洛（Monte carlo），我们在多个库酸盐家族之间进行了哈伯德模型计算与实验测量的室温S之间的一致性，这既在质量上都在掺杂依赖性方面，并且在大小方面。我们观察到s的上流，温度降低，其斜率与在铜层中实验观察到的斜率相当。从我们的计算中，S变化符号的掺杂量紧邻化学电位在固定密度下的温度依赖性的消失。我们的结果强调了相互作用效应在对热电酸盐的系统评估中的重要性。
Oana Stan、Renaud Sirdey、Aymen Boudguiga、Martin Zuber、Romain Ferrari 等人。特权：人工智能的隐私和同态加密。 CAID 2021（国防人工智能会议），DGA；武装部队部，2021 年 11 月，法国雷恩。第1-8页。 “cea-04487780”
摘要。PRIVILEGE 解决方案推动了目前已使用人工智能 (AI) 系统的国防技术的发展，在协作环境中实现数据安全和隐私保护。PRIVILEGE 将加强不同盟友在敏感国防和军事数据的安全分析方面的合作。该方法基于将分布式 AI 框架（例如联邦学习和 PATE）与隐私保护和安全工具（例如同态加密、可验证计算或多方计算）相结合。提出的解决方案是通用的，但是，将针对三个特定的实际用例来验证该方法并证明 PRIVILEGE 在实践中的适用性：国防行动中的无线电波分类、恶意网络日志的分类以及无人驾驶车辆的视频处理。
自闭症幼儿在自然环境中的视觉采样模式
在这项工作中，我们为超导量子比特建立了一个 QICK 控制和读出系统，并开发了在普渡大学 Alex Ma 实验室中表征单个量子比特所需的自动化软件，短期目标是进行更复杂的多量子比特实验。为了获得高精度读数并对量子系统进行最佳控制，表征和优化量子比特控制参数非常重要。量子比特表征是通过执行不同的测量来校准系统来完成的，其中包括找到每个微波控制脉冲的最佳频率、功率和时间。我们还优化了读出保真度。我们展示了 QICK 系统作为一种可扩展、经济高效的系统在未来多量子比特实验中的实现。它也是一个强大且易于访问的系统，可以向该领域的初学者介绍量子比特表征。
医疗保健领域的人工智能：对医疗专业人员工作设计的影响
人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用正在不断增长，基于 AI 的技术不仅会影响患者护理，还会影响医疗保健专业人员的工作方式。尽管如此，各种 AI 应用对医疗保健专业人员工作实际影响的研究尚未展开。我们整合了分析医疗保健领域 AI 应用的框架和工作设计模型，分析了灰色文献平台“SingularityHub”上的 80 篇出版物。我们的研究结果表明，AI 在 1) 诊断和治疗、2) 患者参与和赋权以及 3) 行政活动中的应用会影响医疗保健专业人员工作设计的各个组成部分，包括工作自主性和控制力；技能多样性和使用；工作反馈；社交和关系方面；以及工作要求。本文还讨论了对未来研究和实践的启示。
...的术语和历史背景
摘要 本文探讨了军事攻击战略背景下的游击营销和/或游击营销战略。本文的目的是从营销和传播战略入手，从更广泛的背景中理解游击营销，该战略在历史和术语上受到游击攻击的军事战略和/或一般军事战略的启发。理论研究是对五篇科学出版物的荟萃分析，涉及军事战略和营销的叠加，以确定有用的营销和传播战略。游击营销是一种进攻-防御战略，存在于攻击战略中，被描述为小企业和弱小企业在现有冲突中与大公司竞争并在战斗中充当挑战者的一种方式。重点将放在游击战的主要特征上：它是一种典型的竞争斗争，基于一系列小规模的间歇性攻击和撤退。
为什么计算机人工智能永远无法做到我们想象的那样
这似乎是一项艰巨的任务，它迫使那些花了一生时间学习一个领域的学者，再花一生的时间学习另一个领域。但是，虽然这种双重专业知识对于构建叙事人工智能至关重要，但它并不是构建人工智能的必要条件。我们需要辨别的基本事实是，故事和逻辑在不同的领域运作，前者必然是暂时的，后者本质上是永恒的。从这个事实出发，我们可以简单而明确地确定，计算机人工智能不能读写——也永远不能读写——小说或任何其他类型的叙事，包括剧本、短篇小说、人物对话、政治演讲、商业计划、科学假设、技术提案、军事战略和征服全球的阴谋。
使用大语言模型的静态代码气味分析
即使是功能良好的代码也经常包含隐藏的代码气味 - 可能阻碍软件质量的可能问题的指标。未发现的代码气味导致维护问题，从而增加了技术债务。这项研究探讨了最先进的大语模型（LLM）在发现不同代码气味时的潜在用途。我们的发现表明，美洲驼3显示了竞争性能，尤其是在检测结构代码的气味时；但是，进一步的统计分析表明，LLM和其他静态分析仪之间的总体性能没有显着差异，即PMD，CheckStyle和Sonarqube。这些结果表明，Llama 3尚未准备好完全替换静态分析工具，但可以用作宝贵的补充工具，从而避免了大量程序员的时间。
国家人工智能政策的系统评估：北欧及其他地区的观点
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