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军队中的性不当行为：背景...
性行为不当是一个重大的社会问题，无论是在军队内部还是外部。对于那些经历过性行为不当的人来说，它可能会改变他们的生活，并会给发生性行为的社区带来巨大的压力。军事政策制定者呼吁基于证据了解可能导致性行为不当的个人和环境因素。总部、陆军副参谋长/G-1、陆军复原局和国防部 (DoD) 性侵犯预防和应对办公室 (SAPRO) 委托国防分析研究所 (IDA) 确定可用于指导未来干预的研究机会。本文件的目的是介绍有关性行为不当的知识状态，并就如何推进这一重要研究领域提供建议。
亚太地区蓝色经济背景
海洋覆盖了地球表面约四分之三的面积，是生态系统内部不可或缺的组成部分。全世界数十亿人，特别是发展中国家和贫穷国家，依靠海洋维持生计和获取食物。2010 年，海洋经济为世界经济直接贡献了约 1.5 万亿美元的总增加值，占世界国内生产总值 (GDP) 的 3% 以上，并为约 3100 万人提供了直接就业机会。到 2030 年，其贡献预计将翻一番，达到 3 万亿美元（基于 2010 年的水平），为约 4000 万人提供全职就业机会。1 此外，海洋也是主要的食物来源。全球约 33 亿人食用鱼类，占其人均动物蛋白摄入量的近 20%，在一些小岛屿发展中国家 (SIDS) 中，这一比例达到 50% 或更高。 2 因此，海洋与生计、可持续发展、经济增长和粮食安全有着密切的联系。
上下文化和人工智能（AI）的概念
让我们更好地看一下这个定义吗？第一个重要点将AI定义为研究领域。这意味着它是一个大区域，涵盖了其他几个科学，例如统计，数学和计算。常识倾向于将AI定义为一种技术或工具本身，通常使用该术语的不准确定义为公众找到新闻，例如：“ XYZ Company刚刚宣布了ABC汽车的新版本，它仅使用人工智能宣布了ABC汽车”。我们不能指责新闻界不准确地使用技术术语，因为他们需要使信息更可口。
用于脑肿瘤检测和分割的多任务上下文空洞残差网络
摘要 —近年来，深度神经网络在医学成像中的各种识别和分割任务中取得了最佳性能，包括脑肿瘤分割。我们发现，分割脑肿瘤面临着数据不平衡的问题，即属于背景类（非肿瘤像素）的像素数量远大于属于前景类（肿瘤像素）的像素数量。为了解决这个问题，我们提出了一个级联结构的多任务网络。我们的模型包含两个目标，即（i）有效区分脑肿瘤区域和（ii）估计脑肿瘤掩模。第一个目标由我们提出的上下文脑肿瘤检测网络执行，该网络起到注意力门的作用，只关注脑肿瘤周围的区域，而忽略与肿瘤相关性较小的远邻背景。与处理每个像素的其他现有物体检测网络不同，我们的上下文脑肿瘤检测网络只处理真实实例周围的上下文区域，这种策略旨在产生有意义的区域提议。第二个目标建立在 3D 空洞残差网络和编码解码网络之下，以便有效地分割大物体和小物体（脑肿瘤）。我们的 3D 空洞残差网络采用跳跃连接设计，使深层的梯度能够直接传播到浅层，从而保留不同深度的特征并用于相互细化。为了从体积 MRI 数据中整合更大的上下文信息，我们的网络利用具有各种内核大小的 3D 空洞卷积，从而扩大了滤波器的感受野。我们提出的网络已经在包括 BRATS2015、BRATS2017 和 BRATS2018 数据集在内的各种数据集上进行了评估，包括验证集和测试集。我们的性能已通过基于区域的指标和基于表面的指标进行了基准测试。我们还与最先进的方法进行了比较。1
选择Bert的大脑：使用代表性相似性分析
顾名思义，语言的上下文表示语言表示通常是由于其编码上下文的能力而动机。这些表示形式捕获了上下文的哪些方面？我们采用了一种使用代表性相似性分析（RSA）来解决这个问题的方法。作为案例研究，我们研究了动词嵌入动词的主题的程度，代词嵌入的代词编码代词的前提，并且一个全句子表示编码句子的头部单词（由依赖性parse确定）。在所有情况下，我们都表明，伯特的上下文化嵌入反映了所研究的语言依赖性，而伯特的依赖性比编码语言较低的偏见对照的程度更大。这些结果证明了我们的方法在假设之间裁定上下文的哪个方面在语言表示中编码的能力。
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2020/23
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略认识到，儿童和年轻人可能面临或受到来自家庭网络之外的成年人和/或其他同龄人的剥削和虐待的风险。当孩子从幼儿期进入青春期时，他们不可避免地会参与学校和家庭环境之外的社交网络、关系和环境。北约克郡的大多数儿童都以安全和充实的方式完成了这一过渡。然而，所有儿童和年轻人都可能遇到利用弱点和环境的人，这些环境使他们面临被剥削的风险。
以人为本的人工智能：情境道德视角
摘要 大数据的出现与人工智能技术的发展相结合，为自主和持续的决策支持提供了新的机会。虽然最初的研究已经开始探索人类道德如何为未来人工智能应用的决策提供信息，但这些方法通常认为人类道德是静态的和不可改变的。在这项工作中，我们从功利主义的角度初步探索了环境对人类道德的影响。通过一项在线叙事交通研究，参与者被引导到一个积极的故事、一个消极的故事或一个控制条件（N = 82），我们收集了参与者对必须在不断变化的环境中处理道德判断的技术的看法。基于对参与者反应的深入定性分析，我们将参与者的看法与公平性、问责制和透明度方面的相关工作进行对比。我们的工作强调了情境道德对人工智能的重要性，并通过基于 FACT（公平性、问责制、背景和透明度）的视角确定了未来工作的机会。
超越不可分离和语境相对论的关系量子纠缠
在本文中，我们讨论了量子纠缠正统定义的相对主义视角性质（从优选因式分解的角度）。我们还在 Barnum 等人 [6,7] 提出的广义纠缠定义中从优选可观测量的角度考虑了这一方面。更具体地说，我们将讨论正统纠缠定义所隐含的不可分离相对主义、其广义化所隐含的语境相对主义以及目前专业文献中讨论的一些其他严重问题。在本文的第二部分，我们讨论了最近提出的客观不变纠缠定义，该定义被理解为有效和强度关系的实际和潜在编码 [32]。通过推导两个定理，我们将明确展示这种新的客观纠缠定义如何能够摆脱不可分离相对主义和语境相对主义。根据这些定理，在所提出的关系定义中，所有可能的可观测量子集以及所有可能的因式分解都可以全局视为指代同一（潜在）事态。结论是，与正统定义不同，这种新的客观关系纠缠概念从一开始就能够绕过相对主义，为现实理解量子相关性打开大门。