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基于跨学科的语料库探索多模式对话反馈
表2。有关反馈预测和客观评估的文献摘要。方法列是指算法：基于规则的（RB），条件随机字段（CRF），隐藏的马尔可夫模型（HMM），深神经网络（DNN），长期短期记忆，歧视专家的潜在混合物（LSTM）。反馈列是指研究的反馈，第一字母表示所预测的类型：仅通用（g）或特定（g/s）；第二个字母指的是方式：口头（V）和/或手势（G）。特征列是指特征的类型：韵律（P），形态 - 句法（M），手势/视觉（G），自动回归（A）。误差范围（MOE）列指示用于评估地面真相开始反馈的窗口（ - 表示丢失的信息）。分数列包含指标和相关得分：f-Score（f），Precision（p），召回（r）。
保护能源税抵免侵害美国对手
在过去的十年中，中国在电池化学和生产方法方面取得了显着进步，将其公司定位为行业领导者。允许美国公司许可这些尖端技术并在国内生产它们可以提高美国的生产能力，并为美国工人提供宝贵的动手经验。如果美国不在家中产生这些创新，对手会将我们落后。中国已成功利用这一策略来培训其在美国创新领导的领域的制造业和研究人员，但生产迁移到海外。采用类似的方法可以帮助美国在这些关键行业中领导领导。但是，新的限制不应允许技术许可协议提供对制造过程的FEOC控制或重大影响。这种方法可确保美国建立高级
位置描述-Biodivera+运营经理
可能的远程办公（每周最多三天）•开始日期：尽快的机构环境和背景生物多样性+是欧洲生物多样性的合作伙伴关系，将41个国家的部委和资助组织的83个合作伙伴汇总在一起（欧洲和以外）。在7年内预算总额为8亿欧元，是世界上最大的生物多样性资金计划之一。合作伙伴关系目前正在重组组织的一部分，我们现在正在寻找新的运营经理来完成管理团队。关于Biodivera+ Partnership Biodiversa+是由合作伙伴（Cofund）下的欧洲委员会（EC）共同资助的国家和地区部和资助机构的合作伙伴关系。除其他外，它通过各种活动有助于生产和传播有关生物多样性的知识：
通过新的直线编译器从Sigma协议中普遍合并的非交互式零知识
摘要。非交互式零知识证明（NIZK）是阈值加密系统中的必不可少的构件，例如多党签名，分布式关键产生和可验证的秘密共享，允许当事方在不揭示秘密的情况下证明正确的行为。此外，普遍合并（UC）Nizks在较大的密码系统中启用无缝组成。构建Nizks的一种流行方式是使用Fiat-Shamir变换来编译交互式协议。不幸的是，菲亚特 - 沙米尔（Fiat-Shamir）转换的nizk需要倒带对手，并且不可直线提取，这与UC相反。使用Fischlin的转换具有直线提取性，但以基本协议的许多重复为代价，导致具体效率差且难以设定参数。在这项工作中，我们提出了一个简单的新变换，该转换将代数关系的Sigma协议编译为UC-NIZK协议，而没有任何重复的开销。
来自晶格假设的通用计算提取器和多位AIPO
随机Oracle（RO）模型；然后，随机甲骨文是通过良好的“加密哈希函数”（例如SHA-3）实例化的，希望所得的方案仍然安全。RO方法的众所周知的应用包括Fiat-Shamir Transform [FS87]和Fujisaki-Oakamoto Trans- trans- [FO99]。但是，RO方法只是一项经验法则，在理论上被证明是不合理的：在开创性的工作中，Canetti等人。[CGH04]设计了一种在随机Oracle模型中安全的方案，但是当随机Oracle被任何函数替换时，它是不安全的。即使以这些负面的结果，随机的甲骨文方法仍然流行，因为人们认为已知的反例人为地人为地人为。希望在自然和实际情况下，可以安全实例化随机甲骨文。一种自然的补救措施是识别“类似RO的”概述，这些概述足以用于重要的应用，然后在良好的假设下具有此类属性的哈希功能。沿着这条线，现有文献中已经提出了许多安全概念，例如点混淆[CAN97]，相关性Intractabil- ity [CGH04]，相关输入安全性[GOR11]和通用计算提取器（UCES）[UCES）[uces）[BHK13]。在本文中，我们专注于点混淆和uces的构建。
非交流字符的实时多映射显着驱动的凝视行为
摘要 - 视频游戏和虚拟现实体验中虚拟角色的示威行为是现实主义和沉浸式的关键因素。的确，目光在与环境互动时扮演着许多角色。它不仅表明了角色在看什么，而且在言语和非语言行为以及使虚拟字符还活着中起着重要作用。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。 因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。 我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。 我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。 然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。 我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。总的来说，我们认为这些结果将为实时应用程序的现实和连贯凝视动画的更自然和直观设计开辟道路。
由时间逆转损坏信息恢复的起源和限制
简介 - 量子动力学通过纠缠着许多自由度来争夺本地信息。尽管炒信息不再直接访问，但可以保存在远程相关性中，并且可以通过应用时间转换的统一来恢复。从这个意义上讲，拼凑而成的统一及其反向可以用作编码器。试图通过进行本地测量来访问编码信息的入侵者不会成功提取任何有用的信息，但会产生扰动，预计会破坏解码过程。最近显示了[1]，但是，在时间倒流之后仍可以恢复有限量的编码信息。参考文献中提出了这种有限恢复的物理起源。[1]由于量子系统中没有经典混乱。由于在向后时间演变中，由于入侵者引起的扰动的指数扩增，黄油的效应将排除任何形式的恢复形式。然而，这种相互作用在组合（半）经典和量子自由度的系统中打开了恢复问题。在这项工作的第一个部分中，我们研究了恢复与混乱之间的精确关系，并在特殊情况下表明，对于结合量子自由度与经典的经典混乱的系统，仍然可以恢复。因此，我们建议它是目标Qudit的有限维度希尔伯特空间，该空间托管初始信息，而不是缺少混乱，这是恢复的物理起源。另一个自然而没有解决的问题是，如何受到入侵者执行的性质和强度的限制。基于纠缠一夫一妻制[2，3]，并且炒信息是非局部存储的事实，人们会期望对扰动变得更糟，从而在目标Qudit和入侵者的设备之间产生更多的纠缠。在这项工作的第二部分中，我们通过根据入侵者行动的纠缠能力得出恢复的上限来量化这种效果[4]。我们的分析基于图1（我们的设置比[1]更一般）。爱丽丝，编码器编码器，以纯状态ρi = |准备qudit ψi⟩⟨ψi | ，以及在任意状态ρb的沐浴（例如，它可以是最大混合状态）；他们最初是
评估设计全面智能对话代理以协助痴呆症护理的实用性
摘要：由人工智能（AI）提供支持的工具和技术及其诸如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）等子领域已遍布全球技术，经济和社会文化环境中的大多数学科。在大多数地区，AI的渗透表现出了非凡的承诺。医学和医疗保健构成了一个领域，该领域并未与利用AI的积极含义保持不变。AI驱动的工具，例如在神经成像和健康监测中，已经描绘了该省令人鼓舞的可能性的挂毯。此类工具已经在诸如协助诊断，疾病进展跟踪以及医学中许多受试者的患者管理等领域中发现了应用。智能对话代理，更非正式地称为基于AI的聊天机器人，构成了AI最普遍的应用程序之一。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。 本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。 我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。 我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。
a-Universal-protocol-for-for-for-for-for-dna and-rna- ...
下一代测序需要高质量的核酸，但是从植物组织中隔离DNA和RNA通常是具有挑战性的。尽管在各种试剂盒和试剂的开发方面取得了进步，但这些产品仅限于从模型植物物种中分离出核酸。在这项研究中，引入了通用裂解缓冲液，以分离核酸与广泛的植物物种的分离，以促进分子研究，例如定量PCR（QPCR），转录组学，全基因组测序等。裂解缓冲液由己二甲基三甲基铵（CTAB），氯化钠（NaCl），Tris碱，乙二胺二乙酸乙酸（EDTA）和β-苯二甲醇（βme）组成。这些成分的适当浓度可以同时从植物组织中分离出高质量的DNA和RNA。该方法的略有变化导致从同一组织中分离出纯DNA或RNA，从而实现了高通量测序。该方案很快，可以在不到一个小时内从不同植物物种中分离出核酸。