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在将人工智能融入记录之前你需要知道什么
在过去的一年里，人工智能 (AI) 融入日常生活的进程十分迅速。从得来速快餐到华尔街，人们已经在许多行业中尝试使用 AI。但在记录制作过程中，AI 被过度炒作，而且只能生成不可靠的记录。记录是律师工作中不可或缺的公正组成部分，NCRA 希望法律领域的人士知道，我们过去三年一直在研究这个问题。NCRA 最近向各州律师协会分发了一份声明，致力于提高人们对 AI 制作记录的缺陷的认识。去年，NCRA 发布了一份首创的白皮书，强调了与美国司法系统实施 AI 有关的新兴道德和准确性问题。CNBC、路透社、NextGov 等都引用了这份开创性的白皮书，探讨了 AI 在该国司法系统中实施的危险性。急于取代美国司法系统中的人为因素是一种非常危险和鲁莽的行为，NCRA 致力于分享以下信息，以帮助提高
CEIG 欢迎新南威尔士州能源规划框架
CEIG 欢迎新南威尔士州能源规划框架 清洁能源投资者集团 (CEIG) 今天表示强烈支持新南威尔士州政府对可再生能源规划框架中规定的规划评估流程所做的修改。这些改革旨在支持向清洁能源的过渡，有望提高投资确定性、促进决策过程并造福新南威尔士州各地的当地社区。这对新南威尔士州至关重要，因为新南威尔士州必须紧急努力更换老化、不可靠的燃煤电厂，并投资新的清洁能源产能，以确保最近对 Eraring 运营的扩展是一次性的，不会在任何其他新南威尔士州燃煤电厂重复。CEIG 赞扬新南威尔士州政府在制定这些改革方面采取的积极措施。CEIG 特别感谢在制定可再生能源规划框架时考虑到其反馈意见。CEIG 支持的改革的关键要素包括：
GAO-19-73，国防不动产：国防部需要采取额外行动来改善其库存管理
国防部在记录和报告不动产数据的过程中存在缺陷，导致信息不准确和不完整。GAO 和其他部门发现，军事部门没有一致地记录不动产交易（即不动产资产的取得、变更和处置）和资产实物盘点。GAO 还发现，军事部门尚未纠正其数据系统中发现的差异，例如缺少使用率和设施状况条目以及资产审查逾期。GAO 审查了 2015 财年 RPAD 数据中发现差异的 120 处设施的记录，并将其与 2017 年相应数据系统中的记录进行了比较，发现仍存在 61 处差异。军事部门已在其数据系统中纠正了其余 59 个审查设施的数据。国防部为即将进行的财务审计所做的准备有助于发现问题并提高部分数据的准确性。然而，如果国防部不要求军事部门全面监控记录过程并实施纠正措施来解决数据差异，该部门将继续拥有不完整和不准确的不动产数据以及不可靠的 RPAD 信息。
图像质量迁移的三维条件扩散模型
低场 (LF) MRI 扫描仪 (<1T) 在资源有限或电源不可靠的环境中仍然很普遍。然而，它们产生的图像的空间分辨率和对比度通常低于高场 (HF) 扫描仪。这种质量差异可能导致临床医生的解释不准确。图像质量迁移 (IQT) 旨在通过学习低质量和高质量图像之间的映射函数来提高图像质量。现有的 IQT 模型通常无法恢复高频特征，导致输出模糊。在本文中，我们提出了一种 3D 条件扩散模型来改进 3D 体积数据，特别是 LF MR 图像。此外，我们将跨批次机制整合到我们网络的自注意力和填充中，即使在小型 3D 块下也能确保更广泛的情境感知。在公开的人类连接组计划 (HCP) 数据集上进行的 IQT 和脑分区实验表明，我们的模型在数量和质量上都优于现有方法。该代码可在 https://github.com/edshkim98/DiffusionIQT 上公开获取。
RAP-G：使用遗传算法进行深度边缘计算的可靠性感知服务放置
摘要 - 为了确保较低的延迟，服务提供商越来越多地转向边缘计算，将服务和资源从云到网络的边缘，尽可能靠近用户。但是，由于视频和图像处理应用程序在计算上特别密集，因此它们的部署通常基于边缘和云之间的分布式配置，这在依靠不可靠的网络时可能会增加故障的风险。在这项工作中，我们提出了算法RAP-G（具有遗传学的可靠性意识服务放置），该算法使用遗传算法（GA）考虑了网络链接的可靠性并在云和边缘之间分发服务。我们还开发了一种称为RF2（可靠性意识的第一拟合）的第一拟合算法的新变体，该算法在合理的时间内考虑可靠性。评估了RAP-G算法的性能，并将其与RF2算法进行比较。实验结果表明，考虑在服务提供的可靠性和RAP-G的优势方面的重要性。索引术语 - 边缘计算，人工智能，超可靠的低潜伏期通信，服务编排
GAO-19-73，国防不动产：国防部需要采取额外措施改善其库存管理
国防部在记录和报告不动产数据的过程中存在缺陷，导致信息不准确和不完整。GAO 和其他部门发现，军事部门没有一致地记录不动产交易（即不动产资产的取得、变更和处置）和资产实物盘点。GAO 还发现，军事部门尚未纠正其数据系统中发现的差异，例如缺少使用率和设施状况条目以及资产审查逾期。GAO 审查了 2015 财年 RPAD 数据中发现差异的 120 处设施的记录，并将其与 2017 年相应数据系统中的记录进行了比较，发现仍存在 61 处差异。军事部门已在其数据系统中纠正了其余 59 个审查设施的数据。国防部为即将进行的财务审计所做的准备有助于发现问题并提高部分数据的准确性。然而，如果国防部不要求军事部门全面监控记录过程并实施纠正措施来解决数据差异，该部门将继续拥有不完整和不准确的不动产数据以及不可靠的 RPAD 信息。
冲进电动飞行 - Keith Shaw - 电台
电动飞行 - Keith Shaw - 无线电控制运动飞行（来自《模型飞机新闻》出版商）- 1994 年 1 月 虽然为模型飞机提供动力的方法有很多种，但我认为电力具有几个突出的优势。尽管最常被提及的特点是清洁和噪音小，但真正的优势是可靠性、可重复性和多功能性。不可靠的电力系统是让未来的模型制作者最常遇到的挫折。有了电力，就不必启动故障的发动机，不必在旋转的切肉机附近摆弄针阀，不必担心怠速不稳或电热塞烧坏。不必再担心油箱位置、燃油管路中的针孔、油浸结构损坏、振动引起的无线电故障和设备老化。相反，你只需将飞机停在滑行道上，推进“油门”，滑行并起飞！电力的可重复性很强，如果你在飞机是新的时候可以做 20 个动作的特技表演，五年后，你仍然可以做同样的动作，无论夏天还是冬天，无论晴天还是雨天。电力也非常通用，因为发动机是
Skip-Plan：通过精简动作空间学习在教学视频中进行程序规划
在本文中，我们提出了 Skip-Plan，一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉，但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中，我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边，我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先，我们跳过所有中间状态监督，只关注动作预测。其次，我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式，我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明，Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。
FNIRS信号质量控制方法的机器学习视角
摘要 - 尽管使用近红外光谱（FNIRS）在研究神经系统的功能上有所增加，但FNIRS信号处理并未标准化，并且受经验和手动程序的影响很大。在任何信号处理过程开始时，信号质量控制（SQC）对于防止错误和不可靠的结果至关重要。在FNIRS分析中，SQC当前依赖于将经验阈值应用于手工信号质量指示器（SQIS）。在这项研究中，我们使用了从67位受试者记录的FNIRS信号（n = 1,340）的数据集，并手动将段子集（n = 548）的信号质量标记为研究当前实践的陷阱，同时探索深度学习方法提供的机会。我们表明，SQI在统计上以不良的质量区分信号，但是通过经验阈值识别的识别缺乏灵敏度。另外，基于SQI的手动阈值旧机器学习模型已被证明更准确，并且基于卷积神经网络的端到端方法，能够进一步提高性能。基于机器学习的方法代表了FNIRS的更客观的SQC，并朝着使用完全自动化和标准化程序的使用。
疫情期间本科生对在线学习的看法与挑战
COVID-19 疫情已影响到许多国家，并对全球教育产生了严重影响。约旦已采取严格的全国性措施来阻止病毒传播，其中之一就是关闭学校并转向在线学习。本研究的目的是调查学生对约旦大学在线学习的看法，并确定他们在从面对面学习转向完全在线学习环境后遇到的挑战。该研究采用定量方法，使用基于网络的问卷调查从约旦大学教育科学学院的 398 名本科生收集数据。使用描述性统计数据分析数据。结果表明，与面对面学习相比，学生更喜欢在线学习环境，并认为前者非常有用。然而，学生们也遇到了一些挑战，例如心理健康问题（焦虑和压力）、不可靠的互联网连接、缓慢的电子学习平台和服务、缺乏信息和通信技术技能、时间管理能力差以及干扰。这些发现强调了为学生提供心理健康咨询服务、技术支持和时间管理技能培训以改善他们的在线学习体验的重要性。