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电光/红外 (EO/IR) 理论教程及...
除了上述因素外，EO/IR 传感器的性能还取决于光学元件、探测器和显示器。因此，仅从规格（即不使用详细的工程模型）来评估 EO/IR 传感器的潜在效用是不明智的。尽管如此，在其他所有条件相同的情况下，可以说，对于设计用于识别或确定目标的成像传感器，最好使用具有较小探测器元件的焦平面阵列，假设光学调制传递函数 (MTF) 不限制整个系统的 MTF。这是因为，如果地面采样距离是限制因素，这种设计的分辨率提高将增强范围性能。按照类似的“经验法则”，具有较大焦距的光学元件可以提供更好的分辨率，假设探测器的 MTF 不限制整个系统的 MTF。这是以减少传感器的整体视野为代价的。然而，我们强调，很难预先预测影响图像质量的所有因素如何相互作用；因此我们建议使用建模和详细的系统分析来解释潜在的传感器性能。
评估 AI 工具时要问的首要问题
管理人员明白，仅凭一次乳房 X 光检查就做出诊断决定是荒谬的 — — 而且很危险。如果无法进行活检或活检不明智，则审查此类病例的可接受专业标准需要进行更彻底的分析。这种做法包括不记录多次后续预约的变化、审查和比较大量图像（例如 3D 断层合成图像和超声波）、进行体检并评估个人的风险因素（例如年龄、家族史和手术史），甚至要求进行额外的针对性成像。在发现他们的标准与用于确定 AI 工具的基本事实的标准之间存在巨大差异后，我们研究中的管理人员决定与内部数据科学家合作，使用更好的基本事实标签设计新工具。
关于私立学校增值税的公众舆论状况
背景截至2025年1月1日，在英国的私立学校费用已应付增值税。这项创新符合工党在2024年大选中的一项宣言承诺，部分原因是捐赠资金以付出国家教育成本。自从选举和政府变革之前，就会在媒体上引起了持续激烈的，常常不明智的辩论。大部分辩论受到与私立学校相关的辩论的启发，并反对该政策。在此简报中，我们报告了有关私立学校的广泛舆论状态，这些政策已生效。评估人们对这个国家私立学校系统的公平性或不公平性的看法，PEPF从18岁及以上的成年人的全国代表性样本中委托了新政策的新意见问题。调查还检查了是否可能对私立学校系统进行其他改革的兴趣。调查是由Yonder Consulting进行的。
为时已晚，无法使用太早使用？低资源孟加拉语LLMS
我们比较了开放量和封闭式LLM的性能，例如Llama-3和GPT-4与跨孟加拉语下流任务的微调编码器模型，包括翻译，摘要，汇总，释义，问答，提示和自然语言的推流。我们的发现表明，尽管LLM通常在执行任务方面表现出色，但它们在重新制定孟加拉语脚本生成的任务中的表现却是不明智的。关键挑战包括现有LLM对孟加拉脚本的效率低下，从而导致计算成本增加和潜在的性能退化。加法 - 我们重点介绍了通常用于孟加拉NLP任务的机器翻译数据集中的偏差。我们得出的结论是，孟加拉国面向的LLM非常需要，但是该领域通常缺乏为降低一个高效模型所需的高质量预科和指导调整数据集。*
摆脱核优势边缘政策理论
本文评估了马修·克洛尼格提出的核优势边缘政策理论，通过历史证据和战略分析强调了其致命缺陷。本文强调，由于美国传统上追求技术发展而没有一个连贯的战略，即所谓的“引导”，重新引发不可持续的军备竞赛的风险。在评估有限核战争的不切实际性和安全的二次打击能力的重要性后，本文主张建立一种现代美国核威慑力量，这种力量以先进核系统的平衡力量为基础，辅以强大的常规能力和基础设施。将可信的威慑优先于威慑力，符合国家利益，并降低了意外核冲突的风险。鉴于其高昂的成本和潜在的灾难性后果，追求克洛尼格有缺陷的理论被认为是指导美国核战略的不明智之举。
工程自动化：从人为因素角度看设计、实施和验证挑战
摘要 在文献中，自动化通常被视为一个目标（生产尽可能自主的系统）、一个过程（生产具有自主行为的系统）或一种状态（以自主方式运行的系统）。这些用法表明自动化是一个不需要分解的全局概念。但是，在设计系统（包括交互式系统）时，只有在将某些功能（以前由人类执行）迁移到系统时，才能在非常低级的细节中纳入自动化。在解剖学（旨在分解生物体的各个部分）和生理学（旨在了解生物体及其各部分的功能）出现之前，这种自动化的全局视野与生物学中对人体的全局视野之间存在相似之处。本演示将遵循解剖学和生理学的路径，以更好地理解什么是自动化、如何设计自动化、部分自主系统如何更好地支持用户以及为什么完全自动化是一个可取但愚蠢、不可取和不明智的目标。
CS 255
在此作业中，您的任务是使用Double Ratchet算法实现安全有效的端到端加密聊天客户端，这是一种流行的会话设置协议，为现实世界聊天系统（例如Signal WhatsApp）提供动力。作为一个额外的挑战，假设您生活在一个经过政府监视的国家。因此，要求所有发送的消息都必须包括政府发布的固定公共密钥的会话密钥。在您的实施中，您将利用我们在课堂上讨论的各种加密原语，尤其是密钥交换，公共密钥加密，数字签名和经过认证的加密。由于在密码学中实现自己的原语是不明智的，因此您应该使用已建立的库：在这种情况下，是kittlecrypto库。我们将提供包含基本模板的入门代码，您将能够填写以满足下面所述的功能和安全属性。
2021 IEDM会议会议记录
关于是否以及如何使我们的大脑准备“插入”技术设备的辩论必须从今天开始。我们必须讨论哪些是我们愿意承担的风险，以及我们可能不希望进入的未知领域中是否有道路。律师事务所可以在新的方向上发展其客户群，也许某些公司会试图以专门研究与神经技术有关的道德问题而闻名。其他新的机会可能涉及指导神经科学家通过监管过程或就其他法律问题提供建议。如果神经技术要在工作场所或消费者设备的背景下起飞，则可能会有有关相关雇佣法和消费者法问题的建议。很难知道神经技术的吸收最终可能是多么普遍，但是要忽略这是不明智的，特别是考虑到像埃隆·马斯克（Elon Musk），彼得·蒂埃尔（Peter Thiel）和Facebook（Meta）这样的投资者对神经技术项目的支持。
基于脑电独立成分特征的心理负荷分类方法
摘要：脑力负荷过大会降低工作效率，脑力负荷过低会造成人力资源的浪费。研究操作员的脑力负荷状况具有十分重要的意义。现有的脑力负荷分类方法是基于脑电图（EEG）特征的，由于脑电电极记录到的通道信号是一组混合的脑电信号，类似于多源混合语音信号，其分类准确率往往较低。直接对混合信号进行分析以区分脑电信号的特征是不明智的。本研究借鉴混合语音信号的盲源分离（BSS）思想，提出了一种基于脑电独立分量（ICs）特征的脑力负荷分类方法。该方法利用独立分量分析（ICA）来获取纯净的信号，即ICs。该方法直接利用IC的能量特征进行特征提取，直接提取IC的能量特征对脑力负荷进行分类。与现有的解决方案相比，所提出的方法可以获得更好的分类结果。所提出的方法可能为实现快速、准确、自动的脑力负荷分类提供一种途径。