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文章根据静息状态脑电图数据预测个体用户脑电图特征的动态范围，以评估其对被动脑电图的适用性——
摘要：随着近年来低成本可穿戴脑电图 (EEG) 记录系统的发展，被动式脑机接口 (pBCI) 应用正在教育、娱乐和医疗保健等各种应用领域中得到积极研究。各种 EEG 特征已被用于实现 pBCI 应用；然而，经常有报道称，有些人难以充分享受 pBCI 应用，因为他们的 EEG 特征的动态范围（即其随时间变化的幅度）太小，无法用于实际应用。进行初步实验以寻找与不同心理状态相关的个性化 EEG 特征可以部分避免这一问题；然而，对于大多数 EEG 特征动态范围足够大以用于 pBCI 应用的用户来说，这些耗时的实验是没有必要的。在本研究中，我们尝试从静息状态脑电图 (RS-EEG) 预测个人用户最广泛用于 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围，最终目标是识别可能需要额外校准才能适合 pBCI 应用的个人。我们使用基于机器学习的回归模型来预测三种广泛使用的脑电图特征的动态范围，已知这三种特征与大脑的效价、放松和集中状态有关。我们的结果表明，脑电图特征的动态范围可以预测，归一化均方根误差分别为 0.2323、0.1820 和 0.1562，证明了使用短暂静息脑电图数据预测 pBCI 应用的脑电图特征的动态范围的可能性。
通函-n.-65-2022-新访问方法应用-...
主题：新的 QWeb 应用程序访问方法 亲爱的大家， 我们特此通知您，自 2022 年 11 月 21 日起，根据 INPS 机构的规定并在已签署的 2022-2023 年两年期协议中表明，所有 CAF 都必须采用基于所谓的双因素系统 (2FA) 或第二次授权身份验证（通过电子邮件通知、手机上的二维码）的处理系统和程序访问系统；这是为了阻止未经授权的用户，以遵守公共管理部门关于隐私的规定。正如所示，以上内容是公共行政部门 (INPS) 实施的 INPS 协议 (第 10 条) 中预见和指出的一项规定。因此，为了遵守 INPS 协议中规定的指示，从 2022 年 11 月 21 日起，为了访问 QWB zucchetti 程序，该软件公司根据上述方法实施了一个全新的双因素访问系统，以允许所有运营商从 2021 年 11 月 21 日起通过个人用户/运营商的手机访问该程序。国家总局已准备好并附在本文件中的操作说明，以便下载必要的应用程序（Q-ID APP）以从 2022 年 11 月 21 日起访问 Qweb 程序。重要提示：从 2022 年 11 月 21 日起，将不再能够仅使用当前使用的密码访问 Qweb zucchetti 程序；因为密码访问系统将在同一天被取消。因此，邀请所有运营商采取紧急行动，下载 Q-ID APP，按照附件中的说明进行操作。国家总局仍可提供进一步澄清。
人工智能系统声明的准确性以及解释准确性的类比如何影响人类对该系统的依赖
人工智能系统越来越多地被用于支持人类决策。适当地遵循人工智能建议非常重要。然而，根据现有文献，用户通常对人工智能系统的依赖程度过低或过高，这导致团队绩效不佳。在这种情况下，我们通过对比贷款预测任务中系统信息的缺乏与系统准确性的存在来研究所述系统准确性的作用。我们通过调查数字能力水平并借助类比来解释系统准确性，探索人类理解系统准确性的程度如何影响他们对人工智能系统的依赖，这是一项首创的受试者间研究 (𝑁 = 281)。我们发现，用类比来解释系统的所述准确性并不能帮助用户适当地依赖人工智能系统（即，用户倾向于在系统正确时依赖系统，否则依赖自己）。为了消除对类比领域的主观态度的影响，我们进行了一项受试者内研究（𝑁 = 248），其中每个参与者都从事来自不同领域的基于类比的解释的任务。第二项研究的结果证实，用类比来解释系统的准确性不足以促进在贷款预测任务中对人工智能系统的适当依赖，无论个人用户有何差异。根据我们从这两项研究中得出的结论，我们推断，对人工智能系统的依赖不足可能是由于用户高估了自己解决给定任务的能力。因此，尽管熟悉的类比可以有效地提高系统所述准确性的可理解性，但对系统准确性的更好理解并不一定会导致系统依赖性和团队绩效的提高。
调查用户对脑电图运动想象的熟练程度——...
摘要：基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究广泛应用于轮椅控制。用户的能力是 BCI 效率的一个因素。因此，我们专注于 BCI 任务和协议，以从个人用户的稳健 EEG 特征中获得高效率。本研究提出了一种基于任务的大脑活动来获得 alpha 波段的力量，其中包括闭眼以获得枕叶区域的 alpha 反应、注意向上箭头以获得额叶区域的 alpha 反应以及想象的左/右运动以获得左/右运动皮层与 alpha 事件相关的去同步。EPOC X 神经耳机用于获取 EEG 信号。我们还通过推荐运动想象任务来提出用户在肢体运动范式的运动意象会话中的熟练程度。使用所提出的系统，我们验证了特征提取算法和命令翻译。 12 名志愿者参加了实验，并使用传统的运动想象范式来比较效率。利用用户的运动想象能力，左右命令的平均准确率达到 83.7%。通过用户熟练程度推荐的 MI 范式比传统 MI 范式的准确率高出约 4%。此外，模拟轮椅的实时控制结果显示，基于时间条件的效率很高。与基于操纵杆的控制相比，执行相同任务的时间结果仍然大约长三倍。我们建议使用用户熟练程度为初学者推荐个性化的 MI 范式。此外，所提出的 BCI 系统可用于严重残疾人士的电动轮椅控制。
ASHA：通过人机协同强化学习实现辅助远程操作
摘要 — 构建用于通过任意、高维、嘈杂的输入（例如，网络摄像头的眼部注视图像）控制机器人的辅助界面可能具有挑战性，尤其是在没有自然的“默认”界面的情况下推断用户期望的操作时。通过在线用户对系统性能的反馈进行强化学习为这个问题提供了一个自然的解决方案，并使界面能够适应个人用户。然而，这种方法往往需要大量的人在环训练数据，尤其是在反馈稀疏的情况下。我们提出了一种从稀疏用户反馈中有效学习的分层解决方案：我们使用离线预训练来获取有用的高级机器人行为的潜在嵌入空间，这反过来又使系统能够专注于使用在线用户反馈来学习从用户输入到期望的高级行为的映射。关键见解是，使用预训练策略可使系统从稀疏奖励中学到比单纯的强化学习算法更多的知识：使用预训练策略，系统可以利用成功的任务执行来重新标记用户在未成功执行期间实际想要做的事情。我们主要通过一项用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用网络摄像头和他们的目光在三个模拟机器人操作领域执行任务：拨动电灯开关、打开架子门以接触里面的物体以及旋转阀门。结果表明，我们的方法在不到 10 分钟的在线训练中成功地学会了从稀疏奖励中将 128 维凝视特征映射到 7 维关节扭矩，并无缝帮助采用不同凝视策略的用户，同时适应网络摄像头输入、任务和环境的分布变化。
我们应该信任人工智能吗？
简介近年来，人工智能 (AI) 发生了重大革命，尤其是深度学习模型的发展。生成式人工智能最近经历了一次重大繁荣，因为它们生成了令世界震惊的图像和文字。虽然人工智能将在下一代人的生活中无处不在并成为他们的同事，但最先进的人工智能模型在面对次优条件或攻击时往往会在现实物理世界中失败。鉴于目前的状况，作为个人用户，我们有很多疑问。我们应该信任人工智能算法的决策/输出吗？人工智能的根本局限性是什么？人工智能社区将如何应对这些挑战？如今每个人都在谈论的值得信赖的人工智能是什么？什么是人工智能和 ML（机器学习），以及如何训练 ML 模型？根据 Merriam-Webster，智能 1 表示学习、理解或应用知识和技能来处理新情况/问题的能力。人工智能是机器或软件的智能 2 ，它于 1956 年作为一门学科成立。近年来，我们已经看到/使用了各种各样的人工智能应用/工具，包括网络搜索引擎、YouTube、Twitter 和 Netflix 使用的推荐系统、Siri 和 Alexa 等理解人类语言的人工智能、ChatGPT 3 和 Llama 4 使用的生成式人工智能、自动驾驶汽车、机器人 5 ，以及谷歌的 DeepMind AlphaGo 6 等战略游戏。在定义人工智能时，人工智能创始人建议将问题从“机器是否可以思考”改为“机器是否可以解决难题”。 7 在解决问题的范畴内，人工智能涵盖了广泛的技术，包括搜索可能的解决方案（例如广度/深度优先搜索、A* 搜索、爬山算法）、推理（例如贝叶斯推理算法）、学习（例如机器学习）、规划、感知（例如计算机视觉）、自然语言处理（像人类一样阅读、写作和说话）等等。特别是机器学习（ML）值得我们的关注，因为它的深度学习模型自 2010 年以来超越了所有以前的人工智能方法，并显著提高了许多领域的性能（例如，用于自动驾驶汽车、ChatGPT、LIama 和 AlphaGo）。
激光安全
激光安全简介 激光已成为医学、物理学、化学、地质学、生物学和工程学领域日益重要的研究工具。如果使用或控制不当，激光会对操作员和其他人员（包括未经授权的实验室访客）造成伤害（包括烧伤、失明或触电），并造成重大财产损失。所有激光的个人用户都必须接受充分培训，以确保充分了解德克萨斯大学激光安全政策中概述的安全实践。大学的激光安全程序遵循德克萨斯州卫生部辐射控制局的要求以及美国国家标准协会 (ANSI) 的指导方针，如 ANSI 标准 Z136.1“激光的安全使用”中所述。什么是激光？ LASER 是受激辐射光放大的首字母缩写词。激光产生的能量位于电磁波谱的光学部分或附近。能量通过称为受激辐射的原子过程放大到极高的强度。 “辐射”一词常常被误解，因为该术语也用于描述放射性物质或电离辐射。但在本语境中，该词的使用是指能量转移。能量通过传导、对流和辐射从一个位置移动到另一个位置。激光的颜色通常用激光的波长来表示。表示激光波长的最常用单位是纳米 (nm)。一米有 10 亿纳米 (1 nm = 1 X 10 -9 m)。激光是非电离光，包括紫外线 (100-400nm)、可见光 (400-700nm) 和红外线 (700nm-1mm)。电磁波谱每种电磁波都表现出独特的频率，以及与该频率相关的波长。正如红光有自己独特的频率和波长一样，其他所有颜色的光也都有独特的频率和波长。橙色、黄色、绿色和蓝色各自表现出独特的频率和波长。虽然我们可以用相应的颜色感知这些电磁波，但我们看不到电磁波谱的其余部分。大部分电磁波谱是不可见的，并且其频率遍布整个频谱。频率最高的是伽马射线、X 射线和紫外线。红外辐射、微波和无线电波占据频谱的较低频率。可见光介于两者之间，处于非常狭窄的范围内。
一个用于植物疾病检测的综合网络平台... -IJRPR
植物疾病是现代农业面临的最重要挑战之一，因为它们会影响农作物的健康，产量和整体粮食安全。及时识别和有效预防植物疾病对于减少其影响至关重要。传统的植物疾病诊断方法在很大程度上依赖于专家的手动检查，而专家的手动检查是耗时，昂贵且容易出现人为错误的。随着人工智能和机器学习的出现，现在有可能在植物疾病的诊断和管理方面发展新的革命，以变得更加有效和易于使用。本文介绍了一个新的基于AI的Web应用程序平台，该平台结合了植物疾病检测和预防中的各种功能。系统的核心使用机器学习算法来分析植物叶的图像，确定与这些疾病相关的疾病的症状，并为其使用者提供直接，准确的疾病诊断。以这种方式，该系统允许其用户及时采取行动，以防止对其作物的进一步损害。除了疾病检测外，该平台还提供个性化的预防建议，可指导用户对其植物的最有效治疗。重要的功能之一是该平台将集成在AI技术上运行的实时聊天机器人。这允许与平台用户进行实时交互。恰好是一个交互式助手，回答与植物疾病相关的查询，然后是有关预防措施和与个人用户需求相关的一对一建议的信息。这些设施可确保不断的专家在用户手中提供帮助，无论是老农民还是新的绿色拇指。此外，还有审查系统，该系统允许用户对这些疾病预防方法的成功率发表评论。此审查系统除了创造一种社区感觉，还提高了建议的准确性，由于用户体验增强了AI模型，该系统将随着时间而增加。该平台通过结合基于AI的疾病检测，预防建议，用于实时支持的聊天机器人以及协作审查系统，为管理植物健康提供了全面的解决方案。它使用户能够使用工具和知识来保护其农作物并促进可持续的农业实践，从而提高生产力并为全球粮食安全做出贡献。
推荐引用 推荐引用 Peng, Yize，“SuperCook：使用人工智能技术设计互动烹饪体验”（2024 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
摘要“SuperCook”项目是一个开创性的设计项目，探索了人工智能与烹饪应用程序的融合。它旨在通过个性化的食谱推荐、实时烹饪指导和交互式膳食计划，将用户与新的、可访问的烹饪冒险联系起来，从而彻底改变厨房体验。通过利用人工智能技术，“SuperCook”不仅提高了用户的便利性和效率，而且还促进了更深入的烹饪参与度并提倡更健康的饮食习惯。本论文深入研究了设计过程、用户测试和迭代改进，最终为现代烹饪爱好者提供了以用户为中心、直观且视觉上吸引人的 UI/UX 解决方案。在设计“SuperCook”时，我们注重选择直观的 UI 元素和流畅的交互设计，以促进轻松愉快的烹饪过程。论文的这一部分详细阐述了在菜谱发现中，选择食材和动态过滤的滑动手势的选择，旨在提高用户参与度并简化烹饪过程。此外，还讨论了人工智能推荐和个性化用户资料的战略性使用，强调了它们在根据个人喜好定制应用程序和为不同技能水平的用户简化整体烹饪过程中的作用。论文将详细介绍“SuperCook”人工智能功能背后的创意和技术流程。具体来说，将探索用于生成个性化食谱、利用用户偏好和可用烹饪数据的算法。还将讨论将用户反馈整合到食谱定制过程中，阐明“SuperCook”如何适应和发展以满足个人用户需求。此外，还将引用烹饪领域现有的AI模型和技术，提供在菜谱生成和用户体验增强方面成功的AI应用示例。“SuperCook”的设计过程涉及使用Figma，Midjourney和After Effects，从而能够创建直观的低保真线框，高保真原型，交互式原型和引人入胜的UI动画。该应用程序的设计优先考虑用户友好性，简单性和交互性，具有简洁且吸引人的UI，可激发用户的烹饪创造力。总之，“SuperCook”预示着数字烹饪创新的范式转变，展示了AI在定制和增强烹饪体验方面的变革力量。关键词该项目强调了人工智能的实用性与直观用户界面和视觉设计元素的融合，为个人与烹饪和食物准备工具的互动方式设定了新标准。
国家网络安全战略
当今的数字技术几乎触及美国人生活的方方面面。互联网接入带来的开放性和连接性改变了世界各地的社区，正如我们在整个 COVID-19 疫情期间所经历的那样。这就是为什么，多亏了《两党基础设施法》，我的政府投资 650 亿美元，确保每个美国人都能使用可靠的高速互联网。当我们拿起智能手机与亲人保持联系、登录社交媒体相互分享想法、或连接到互联网经营企业或满足任何基本需求时，我们需要能够相信底层的数字生态系统是安全、可靠和有保障的。这项国家网络安全战略详细说明了我的政府为更好地保护网络空间并确保美国处于最强大的地位以实现我们数字化未来的所有好处和潜力而采取的全面方法。网络安全对于我们经济的基本运作、关键基础设施的运行、民主和民主制度的力量、数据和通信的隐私以及国防至关重要。从我执政之初，我们就果断采取行动加强网络安全。我在白宫任命了高级网络安全官员，并发布了《关于改善国家网络安全的行政命令》。我的政府与私营部门密切合作，采取措施保护美国人民免受黑客攻击，追究不良行为者和网络犯罪分子的责任，并抵御针对我们安全和隐私的日益恶意的网络攻击。我们与世界各地的盟友和合作伙伴合作，提高我们共同防御和应对来自威权国家的网络威胁的能力，这些威胁违背了我们的国家利益。该战略认识到，强有力的合作，特别是公共和私营部门之间的合作，对于确保网络空间安全至关重要。它还承担了系统性挑战，即过多的网络安全责任落在了个人用户和小型组织身上。通过与行业、民间社会以及州、地方、部落和领土政府合作，我们将重新平衡网络安全责任，使其更加有效和公平。我们将重新调整激励措施，以支持对安全性、弹性和有前途的新技术的长期投资。这包括我们的数字世界。我们将与我们的盟友和伙伴合作，加强负责任的国家行为规范，追究各国在网络空间不负责任的行为责任，并破坏全球危险网络攻击背后的犯罪分子网络。我们将与国会合作，提供必要的资源和工具，确保在我们最关键的基础设施中实施有效的网络安全实践。正如我常说的那样，我们的世界正处于一个转折点。我们今天采取的步骤和做出的选择将决定我们世界未来几十年的方向