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当地就业土地战略指南
战略背景 ................................................................................................................................................................................ 7 土地使用背景 ...................................................................................................................................................................... 8 就业和经济背景 ................................................................................................................................................................ 9 市场背景 ................................................................................................................................................................................ 10 趋势和变化 ...................................................................................................................................................................... 10 利益相关者参与 ...................................................................................................................................................................... 11
贝斯试奏 - 海军乐团
所有申请人必须在试镜前通过电子邮件向试镜主管发送申请人情况说明书和一页简历，以便进行登记。参加美国海军舰队乐队试镜的贝斯手必须使用电贝斯演奏。所有曲目必须使用背景音乐和下面提供的链接进行演奏。候选人必须提供自己的背景音乐。
国家人工智能研究所 - 加州......
提高内容质量。使用背景知识来指导写作和核实事实。3. 提示开发：制作有效的提示来指导人工智能工具生成相关且有用的内容。4. 掌握风格和体裁：了解不同的写作风格并相应地调整内容。5. 协作：在写作过程中与人工智能工具合作。互动本身有利于
建立负责任的人工智能计划：
信息政策领导力中心 (CIPL) 20 多年来一直倡导数据保护和更广泛的数字和数据政策方面的组织问责制，并提供思想领导力，包括组织如何通过全面的数据保护管理计划展示问责制。1 2018 年，CIPL 认识到组织问责制不仅可以作为有效数据保护的关键基石，而且可以作为负责任的人工智能治理的关键基石，并开始专注于促进人工智能治理中的可证明问责制，包括在数据保护法和人工智能的交叉点。CIPL 一直倡导将组织问责框架和计划视为有效人工智能监管的核心要素，以及组织在人工智能开发和使用背景下实施全面的问责计划。
使用可供性来改善人工智能对社交媒体发布决策的支持
智能系统在满足人们不断变化的社交需求方面的能力有限。我们使用可供性（人们对目标系统效用的感知）作为创建模型的手段，使智能系统能够更好地了解人们如何做出决策。我们在社交网络网站 (SNS) 使用背景下研究基于可供性的模型，在这个领域，人们有复杂的社交需求，但技术往往无法提供足够的支持。使用通过基于场景的调查 (N=674) 收集的数据，我们构建了两个关于人们在多个 SNS 上发布行为的基于可供性的模型。我们的结果强调了使用可供性帮助智能系统支持人们的决策行为的可行性：对于这项任务，我们的两个模型都比多数类基线准确约 15%，比随机基线准确约 33% 和 48%。我们将我们的方法与其他建模发布行为的方法进行了对比，并讨论了使用可供性为智能系统建模人类行为的影响。
测量双语
摘要双语的研究具有从解密的古代多语言文本到映射多语言大脑的结构的历史。独立双语者的语言体验同样多样化，其特征是独特的获取和使用背景，不仅可以塑造社会文化认同，而且可以塑造认知和神经功能。也许毫不奇怪，学术观点和语言经验中的这种可变性已经引起了定义双语主义的一系列方法。本文的目的是发起关于我们如何思考，学习和衡量双语主义的更统一方法的对话。使用具体的案例研究，我们说明了在问题，域内不同的问题和科学询问中不同方法中使用不同方法的研究人员增强沟通和简化术语的价值。我们特别考虑双语商（BQ）构造的实用性和可行性，讨论相对于已建立良好的智能商的BQ的想法，并包括下一步的建议。我们得出的结论是，尽管语言背景的变异性和定义双语的方法提出了重大挑战，但在整个领域进行系统化和综合研究的协同努力可能会构建有效且可推广的多语言经验索引。
是什么使XR黑暗？通过专家共同设计在增强和虚拟现实中检查新兴的黑暗模式
黑暗模式是欺骗性的设计，影响用户与接口的交互，以使用户以外的其他人受益。先前的工作已经确定了窗户，图标，菜单和指针（WIMP）界面和Ubicomp环境中的黑暗图案，但是黑暗模式如何在增强和虚拟现实中表现出来（统称XR）需要更多的关注。因此，我们与20位XR和欺骗性设计专家进行了10次共同设计研讨会。我们的参与者基于最近的HCI/XR文献中介绍的应用原型共同设计了42个包含黑模式的方案。在共同设计的方案中，除了39个现有的情况外，我们还确定了10种新颖的黑暗模式，以及10个示例，其中与XR相关的特定特征可能会扩大了黑暗模式对用户的影响。基于我们的发现和先前的工作，我们提出了XR特异性属性的分类，这些属性促进了黑暗模式：感知，空间性，物理/虚拟障碍和XR设备感测。我们还介绍了专家对共同设计的场景的可能性和严重性的评估，并突出了他们考虑的这项评估的关键方面，例如，技术可行性，易于提高和分发恶意实现，以及应用程序的使用背景。最后，我们讨论了减轻XR黑暗模式并支持调节物体以减少潜在危害的方法。
使用图像...
摘要发达国家最重要的优先事项之一是使用机器决策而不是人类。需要该领域的领域之一就是健康。为此，确定人们的肥胖和瘦弱在研究和研究社会的健康状况和采用卫生系统政策方面非常有用。人物作为研究数据库的图像是从几个不同的环境中编写的，在这些环境中，相机与人之间的距离在所有人之间都是相同的。然后，使用背景扣除去除图像的背景。包括图像形态特征的图像特征是从图像中提取的，并分为两类以执行分类操作。人们分为三类：脂肪，中和薄。使用高斯低通滤波器方法将图像液体使用，并使用两种盐和胡椒噪声和高斯噪声进行过滤的不同频率。n正常图像，最高精度与精度为97.1％的SVM方法有关，最低的方法分别与MLP，贝叶斯和KNN算法有关。本文的结果表明，除了能够从肥胖和瘦弱方面对社会人民进行分类之外，还比到目前为止提出的大多数方法都具有更高的准确性。根据这项研究的解决方案和结果，通过增加人们的形象，除了提高准确性外，它将达到更实际的水平。关键字关键字：分类，图像处理，机器学习，SVM，薄，脂肪
最佳非线性控制在整个大脑中的应用......
我们应用最优非线性控制框架来控制 FitzHugh-Nagumo 振荡器的全脑网络的动态。其节点对应于基于图谱的人类大脑皮层分割的皮质区域，节点间耦合强度来自人类大脑连接组的扩散张量成像数据。节点采用无延迟的加法方案耦合，并由具有固定均值和加性高斯噪声的背景输入驱动。节点的最佳控制输入是通过最小化成本函数来确定的，该成本函数惩罚与期望网络动态的偏差、控制能量和空间非稀疏控制输入。使用背景输入的强度和整体耦合强度作为序参数，网络的状态空间分解为由高振幅极限环分隔的低活动和高活动固定点区域，所有这些区域都定性地对应于孤立网络节点的状态。然而，沿着边界，可以观察到额外的极限环、异步状态和多稳态。将最优控制应用于几个状态切换和网络同步任务，并将结果与同一连接组的线性控制理论的可控性度量进行比较。我们发现，后者关于节点在控制网络动态方面的作用的直觉（仅基于连接组特征）通常不会延续到非线性系统中，正如之前所暗示的那样。相反，在最优非线性控制下，节点的作用关键取决于指定的任务和系统在状态空间中的位置。我们的研究结果为大脑网络状态的可控性提供了新的见解，并可能为设计新的非侵入性脑刺激范式提供灵感。