摘要。在Horizon 2020资助Clean Sky 2计划中,组合项目的认知协作旨在将路线图定位为单飞行器(SPO)和人类智能机器组合。建立在人为因素的现状之上,仔细检查要考虑组成人类智能机器团队(HIMT)的因素和参数。每个参数都会影响积极或负线。一个好的Himt是一个传达,共享知识,信息,合作和信任的HIMT,以确保最高水平的飞行安全。本评论显示了HIMT中双向交流的多模式的附加值。多模式将允许在两个方向上保持口头和非语言交流。对在不同条件下的每种方式和互动方式的好处进行了审查,以及每种方式如何相互补充,以获得自然,高效和可靠的更好的双向交流。目的是以清晰,准确和简洁的方式传输信息,但也要确保接收者受到好评(即cccteammate和驾驶员)和良好的理解。每种模式都将允许Ccteammate根据上下文和手头任务以最佳方式呈现和/或表示信息。
Anuj Jalwal先生,Garima Kumawat女士摘要:社交媒体的出现彻底改变了信息的传播和社会话语的动态。具有快速传播内容的能力,数字平台已成为塑造性别和种姓叙事,影响公众舆论,政策框架和基层行动主义的强大工具。社交媒体用作双刃剑 - 一方面,它为边缘化,促进意识和动员提供了声音;另一方面,它构成了诸如错误信息,在线骚扰和数字排除等挑战。本文深入研究了社交媒体对性别和种姓叙事的深远影响,强调了它如何成为当代社会运动的基本力量。数字平台,包括Twitter,Facebook和Instagram,使历史上被压迫的群体挑战了主导的叙事并要求正义。#METOO,#DalitlivesMatter和#AmbedKariteMovements之类的动作已获得前所未有的动力,引起人们对系统性问题的关注并促使社会和法律改革。社交媒体内容的病毒性质可确保即使本地化问题也可以受到全球关注,从而加强集体行动主义。此外,本文研究了算法,数字素养差距和状态干预措施如何影响这些讨论的轨迹。虽然数字平台声称可以促进自由表达,但人工智能和算法偏见的作用通常会以可能加强现有功率结构的方式来策划内容。关键字:数字起义,社交媒体,性别,种姓,行动主义,在线话语由于数字划分进一步加剧了在线话语中的不平等,因此排除了边缘化社区。尽管具有变革性的潜力,但社交媒体充满了风险,包括网络欺凌,错误信息和有针对性的骚扰。妇女和达利特活动家经常成为在线虐待的受害者,沉默的声音并阻碍进步。此外,国家监视和审查制度对数字行动主义的真实性和可持续性构成了重大威胁。本文探讨了政策和法规如何在保留言论自由和民主参与原则的同时确保更安全的数字空间。使用混合方法方法,本研究整合了定性案例研究和定量数据分析,以评估社交媒体在放大性别和种姓叙事方面的有效性。批判性地评估了这些数字运动是否会导致切实的社会变化,还是仅限于现实世界影响有限的在线空间。本文结束了,强调需要一个包容性的数字生态系统,在这种生态系统中,不仅听到边缘化的声音,而且受到了保护。增强数字素养,实施强大的反骚扰政策以及确保公平的互联网访问对于维持有意义的话语至关重要。随着社交媒体的不断发展,其作为性别催化剂和种姓正义的潜力取决于优先考虑包容性,道德监管和民主参与的积极措施。
摘要:铁电范德华(VDW)异质结构的接口驱动效应为搜索替代设备体系结构提供了新的机会,以克服von Neumann瓶颈。但是,它们的实施仍处于起步阶段,主要是通过电气控制。在寻求新型神经形态体系结构时,制定其他光学和多态控制的策略是最大的兴趣。在这里,我们证明了铁电场效应晶体管(FEFET)的铁电偏振状态的电和光学控制。完全由Res 2/hbn/cuinp 2 S 6 VDW材料制成的FeFets达到的ON/OFF比率超过10 7,磁滞存储器窗口最大为7 V宽,多个寿命超过10 3 s。此外,Cuinp 2 S 6(CIPS)层的铁电偏振可以通过光激发VDW异质结构来控制。我们进行了波长依赖性研究,该研究允许在极化的光学控制中识别两种机制:带对波段光载体在2D半导体RES 2中生成2D半导体电压,并进入2D Ferroectric CIPS。最后,通过在三种不同的突触模式下操作FEFET来证明异突触可塑性:电刺激,光学刺激和光学辅助突触。模拟关键的突触功能,包括电气长期可塑性,光电可塑性,光学增强和峰值速率依赖性可塑性。模拟的人工神经网络表现出非常出色的精度水平,即接近理想模型突触的91%。这些结果为未来对光面性VDW系统的研究提供了新的背景,并将铁电VDW异质结构放在下一个神经形态计算体系结构的路线图上。关键字:神经形态计算,突触,光电子,铁电,二维材料■简介
1,2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生,Peth,3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授,Peth摘要:脑电图(EEG)信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式,有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近,大脑信号对抑郁症,记忆力丧失,压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此,这项工作旨在研究OM冥想的重要性,这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中,对OM诵经信号进行分析,并进行分类,以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤:第一步是预处理或提取功能,第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标(例如准确性,灵敏度,精度)进行评估。 关键字:脑电信号,OM诵经,机器学习,大脑,DWTEEG是一种有效的方式,有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近,大脑信号对抑郁症,记忆力丧失,压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此,这项工作旨在研究OM冥想的重要性,这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中,对OM诵经信号进行分析,并进行分类,以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤:第一步是预处理或提取功能,第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标(例如准确性,灵敏度,精度)进行评估。关键字:脑电信号,OM诵经,机器学习,大脑,DWT
动机:精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防,诊断,预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂,异质和潜在高维数据来源(例如多摩学和临床数据)的非平凡整合。在文献中,已经提出了几种方法来管理丢失的数据,但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时,这是临床实践中相对常见的状况。结果:我们提出了Miss类似网络融合(MISS-SNF),这是一种新型的通用数据集成方法,旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性,并且是“任务不可知论”,从某种意义上说,可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集(TCGA)的九个癌症数据集的实验分析表明,Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组,并具有差异性生存率。可用性和实现:在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外,截肢实验表明,MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测,完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
学生,B.E.糖尿病是一种危险的疾病,人体无法正确控制血液中的糖量,因为它没有足够的胰岛素。也称为糖尿病(DM),它是葡萄糖代谢改变的最常见表现,它既是心血管危险因素,又是心血管疾病。它与长期微血管并发症有关。有几种不同类型的糖尿病:2型糖尿病,1型糖尿病,糖尿病脂肪和妊娠糖尿病。本文评估了疾病的所有范围,并提供了有关糖尿病的重要信息。关键字:糖尿病,糖尿病,世界卫生组织,糖尿病性酮症酸中毒(DKA),糖尿病杂物(DI),胰岛素,葡萄糖
引用出版版本(APA):Kalligeros,M.,Shehadeh,F.,Mylona,E。K.,Dapaah-Afriyie,C.,Van Aalst,R.,Chit,A。,&Mylonakis,E。(2020)。对儿童相关的流感相关住院的甲型流感疫苗有效性:系统评价和荟萃分析。疫苗,38(14),2893-2903。 https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2020.02.049
压缩态的压缩分布到一组独立的光学模式上,是连续变量量子信息技术领域的重要量子资源 [1],例如单向量子计算 [2] 和量子通信 [3]。此外,多模压缩光在计量应用方面是一种很有前途的工具,特别是用于具有量子增强灵敏度的多参数估计 [4,5]。例子包括通过空间多模压缩实现量子成像 [6,7],以及利用时间/光谱多模压缩光实现远距离时钟的量子改进同步 [8]。上述广泛的潜在应用与不断增强的产生、控制和检测多模量子光的能力密切相关,这得益于空间光调制器、光频率梳、多像素探测器等光学技术的发展。压缩光通常通过放置在光学腔内的二阶非线性晶体中的参量下转换 (PDC) 获得,即所谓的光学参量振荡器 (OPO)。光学腔增强了非线性相互作用,并将压缩光限制为单个空间模式。通过利用光的不同自由度(例如时间/光谱 [ 9 ]、空间 [ 10 ] 和轨道角动量 [ 11 ]),可以产生多模压缩。然而,OPO 谐振腔将压缩带宽限制在谐振腔带宽内。产生宽带多模压缩的一种有前途的替代方法是使用单通 PDC 源,用脉冲激光器泵浦,该激光器在频域中具有光频梳 [ 12 ]。采用脉冲泵浦的单通设计可确保在 PDC 输出的每个脉冲上都维持压缩 [ 13 , 14 ]。基于非线性波导的单通
理解和预测无机材料的特性对于加速材料科学和驱动能源,电子及其他方面的应用程序至关重要。通过多模式大语言模型(LLMS)将材料结构数据与基于语言的信息集成在一起,从而通过增强人类–AI相互作用为支持这些努力提供了巨大的潜力。但是,一个关键挑战在于将原子结构完全分辨到LLMS中。在这项工作中,我们引入了MatterChat,这是一种多功能结构感知的多模式LLM,将材料结构数据和文本输入统一为单个粘性模型。MatterChat采用桥接模块来有效地将预验证的机器学习间的原子势与验证的LLM保持一致,从而降低了培训成本并提高了灵活性。我们的结果表明,MatterChat显着提高了材料性质预测和人类相互作用的性能,超过了GPT-4等通用LLM。我们还证明了它在更先进的科学推理和逐步材料合成等应用中的有用性。
特征为平坦、上升、下降-上升或下降。每个声谱图内的轮廓用白色虚线突出显示。 (B) 视觉音调标记在感知上与每个音调的音高轮廓一致,可用于多感官感知丰富。 (C) 视觉表示在语义上与 (A) 中呈现的音调的单词含义一致,可用于多感官语义丰富。 (D) 音高轮廓的手势、感知一致的表示。来源:认知科学趋势 (2022)。DOI:10.1016/j.tics.2022.10.007