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适应人类偏好对人机协作信任的影响
我们展示了在人机协作任务中适应人类偏好对信任的影响。团队执行一项任务，其中机器人充当人类的动作推荐者。假设人类和机器人的行为基于他们试图优化的某种奖励函数。我们使用一种新的人类信任行为模型，该模型使机器人能够在与人类互动的过程中使用贝叶斯逆强化学习实时学习并适应人类的偏好。我们提出了三种机器人与人类互动的策略：非学习者策略，其中机器人假设人类的奖励函数与机器人的相同；非自适应学习者策略，学习人类的奖励函数以进行性能评估，但仍优化自己的奖励函数；自适应学习者策略，学习人类的奖励函数以进行性能评估，并优化这个学过的奖励函数。结果表明，适应人类的奖励函数会使机器人获得最高的信任。
物理常见问题解答
1. 大三（一年级）物理是什么样的？ 2. 为什么我应该在大学一年级学习物理？ 3. 大三（一年级）物理和 HSC 物理一样吗？ 4. 如果我想在大学学习物理，我应该选修哪些 HSC 科目？ 5. 我没有在 HSC 学习过物理，我可以学习哪些物理？它有多难？ 6. 我应该参加物理衔接课程吗？ 7. 基础、常规和高级物理单元在内容上有什么区别？ 8. 如果我注册了第一学期的物理流（基础、常规或高级）之一，我以后可以更改流吗？ 9. 我已经在 HSC 学习过物理。我可以学习基础并最大限度地提高我的分数吗？ 10. 我想学习高级物理。我必须做什么？ 11. 我没有高级物理的分数，但我一心想主修物理。我该怎么办？ 12. 我的 ATAR 很高，但之前没有学过物理。我应该学高级物理吗？ 13. 我正在学高级科学，科学手册建议我每次不要学超过两门科目。
研究在微生物燃料电池中使用生物阴极的研究进展，以处理含有重金属的废水
可以富集各种类型的电活性微生物，形成降低电荷转移耐药性的生物心理，从而加速电子在微生物燃料电池中具有高氧化还原电势的重金属离子。微生物作为生物大道上的生物催化剂可以减少重金属还原所需的能量，从而使生物学能够实现较低的还原性发作潜力。因此，当这种重金属取代氧气（如电子受体）时，重金属的价状态和形态在生物学的还原作用下变化，从而意识到重金属废水的高效处理。这项研究回顾了生物疗法的微生物群落的机制，主要影响因子（例如电极材料，重金属的初始浓度，pH和电极电位的初始浓度），并讨论了生物降压物中的电分布以及微生物电极和重金属（电子受体（电子受体）之间的竞争）。生物心降低重金属还原中的电化学过电势，从而允许使用更多的电子。我们的研究将提高对生物座电子传输机制的科学理解，并为使用生物座净化重金属废水提供理论支持。
人工智能概率
动机：人工智能系统需要推理它们知道或不知道的事情。不确定性可能有很多来源：环境可能是随机的，因此无法确定性地预测未来。环境只能部分观察，导致对其余部分的不确定性。当环境包括其他代理或人类时尤其如此，而这些代理或人类的内涵是无法直接观察到的。系统只能收集有限的数据，必然导致不确定的模型。我们需要对所有这些都进行微积分。概率是正确的微积分。实际上，平凡的贝叶斯规则原则上告诉我们如何处理信息：每当我们对某事有先前的不确定性，然后获得新信息时，贝叶斯规则就会告诉我们如何更新我们的知识。这个概念非常普遍，它包括机器学习、（贝叶斯）强化学习、贝叶斯过滤（卡尔曼和粒子过滤器）等的大部分内容。当然，需要注意的是，在实践中计算或近似这种贝叶斯信息处理。在本讲座中，我们将介绍一些概率的基础知识，其中许多您之前在其他课程中已经学过。因此，目的也是回顾和介绍符号。我们介绍的内容对于后面关于老虎机、强化学习、图形模型和关系概率模型的讲座至关重要。
HCI 中的用户建模调查 - aircc
3 孟加拉国陆军科技大学计算机科学与工程系，孟加拉国尼尔帕马里 摘要 近几年来，用户建模已成为人机交互中的一个重要研究领域。该领域已经进行了大量的研究，其中展示了不同的用户建模方法。在本文中，我们概述了用户建模领域，并描述了不同的用户模型，即 GOMS 模型系列、认知架构、基于语法的模型和特定于应用的模型。我们讨论了每个类别中的一些用户模型示例。本文还讨论了该研究领域的未来挑战。索引术语——用户模型、人机交互 (HCI)、GOMS 模型、认知模型、基于语法的模型。1.引言 从用户体验和细致的研究来看，我们发现计算机系统并不容易学习，而且一旦学会，很容易忘记。软件行业定期更新其软件，提供不同的界面功能，这有时甚至会给学过的用户带来困难。用户对不同软件系统的看法和熟练程度会发生变化，这是另一个问题。用户所需的技能、知识和偏好范围意味着任何提供固定界面的计算机系统都会更适合某些用户，而不是其他用户。不同类型的用户使用计算机系统的方式不同
使用 TIPP&SEE 学习策略探索学生行为
随着计算思维 (CT) 教学在小学阶段的兴起，基础计算教学必须支持各种各样的学习者。TIPP&SEE 是一种元认知学习策略，它在学生从示例代码中学习时为学生的学习提供支持。先前的一项研究的结果显示，在书面评估中，使用 TIPP&SEE 策略的学生表现出了显著的差异 [43]。在这项工作中，我们的目标是深入了解为什么会出现如此巨大的学习差异。我们分析了学生的计算工件和 TIPP&SEE 工作表。工件分析显示，TIPP&SEE 组的学生工作更彻底，完成了所需任务的更多要素。此外，他们使用更长的脚本构建开放式项目，这些脚本使用了更多已学过的模块。工作表分析表明，学生在某些类型的问题上准确率很高，但在其他问题上却大多跳过了。尽管存在这些积极行为，但学生作业单正确性、项目完成度和书面评估表现之间几乎没有统计相关性。因此，虽然 TIPP&SEE 组的学生采取了我们认为能带来更多成功的行动，但没有任何个人行动能够直接解释结果。与其他元认知策略一样，TIPP&SEE 的价值可能在于无法直接观察到的认知过程，并且可能因学生个体差异而异。
密码敏捷性的设计特点
一旦量子计算机达到一定的性能水平，它们就有望打破传统的公钥密码学。因此，人们一直在努力对后量子密码学 (PQC) 进行标准化，以抵御量子计算机带来的攻击。1 然而，考虑到密码学在企业 IT 中的广泛使用，从传统公钥密码学过渡到 PQC 并不是一个临时的替代。事实上，自 1976 年 Diffie 和 Hellman 在论文 [ 1 ]《密码学的新方向》中做出开创性工作以来，我们从未经历过公钥密码学的全面替代。Rose 等人 [ 2 ] 探讨了这一转变所涉及的复杂性和战略前提，声称许多信息系统如果不对其基础设施进行大量且耗时的修改，就无法采用新的密码算法或标准。Ott 等人 [ 3 ] 指出文献中缺乏相关研究，并质疑应用密码学和系统研究界是否充分理解并提供高效安全的密码过渡框架。认识到迁移到 PQC 的复杂性，白宫发布了《国家安全备忘录》（NSM-10）2，指示美国国家标准与技术研究所（NIST）启动“迁移到 PQC”项目 3，邀请行业专家为迁移到 PQC 开发最佳实践和工具。NSM-10 强调了加密敏捷性在迁移工作中的重要性，旨在缩短过渡时间并促进未来加密标准的无缝更新。根据美国国土安全部的说法，加密敏捷性或加密敏捷性是一种设计功能，允许敏捷更新新的加密算法和标准，而无需修改或替换周围的基础设施。4
循环经济作为创造更...的概念
美国特拉华州参议员托马斯·R·卡珀的开场发言 卡珀参议员。我即将宣布本次听证会开始。事实上，我将宣布本次听证会开始，我将邀请我们的嘉宾、证人（视情况而定）来到我们这边，并佩戴您的名牌。今天上午，首先，我想感谢这位杰出的证人小组成员愿意加入我们，与我们讨论一个非常重要的问题，同时也是一个机遇：那就是向循环经济的过渡。热烈欢迎伊丽莎白·比瑟、罗伯塔·埃利亚斯、布赖恩·霍金森和比利·约翰逊。我们期待着今天上午听到你们每个人的声音。我必须承认，我喜欢循环经济的概念。我在俄亥俄州立大学担任海军后备军官训练团学员时学过一点经济学，虽然学得不多，但足以让我进入海军。但我喜欢循环经济的概念。我喜欢尝试弄清楚如何利用市场力量来完成任务。我喜欢考虑有助于构成和实现循环经济的事物和材料，这些材料可以反复使用，而不是最终被送到垃圾填埋场。作为一个热心的回收者和堆肥者，我从小在弗吉尼亚州丹维尔当童子军，从西弗吉尼亚州的贝克利搬到这里，从那以后，我一直坚信环境管理。多年来，我越来越强烈地感到，我们有道德义务为子孙后代留下一个更清洁、更健康的地球。让我明确一点：推动循环经济不仅仅是为了消除我们看到高速公路和河流上到处都是垃圾时产生的鄙视或厌恶。它是解决一系列危机的重要组成部分
人机交互中的用户建模调查 - aircc
3 孟加拉国陆军科技大学计算机科学与工程系，孟加拉国尼尔帕马里 摘要 近年来，用户建模已成为人机交互中的一个重要研究领域。该领域已经进行了大量的研究，其中展示了不同的用户建模方法。在本文中，我们概述了用户建模领域，并描述了不同的用户模型，即 GOMS 模型系列、认知架构、基于语法的模型和特定于应用的模型。我们讨论了每个类别中用户模型的几个示例。本文还讨论了该研究领域的未来挑战。索引词——用户模型、人机交互 (HCI)、GOMS 模型、认知模型、基于语法的模型。1.引言 从用户体验和细致的研究来看，我们发现计算机系统并不容易学习，而且一旦学会，很容易忘记。软件行业定期更新其软件，提供不同的界面功能，这有时甚至会给学过的用户带来困难。用户对不同软件系统的看法和熟练程度会发生变化，这是另一个问题。用户所需的技能、知识和偏好范围意味着，任何提供固定界面的计算机系统都会更适合某些用户，而不是其他用户。不同类型的用户以不同的方式使用计算机系统，他们的观点也不同。为新手用户处理系统复杂性的有效方法是提供功能简单的系统。间歇性或随意的计算机用户必须根据需要掌握不同的应用程序包，并且很少真正选择管理层决定的软件的购买、选择或使用条件。随意用户是一个特别重要的类别，因为他们通常需要被鼓励使用系统，并且通常会受益于易于使用、直观且功能简单的界面。另一个常见的用户类别是专注的或所谓的“专家”用户，他们可能会选择使用不同的软件包进行不同的活动。由于能力范围广泛，任务、先验知识和情况也各不相同，因此满足各种各样的用户的需求对设计师来说始终是一个挑战。用户模型是用户知识和偏好的表示 [Benyon & Murray, 1993]。它不是强制性的部分