了解开发人员如何通过客观措施进行不同的计算机科学活动可以帮助提高生产力,并指导软件工程中支持工具的使用和开发。在本文中,我们提出了两个受控的实验,涉及112名学生,使用三种不同的客观措施(包括神经影像学)(功能性近边界光谱(FNIR)(FNIR)和功能磁共振成像(FMRI)和眼部跟踪,探索了多个计算活动(代码理解,代码审查和数据结构操作)。通过使用fMRI检查代码审查和散文审查,我们发现编程语言与自然语言的神经表示是不同的。我们可以将参与者仅根据大脑活动进行的任务进行分类,这些任务区别是由专业知识调节的。我们利用了使用fMRI,FNIRS和眼动追踪来解码几种基本数据结构及其操作的神经表示的空间能力的心理概念的见解。我们检查列表,阵列,树木和心理旋转任务,发现数据结构和空间操作使用大脑的相同焦点区域,但在不同程度上:它们是相关的,但具有独特的神经任务。我们展示了最佳实践,并描述了fMRI,FNIRS,眼动跟踪和自我报告软件工程研究之间的含义和权衡。
1 劳伦斯利弗莫尔国家实验室,美国加利福尼亚州利弗莫尔 2 美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心,美国马里兰州格林贝尔特 3 马里兰大学环境科学与工程中心,美国马里兰州学院公园市 4 加州大学戴维斯分校土地、空气与水资源系,美国加利福尼亚州戴维斯市 5 美国国家海洋和大气管理局太平洋海洋环境实验室,美国华盛顿州西雅图市 6 莫纳什大学地球大气与环境学院,澳大利亚维多利亚州克莱顿市 7 LOCEAN-IPSL、CNRS-IRD-MNHN-索邦大学,法国巴黎 8 雷丁大学国家大气科学 - 气候中心,英国雷丁市 9 劳伦斯伯克利国家实验室,美国加利福尼亚州伯克利市 10 康奈尔大学地球与大气科学系,美国纽约州伊萨卡市 11 国家大气研究中心,美国科罗拉多州博尔德市 12 首尔国立大学地球与环境科学学院,韩国首尔市韩国 13 太平洋西北国家实验室,美国华盛顿州里奇兰 14 美国国家海洋和大气管理局地球物理流体动力学实验室,美国新泽西州普林斯顿 ⋆ 已退休
根据周围标准对发现进行评级,通过遵循定义的经验方法来得出计算评级,建立了一种符合上下文的一致方法。当今存在许多行业方法和框架,例如通用漏洞评分系统 (CVSS),它试图根据回答一般性问题对发现进行评级 [1]。此外,还有通用配置评分系统 (CCSS),它通过关注软件配置问题来衡量严重性 [8]。当应用于洛克希德马丁生态系统时,事实证明按照设计使用这些框架具有挑战性,洛克希德马丁生态系统是一家托管国家安全系统 (NSS) 和处理受控非机密信息 (CUI) 的国防承包商 [6、11、12]。CVSS 虽然通用、基础广泛且缺乏适应能力,但它为进一步研究提供了基础,以确定产生一致、准确结果所需的修改。该团队使用过去参与的真实网络测试结果创建了上下文目标评估 (COBRA) 框架,以调整问题、类别等。COBRA 旨在从网络测试利用的角度确定发现的关键性(严重性评级)。请注意,在本文中,关键性和严重性、任务和参与度等术语有时可以互换使用。最终,COBRA 会提出由子问题支持的初始网络测试问题:
3.1将通过对个性化响应卡的光学阅读来纠正比赛。因此,候选人必须注意此封面所包含的指导,以证明正确的方式填写每个问题的现场。如果该领域与此方向分歧,则候选人将承担未计算确切得分的负担。
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摘要:城市空中交通(UAM)应运而生,以应对日益增长的交通需求。由于 UAM 涉及复杂城市地区的商业飞行,成熟的自动化技术对于确保安全、便捷和可靠的飞行至关重要。然而,目前人们对自动化的接受程度还不够。因此,本研究试图客观地检测人类对 UAM 自动化的信任程度。使用脑电图(EEG)信号,特别是事件相关电位(ERP),来分析和检测操作员对自动化 UAM 的信任,从而深入了解与信任相关的认知过程。还建立了集成注意力机制的二维卷积神经网络(2D-ACNN),以便通过 EEG 信号实现端到端的信任检测。结果表明,我们提出的 2D-ACNN 优于其他最先进的方法。这项工作有助于提高 UAM 自动化的可信度和普及度,这对于 UAM 领域的广泛采用和进步至关重要。
本文提出了一个客观的基础,用于使用计算机视觉技术分析赛马的步态模式,特别着眼于识别步态不对称性。使用最小输出误差(MOSSE)跟踪器和立体声摄像机系统的使用总和可以增强在动态环境中跟踪的准确性和鲁棒性。由瑞典农业科学大学(SLU)提供的数据集包括使用单眼和立体声摄像头捕获的视频。关键投资涉及图像特征在改善跟踪e ff的功能,立体声愿景比单眼设置的优势以及feacherture选择的影响,视频稳定和帧速率对跟踪性能的影响。发现表明,集成立体声摄像机数据和高级图像功能可显着提高跟踪鲁棒性,以可靠的客观路径前进,以检测小跑赛马的la行。测试的方法有可能通过早期诊断和干预来增强马福利,同时推进兽医和计算机视觉应用。
这一学说的本质是将量子概率解释为主观的。也就是说,QBist 概率并不反映相对频率、客观机会或其他物理概率概念;它们更倾向于量化个人主观的信念程度。QBist 概率的主观性可以通过赋予概率 1 语句的含义来说明。如果 QBist 代理以概率 1 预测实验结果,这并不意味着该未来结果的物理状态;特别是,它并不意味着结果必然会实现,也不意味着所讨论的结果已经存在于外部世界中,等待被揭示。唯一的暗示是代理完全相信会找到所讨论的结果。这是关于她或他的期望的事实,而不是关于物理世界的事实。(Dieks 2022,3f。)
<60 88 35.77 ≥60 158 64.23 性别 男 180 73.17 女 66 26.83 组织学分级 高/中分化 25 10.16 低分化 221 89.84 肿瘤大小 小(<5cm) 120 48.78 大(≥5cm) 120 48.78 未知 6 2.44 淋巴结转移 无转移 88 35.77 转移 158 64.23 T分期 1 50 20.33 2 22 8.94 3 54 21.95 4 120 48.78 LNsN N0 88 35.77 N1 39 15.85 N2 38 15.45 N3 81 32.93 血管癌栓 是 123 50.00 否 119 48.37