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LAA-NET：质量的本地化工件注意网络...
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法，称为局部伪影注意网（LAA-NET）。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此，它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题，做出了两个主要贡献。首先，提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略，LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二，提出了一个增强的特征金字塔网络（E-FPN），作为一种简单而有效的机制，用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中，具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明，在曲线下（AUC）和平均精度（AP）方面，我们方法的优越性。该代码可在https：// github上找到。com/10ring/laa-net。
工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
添加剂制造的测试工件
在过去的几十年中，增材制造（AM）为通过广泛的市售机器铺平了多个过程的道路。基准伪影以设置共同参考。在本文中，提出了对不同AM基准伪像设计方法的综述。更准确地说，描述了设计方法的演变。最初，通过确定生产定义功能的能力来评估增材制造机。的确，AM基准伪影设计通过定义简单的几何形状来遗传传统的减法制造方法。但是，由于AM可用的自由，没有标准的伪像可以足够代表研究标准的多样性。此外，不考虑计量方面。面临各种基准伪像，拟议的指南然后着重于定义的系统设计方法而不是标准伪像。已经提出了几种方法来帮助设计适合考虑标准的基准伪像。然而，发现一些传统的简单几何形状与测量仪器不兼容，例如，几乎无法表征AM自由形式表面的仪器。这就是为什么最近要在人工制品设计阶段考虑测量问题和不确定性的重要努力的原因。正如本文总结的那样，现在倾向于以更高的方式设计基准的伪像，以整合依赖统计建模和仪器比较的整个制造后测量过程。关于提高的赌注，提供了一套最终建议，以和解制造商和计量师的观点，以基准的人工制品设计。
“TESSERACT：消除跨空间和时间的恶意软件分类实验偏差”ACSAC 网络安全工件竞赛的影响
五年前，恶意软件分类论文中近乎完美的𝐹 1 分数趋势引发了人们的疑问：Android 恶意软件分类是否已解决。恶意软件分类实际上并非已解决的问题，近乎完美的性能是时空偏差的结果。Tesseract 的开发旨在允许对恶意软件分类器进行不受空间和时间偏差影响的实际评估。Tesseract 发布后，它成为如何进行公平恶意软件分类评估的基准，影响了后续论文的实验设计，迄今为止已有 415 次引用。Tesseract 被实现为一个 Python 库，旨在轻松与常见的 ML 工作流程集成。Tesseract 的设计深受流行的机器学习算法的启发，并且与之完全兼容。
工件xxix程序清洁
Merlin Stadler＆Carola Dahlke（Deutsches博物馆），Rubicon行动：沉浸式在线展览Oliver Schmidt（Sauerland-Museum des Hochsauerlandkreises），“ Rescue Shorty！” A digital approach to audience involvement with Exhibitions and Collections Lesley Johnston (UK Antarctic Heritage Trust), Virtual Access to the Antarctic Scientific Era Sian Toogood (Science Museum), How Museums can use YouTube to their advantage 11:00-11:30 Coffee Break 11:30-12:30 Panel 2 : Colleen Anderson (Chair) Challenges and Opportunities of AI-Enhanced Photographs in Exhibits in博物馆 - 生活在太空时代画廊的经验12：30-14：00博物馆午餐之旅14：00-15：00第8节：在博物馆中介绍数字工具
量子退火驱动的单机总加权拖延工件数调度问题的分支定界
本文介绍了一种解决离散优化 NP 难问题的新方法，该方法适用于实现硬件量子退火的量子处理器 (QPU，Quantum Processor Unit) 的架构。该方法基于在精确分支定界算法中使用量子退火元启发式算法来计算目标函数的下限和上限。为了确定下限，使用了一种定义对偶问题 (广义离散背包问题) 的拉格朗日函数的新方法，其值在量子机的 QPU 上计算。反过来，为了确定上限，我们以带约束的二元二次规划形式制定了适当的任务。尽管量子机生成的结果是概率性的，但本文提出的混合算法构建方法交替使用 CPU 和 QPU，保证了最佳解决方案。作为案例研究，我们考虑 NP 难单机调度问题，最小化延迟作业的加权数量。进行的计算实验表明，在解决方案树的根部已经获得了最优解，并且下限和上限的值仅相差百分之几。
工件社会机构：聊天机器人和人工智能的伦理
人为智能文物的抽象在道德上具有重要意义的后果将源于它们对现有社会关系的影响。文物将担任各种社会重要角色，作为个人同伴，在商业，教育和其他对社会敏感的环境中为老年人和虚弱的人服务。这些技术将造成社会规范，机构和社区的不可避免的破坏值得仔细考虑。当我们开始评估这些效果时，将需要对学位和类型的社会代理人进行反思，以做出有关在重要环境中人工智能文物部署的适当知情决定。这些系统的社会代理与人类社会代理不同，本文提供了一个方法论框架，该框架比对代理概念的传统哲学治疗更适合于对人工社会代理人进行调查。可以研究代理的单独方面和维度，而无需假设代理必须始终看起来像成人人类代理。对工件的这种修订的方法有利于AI伦理研究的主题的进步。
开发支持数字工程工件...
Edaptive Computing 的智能文档 Edaptive 正在为 MBTEMP 增强的成熟模型支持的文字处理和文档内容管理系统已得到演示。该解决方案将内容模块（例如系统描述）存储在后端数据库中，以便可以以版本控制的方式在多个文档中使用它们。该解决方案集成到 Microsoft Word 中，以便文档开发人员可以继续在其本机环境中工作。该系统目前正在增强，以将 IDSK 表从后端 SQL 数据库拉入 Microsoft Word 开发的 TEMP。未来的迭代将允许从一组模板直接在 Web 应用程序中完整生成 IDSK 数据库，而无需用户具备任何 SQL 知识。
工件和抽象层次 - Pure
本文旨在说明，与人工制品（即人类设计的系统）的比较或类比如何为复杂的神经认知系统在不同层次上可解释这一观点奠定基础，这是大脑建模的核心简化策略。类比的最主要来源当然是数字计算机，但我将讨论与设计和工程过程的一些更一般的比较如何也发挥重要作用。我将说明类比以及随后的不同计算层次的概念如何产生了关于如何安全地从具体神经系统的复杂性中抽象出来的共同思想，从而解释神经过程如何产生认知功能。我还对这些解释的局限性表示担忧，因为忽略了人造设备和生物器官之间的差异。
