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World File Search System情境
沉浸式环境，以改善确保关键水下基础设施的情境和空间意识
过去和当前的例子已经证明了在许多类型的情况下进行IED攻击的有效性，并有可能挑战北约和国家的韧性和生活方式。在过去，IED主要用于针对军事物体，但最近的例子表明，对手的意图和能力是针对关键基础设施的目标，以破坏经济的目标。这些事件突出了海底能量管道和通信电缆的脆弱性。2022年9月的Nord Stream Pipeline Sabotage揭示了欧洲和北约国家来阻止和防御海底领域中的混合攻击的能力[2]。，最近，即使尚未宣布归因，芬兰和爱沙尼亚在2023年10月对波罗斯尼克气体管道和数据电缆的损害也显示出我们的经济和我们日常生活所取决于的基础设施的暴露和脆弱性。遵循
预测误差的层次决定了情境相关感觉表征的学习
如何解释感官信息取决于环境。然而，环境如何影响大脑中的感觉处理仍然难以捉摸。为了研究这个问题，我们结合了计算建模和小鼠皮质神经元的体内功能成像，这些神经元在触觉感官辨别任务的逆转学习过程中发挥作用。在学习过程中，第 2/3 层体感神经元增强了对奖励预测刺激的反应，这可以解释为顶端树突的增益放大。奖励预测误差减少，对结果预测的信心增加。在规则逆转后，外侧眶额皮质通过去抑制 VIP 中间神经元编码了一个表示信心丧失的环境预测误差。皮质区域中预测误差的层次结构反映在自上而下的信号中，这些信号调节初级感觉皮质中的顶端活动。我们的模型解释了大脑中如何检测到环境变化，以及不同皮质区域中的错误如何相互作用以重塑和更新感官表征。
以无人机为中心的情境意识的整体评论
摘要：本文介绍了对无人机情境意识（SA）（SA）的全面调查，描述了其应用，局限性和基本算法挑战。它突出了高级算法和战略见解的关键作用，包括传感器集成，强大的协调框架和复杂的数据处理方法。纸张批判性地构成了多方面的挑战，例如实时数据处理需求，动态环境中的适应性以及高级AI和机器学习技术引入的复杂性。关键贡献包括对诸如精密农业，灾难管理和城市基础设施监测等行业中无人机中心的变革潜力的详细探索，这是案例研究的支持。此外，该论文研究了路径规划和控制的算法方法，以及多代理合作社SA的策略，解决了各自的chal菌和未来的方向。此外，本文讨论了即将到来的技术进步 - 旨在克服当前局限性的能源有效的AI解决方案。这项整体审查提供了对UAV中心的SA的宝贵见解，为将来的重新搜索和该领域的实际应用建立了基础。
来自情境学习相关文献的见解
本综述探讨了人工智能（以下简称 AI）如何通过情境学习文献中的见解重塑教育。目的是批判性地审视情境学习的机遇和挑战，以及 AI 如何在克服障碍的同时增强优势。使用 PRISMA 方法的系统综述分析了 30 年来同行评审期刊上的 60 篇文章。提取了与情境学习相关的关键概念，并进行了定性和定量分析。研究结果确定了主要障碍：传统学校系统的单向被动学习；主流教育方法专注于预先确定的结果；教师缺乏背景知识。AI 提出的解决方案包括针对学生不断变化的需求量身定制的自适应系统；真实场景中的智能辅导；管理任务的自动化；以及数据驱动的教师支持。如果实施得当，人工智能有可能通过提高个性化、互动性和现实世界联系来增强情境学习。这有望实现更有效、更适应性强的教育 - 但人类指导对于道德基础仍然至关重要。这篇评论为教师、研究人员和政策制定者提供了宝贵的见解，让他们了解如何将人工智能与情境学习相结合，让教育在互联互通的世界中保持相关性。
情境测量模型与量子理论
量子概率论与经典概率论之间的相互关系是一个非常复杂的基础问题，涉及解释、数学和哲学问题。该领域的研究以观点、意见和数学形式主义的多样性为特点（例如[1–24]）。我们注意到，一般来说，量子力学（QM）的特点是具有多样性的解释。我个人的理解是，量子概率是一种概率更新机制，类似于经典贝叶斯推理[25–34]。与后者不同，量子概率推理不是基于条件概率的贝叶斯公式。量子概率论是一种概率推理理论，具有由投影或量子工具给出的一类特殊的概率更新变换。创建一个涵盖经典和量子概率的通用概率框架是很自然的。这种概括可以带来全球全景，因为从山顶可以欣赏整个城市的全景，并通过这个全景，将原本看起来完全分离的区域连接起来。这样，就更容易发现小区规划和建筑结构的相似点和不同点。作为概率更新的可能机器之一，量子概率形式主义将失去其神秘性。
情境化增强脆弱性能力开发的设计顾问
1- 平面设计或相关领域的专业资格（证书、文凭、学位）。2- 至少 2 年从事类似工作的经验（必须提供所做工作的推荐信）3- 能够在最低限度的监督下开发高质量的工作（与之前开展的工作相关以确定质量）4- 有能力在紧迫的期限内提供高质量的成果。5- 具有在 MRC 或 NGO 担任类似职位的工作经验者优先。
发展与自动驾驶汽车联合行动的情境意识
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v 在工作相关情境中使用生成人工智能 (AI) 的指南针
如果使用生成式人工智能工具生成文本、图像等，则必须至少向外界披露这一事实，例如在相应文本的脚注中、在图像标题或电子邮件签名中。但是，添加披露使用人工智能的注释并不意味着创建或签署文档的人不再对内容负责。但是，如果您只是修改了现有内容而不是添加新内容，则无需披露人工智能的使用，例如拼写检查器、翻译程序、文本摘要、电子邮件文本元素或借助人工智能裁剪的照片。
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2024/27
支持整个伙伴关系中的机构有效地管理儿童和年轻人既是伤害和剥削的受害者，又在虐待中伤害其他年轻人的紧张局势。理解在这些情况下，年轻人应该首先被视为受害者，并优先采取保护措施