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World File Search System情境
用于神经形态空间情境观测的双目望远镜...
虽然基于事件的空间态势感知提供了显著的优势，但基于事件的传感范式也带来了传统基于帧的 SSA 所没有的新挑战。快速而微弱的点源很难在其他来源产生的虚假变化检测中识别出来，尤其是来自昆虫、蝙蝠和飞机的检测。神经形态传感器缺乏绝对亮度信息，当 RSO 和大气物体的轨迹从观察者的角度来看相似时，更难区分它们。虚假检测不仅限于大气伪影，也可能是由于传感器噪声造成的。虽然最近的神经形态传感器与旧型号相比已显著改善了噪声特性，但仍然希望尽可能接近本底噪声来检测越来越微弱的物体。
教学情境中的生成式人工智能 - 学术申诉专员
11 阿尔凯西和麦克法兰，2023；阿塔鲁里等人。 2023；基督教 2023；法郎 2023；胡赛尼、拉斯穆森和雷斯尼克 2023；吉等人。 2023；基德和比尔汉 2023； Lee、Bubeck 和 Petro 2023；莱特曼等人。 2023；刘、张、梁 2023；梅加赫德等人。 2023；梅策、莫兰丁-雷斯、罗兰-梅策和弗洛林多 2023 年； OpenAI 2023 年 3 月 27 日；波里茨 2023；韦斯和梅斯 2023 年；威瑟 2023；张，等人。 2023；赵，等人。 2023； Zhavoronkov 2023。12 Busch 2023；电子隐私信息中心 2023；Huang 2023；Hosseini 和 Horbach 2023；Lauer、Constant 和 Wernimont 2023；Meskó 和 Topol 2023；美国国立卫生研究院 2023；Schwartz 和 Rogers 2022。13 请参阅 registrar.uky.edu/ferpa 和 registrar.uky.edu/ferpa/ferpa-faculty-and-staff-faq。14 请参阅 www.research.uky.edu/office-research-integrity。15 Bender、Gebru、McMillan-Major 和 Shmitchell 2021；Brown 等人 2020；Caliskan、Bryson 和 Narayanan 2017；Hovy 和 Prabhumoye 2021； Liang, Wu, Morency 和 Salakhutdinov 2021；Najibi 2020；Nazer 等人 2023；Nicholas 和 Bhatia 2023；Schwartz 等人 2022；Small 2023 年 7 月 4 日；Whittaker 等人 2019；Zhuo, Huang, Chen 和 Xing 2023。16 Appel、Neelbauer 和 Schweidel 2023；Lucchi 2023；Saveri 和 Butterick 2023；Sobel 2018；Strowel 2023；Thorbecke 2023；Zirpoli 2023。17 Chen, Zaharia 和 Zou 2023。
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2020/23
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略认识到，儿童和年轻人可能面临或受到来自家庭网络之外的成年人和/或其他同龄人的剥削和虐待的风险。当孩子从幼儿期进入青春期时，他们不可避免地会参与学校和家庭环境之外的社交网络、关系和环境。北约克郡的大多数儿童都以安全和充实的方式完成了这一过渡。然而，所有儿童和年轻人都可能遇到利用弱点和环境的人，这些环境使他们面临被剥削的风险。
儿童计算机交互研究的新兴、情境化和前瞻性伦理
摘要 互动技术在儿童生活中的日益普及给研究人员和设计人员提出了至关重要的伦理问题。针对这些交叉主题的具体讨论尚处于萌芽阶段，但已在各个社区中广泛传播，并且在很大程度上是回顾性发展起来的。本次研讨会汇集了那些对研究、设计和部署儿童技术时出现的伦理问题感兴趣的人。重点是探索在研究期间或部署后出现的新兴方法和情境方法。研讨会活动将包括：探索儿童人机交互研究中出现的伦理主题；综合和调整当前适用的伦理指导；找出差距；并制定初步方法和指导来解决这些差距。成果将以促进儿童保护、赋权和福祉的方式扩展当前的最佳伦理实践。
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
回顾无线传感器网络的情境感知边缘 AI 模型——概述
摘要：传感器技术的最新进展有望导致无线传感器网络 (WSN) 在工业、物流、医疗保健等领域得到更广泛的应用。另一方面，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的进步正在成为处理来自边缘合成异构传感器的大量数据并在更好地理解情况的情况下得出准确结论的主要解决方案。WSN 和 AI 这两个领域的整合带来了更准确的测量、上下文感知分析和预测，对智能传感应用很有用。本文全面概述了使用传感器技术的上下文感知智能系统的最新发展。此外，它还讨论了它们的使用领域、相关挑战、采用 AI 解决方案的动机，重点关注边缘计算，即传感器和 AI 技术，以及对现有研究差距的分析。本研究的另一个贡献是使用语义感知方法来提取与调查相关的主题。后者具体列出了本文所收录文章所支持的 11 个主要研究主题，并从各个角度进行分析，以回答 5 个主要研究问题，最后还讨论了未来的潜在研究方向。
分析复杂问题解决运动情境中的信息处理、决策和视觉策略
本研究旨在分析不同专业水平（专家、中级和新手）拳击手（法国拳击）在模拟和视频问题解决情境中的信息处理、决策和视觉搜索活动，这些情境复制了自然任务要求。受试者被安置在一块屏幕前，屏幕上从正面拍摄的拳击手被视为对手，他做出不同的拳击动作，他们必须根据先前学到的反应通过操纵杆做出反应。进行了两个实验。第一个实验用于分析受试者在复杂程度各异的情况下的反应。在每种情况下，对手都会采取不同的行动（进攻、开局和佯攻）。在简单情况下，受试者只需对一种动作做出反应，而在复杂情况下，他们必须对多种动作做出反应并选择适当的反应。分析了反应准确性和反应时间。结果表明，各组之间的差异只发生在复杂情况下。专业拳击手的反应更准确，但所有组的反应时间相同。该实验还用于选择第二个实验中保留的适当序列，在该实验中，在测试期间使用眼动记录仪（Nac Eye Mark recorder V）分析拳击手的视觉行为。空间（性质、数量、视觉注视频率和扫描路径）
脊全瘤免疫的多模式分析揭示了不同的免疫情境
抽象的背景脊架是轴向骨骼中罕见的癌症，由于其解剖位置，其治疗选择有限，具有挑战性的临床管理。近年来，一些临床试验表明，丘多马斯可以对免疫疗法做出反应。然而，仍然缺乏对脊全瘤免疫力及其与临床参数的关联的深入描绘。方法我们通过应用多模式方法提出了76个脊架的免疫学特征的全面表征。进行了20个脊架的转录组分析，以通过抑制的免疫学常数（ICR）特征来告知免疫相关基因的活性。通过成像质量细胞仪进行多维免疫表型，以在32个脊架的不同免疫情境中提供见解。T细胞浸润，然后通过单变量和多元COX比例危害模型以及Kaplan-Meier估计值与临床参数相关。此外，在所有76名患者中，通过免疫组织化学染色评估了人类白细胞抗原（HLA）I类的不同表达模式。最后，通过对24名患者的TCRB基因座的可变区域进行分析，寻求T细胞受体（TCR）的克隆富集。结果通常表现出一种免疫“热”微环境，如ICR转录特征所示。此外，我们观察到大多数脊全瘤保持了HLA I类表达。我们根据T细胞浸润确定了两个不同的脊髓瘤，它们独立于临床参数。高度浸润的组进一步以较高的树突状细胞浸润和肿瘤中多细胞免疫聚集体的存在为特征，而低T细胞浸润与免疫和基质细胞的整体细胞密度较低有关。有趣的是，与TCR库的TCR库相比，TCR库的克隆富集更为明显。结论我们的发现揭示了通过识别
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
人工智能与诊断的情境合理性：人类的问题解决能力以及健康和医学的产物
人工智能与诊断的情境理性：人工智能与诊断的情境理性：人类的问题解决与健康和医学的人工制品人类的问题解决与健康和医学的人工制品