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IEEE案例2025特殊会话神经符号AI
IEEE 21届自动化科学与工程国际会议（Case 2025）将于2025年8月17日至8月21日在美国加利福尼亚州洛杉矶举行。案件是IEEE机器人和自动化协会（RAS）的旗舰会议，构成了自动化跨境和多学科研究的主要论坛。会议将重点放在有安全和值得信赖的自动化上：自动化系统，例如协作机器人技术，自动操作系统和车辆，智能制造，医疗保健，农业，运输和物流以及智能城市，越来越依赖有保障和可信赖的自动化。需要研究以克服由于系统设计，数据收集，机器学习或控制而导致的脆弱性和偏见。案例2025将举办有关“神经符号AI：赋予可信赖和具体的机器人自主生命周期制造”的特殊会议，由Neuro-Symbolic AI Home组织。我们真诚地邀请了从事相关研究领域的科学家，学者，工程师和企业家提交其贡献，并与我们一起探索机器人自主生命生命周期制造中神经符号AI的最新进步和应用前景。For more information, please visit: - CASE 2025 Conference Website: https://2025.ieeecase.org/ - Neuro-Symbolic AI Home Website: https://www.nsaihome.org.cn/ Conference Date and Venue: - August 17 to August 21, 2025 - Millennium Biltmore Downtown Los Angeles, California, USA
SCDD的COVID-19疫苗社区输入会话的PowerPoint幻灯片
diyl)bis(2-hexyldecanoate), 2 [(polyethylene glycol)- 2000]-N,N-ditetradecylacetamide, 1,2-Distearoyl-sn- glycero-3- phosphocholine, and cholesterol), potassium chloride, monobasic potassium phosphate, sodium chloride, dibasic sodium phosphate二氢酸盐和蔗糖。
评估大型语言模型作为会话推荐的生成用户模拟器
合成用户在评估对话推荐系统的评估中是真实用户的经济高效代理。大型语言模式在模拟类似人类的范围方面表现出了希望，这提出了他们代表多样化用户的能力的问题。我们制定了一种新协议，以衡量语言模型可以在会话推荐中准确模拟人类行为的程度。该协议由五个任务组成，每个任务都旨在评估合成用户应展示的关键属性：选择要讨论的项目，表达二进制偏好，表达开放式的偏好，调查建议，并回馈。通过评估基线类似者，我们证明了这些任务有效地揭示了语言模型与Human行为的偏差，并提供了有关如何通过模型选择和提示策略来减少偏差的见解。1
对会话代理人的损耗被保释的心理健康干预措施：系统评价和荟萃分析
背景：对话代理（CAS）或聊天机器人是模仿人类对话的计算机程序。他们有可能通过自动化，可扩展和个性化的心理治疗内容来提高心理健康干预措施的机会。但是，包括CAS提供的数字健康干预措施通常具有较高的流失率。识别与损耗相关的因素对于改善未来的临床试验至关重要。目的：本综述旨在估算CA剥夺的心理健康干预措施（CA干预措施）中的总体和差异率，评估研究设计和与干预相关方面对损耗的影响，并描述旨在减少或减轻研究损耗的研究设计功能。方法：我们搜索了PubMed，Embase（Ovid），Psycinfo（OVID），Cochrane Central对照试验和Web Science登记册，并于2022年6月对Google Scholar进行了灰色文献搜索。我们包括了随机对照试验，这些试验将CA干预措施与对照组进行了比较，并排除了仅持续1次会议的研究，并使用了OZ干预的巫师。我们还使用Cochrane的偏见工具2.0的Cochrane风险在纳入的研究中评估了偏见的风险。随机效应比例荟萃分析用于计算干预组中的合并辍学率。随机效应荟萃分析用于比较干预组中的损耗率与对照组中的损耗率。我们使用叙事评论来总结发现。没有参与者级别的因素可靠地预测损耗。结果：从同行评审的数据库和引文搜索中检索了4566个记录，其中41（0.90％）随机对照试验符合纳入标准。干预组的荟萃分析总损耗率为21.84％（95％CI 16.74％-27.36％； I 2 = 94％）。持续≤8周的短期研究表明，比持续> 8周（26.59％，95％CI 20.09％-33.63％; i 2 = 93.89％）的长期研究较低的损耗率（18.05％，95％，95％CI 9.91％-27.76％； I 2 = 94.6％）。干预组参与者比对照组参与者更有可能在短期（log赔率比1.22，95％CI 0.99-1.50; i 2 = 21.89％）和长期研究（对数优势比1.33，95％CI 1.08-1.65; i 2 = 49.43％）。与较高损耗相关的与干预相关的特征包括无人支持的独立CA干预措施，没有症状跟踪器功能，没有CA的视觉表示以及将CA干预措施与候补名单控件进行比较。结论：我们的结果表明，在短期研究中，大约五分之一的参与者将退出CA干预措施。高异质性使得很难概括发现结果。我们的结果表明未来的CA
为被动脑机接口应用开放多会话、多任务脑电图认知数据集
脑机接口，尤其是被动脑机接口 (pBCI)，由于能够估计和监控用户心理状态，越来越受到基础研究和应用研究与开发社区的关注。测试新的管道和基准分类器以及特征提取算法是进一步研究该领域的关键。不幸的是，pBCI 研究中的数据共享仍然很少。COG-BCI 数据库包含 29 名参与者在 3 个独立会话中的记录，这些会话中有 4 个不同的任务 (MATB、N-Back、PVT、Flanker)，旨在引发不同的心理状态，总共超过 100 小时的开放 EEG 数据。该数据集在主观、行为和生理层面进行了验证，以确保其对 pBCI 社区的实用性。此外，还给出了一个概念证明，其中包含心理工作量估计管道和结果的示例，以确保数据可用于 pBCI 管道的设计和评估。这项工作为在开放科学框架中推广 pBCI 的使用做出了巨大努力。
评估会话AI中的隐私，安全性和信任感知：系统评论
涵盖语音和基于文本的助手的对话式AI（CAI）系统正在上升，并且已在很大程度上融入了人们的日常生活中。尽管采用了广泛的采用，但用户表达了对这些系统的隐私，安全性和信任的担忧。但是，这些看法的组成，它们对技术采用和使用的影响以及在CAI环境中隐私，安全性和信任看法之间的关系仍然是开放的研究挑战。这项研究通过进行系统的文献综述来为该领域做出贡献，并提供有关CAI系统背景下隐私，安全和信任感知的当前研究状态的见解。评论涵盖了应用程序字段和用户组，并阐明了用于评估的经验方法和工具。此外，它提供了有关隐私，安全性和信任量表的可靠性和有效性的见解，以及广泛研究每个项目的子构造以及同时收集的其他概念。我们指出，基于我们确定的子构造的信任，隐私和安全性的看法重叠。大多数研究调查了其中一个概念，但只有少数研究共同探索了隐私，安全和信任的看法。我们的研究旨在告知为用户的隐私，安全和信任感知开发和使用可靠量表的方向，并为可信赖的CAI系统的开发做出贡献。
v2manual.pdf
使用上/下按钮选择[会话]，然后按中央选择按钮。没有“ SD卡”下面有几个文件夹。 使用上/下按钮选择一个文件夹，然后按“选择”按钮以查看其中的轨道，然后向下滚动以查找您希望播放的会话。 在出现十秒钟倒计时计时器后，按选择按钮开始会话，再次立即开始。 在会话期间，按选择按钮将暂停会话，保持您的位置，同时再次按下会话。 在会话期间按右键将导致其快速前进。 您的会话结束后或暂停会话时，请使用左键导航回主菜单。没有“ SD卡”下面有几个文件夹。使用上/下按钮选择一个文件夹，然后按“选择”按钮以查看其中的轨道，然后向下滚动以查找您希望播放的会话。在出现十秒钟倒计时计时器后，按选择按钮开始会话，再次立即开始。在会话期间，按选择按钮将暂停会话，保持您的位置，同时再次按下会话。在会话期间按右键将导致其快速前进。您的会话结束后或暂停会话时，请使用左键导航回主菜单。
ID主题标题类型会话主持人名称，姓氏演示者国家/地区
静脉内给药高剂量硒的功效和安全性可预防化学疗法诱导的铂敏感复发性卵巢，输卵管或原发性腹膜癌的化学疗法诱导的周围神经病：第三阶段的研究方案
Versa下一代防火墙（NGFW）
TLS 1.3。通过为用户启动的每个会话生成唯一的会话密钥，即使是单个会话密钥的折衷也不会影响除该特定键保护的特定会话中交换的数据外。知道服务器的私钥不再允许解密会话。
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。