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技术提示
空气动力学数据和互联网：空气动力学数据有多种形式，阻力、升力、下压力、升阻比、前后空气平衡、热交换器压差等。您可能知道，互联网有好有坏，还有介于两者之间的一切。例如，在真车上测试零件会产生最准确的数据，在没有汽车的自由气流中测试零件会产生非常不准确的数据，因此请研究零件的测试方式。由于速度加倍时空气动力会增加四倍，一些公司会使用更高的速度（如 150 英里/小时）来显示更高的空气动力数字以推广他们的产品，但现实是，赛道上大多数需要空气动力的转弯速度都在 80-120 英里/小时的范围内。关键是要做好功课，不要依赖炒作，避开那些过度夸大其产品的公司，仔细阅读数据，看看他们的数据是否真实，这些数据是如何收集的，设置是什么，等等。
新空间的未来趋势：自动提示和提示
与生产可靠的Geoint相关的挑战之一是地球特征，结构和特征签名的不断发展的本质。此挑战通常与基于活动的智能（ABI）相关联：一种分析方法，该方法可以整合来自多个来源的数据以发现相关模式并确定和表征变化。以变化的速度监视和提取有价值的见解通常需要持续且快速重新审视能力。具有有效捕获动态特征和目标的能力，未来的空间体系结构可以开始发现并建立跨感兴趣的区域领域的关键关联和相互依存关系。商业空间组织正在越来越多地使用大量较小的卫星系统，以提供在快速展开的事件和活动中维持步伐所需的收集频率。
通过人工智能信息呈现进行心理健康护理
本研究的目的是帮助公司创造一个让员工可以友好工作的环境。最近，员工的心理健康问题日益突出。主要原因是员工长时间工作和在工作中人际关系不佳时所感受到的压力。因此，我们研究了使用人工智能进行心理健康护理的有效方案。具体来说，我们关注的是心理健康护理之一的压力检查表。我们假设压力检查的信息呈现是一种有效的方法。结果，信息呈现并没有影响老板改变其意愿和行动。因此，我们发现信息呈现不是一种有效的方式。作为补充，我们介绍了三种性格特征。我们发现，能够接受负面意见的人愿意不管信息呈现如何，改善他们的团队。
在视觉提示学习中量化提示的隐私风险
大规模的预训练模型越来越多地通过称为及时学习的新范式来适应下游任务。与微调相比，及时学习不会更新预训练的模型的参数。相反，它仅学习输入扰动，即提示，以添加到下游任务数据中以进行预测。鉴于迅速学习的快速发展，由于使用了巨大的努力和专有数据来创建它，因此不可避免地将良好的及时化成为有价值的资产。这自然提出了一个问题，即提示是否会泄露其培训数据的专有信息。在本文中，我们对通过财产推理和成员推理攻击的视觉提示学习的提示进行了首次全面的隐私评估。我们的经验评估表明，提示很容易受到两种攻击的影响。我们还证明，对手可以以有限的成本进行成功的推理攻击。此外，我们表明，通过放松的对抗性假设，针对提示的会员推理攻击可以成功。我们进一步对防御措施进行了一些初步调查，并观察到我们的方法可以减轻成员的推论，并以体面的公用事业防御权衡取舍，但未能防御财产推理攻击。我们希望我们的结果能够阐明流行的及时学习范式的隐私风险。为了促进这一方向的研究，我们将与社区分享我们的代码和模型。1
