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World File Search System搜索任务
FOIA 状态定义
状态描述 1 已确认 您的 FOIA 请求已收到，并且已为您的案件分配了 FOIA 跟踪编号。 2 分配搜索任务 USSOCOM 正在我们的记录中搜索可能响应的文件 3 分配审查任务 USSOCOM 已经确定了对您的请求的潜在响应信息，并正在转发给主题专家进行进一步处理 4 与其他机构协商 USSOCOM 已将您的请求发送给外部机构进行进一步处理 5 事后审查处理中 USSOCOM 已收到主题专家的建议，并正在整合和审查适当的 FOIA 豁免 6 处于结案的最后处理过程中 您的 FOIA 请求正在由安全和法律代表进行高管审查，以完成回复以获得最终批准 7 结案 – 最终回复已发送 您的 FOIA 请求已完成，最终回复信以及所有响应的删节记录已发送 8 上诉中 您的请求已被上诉，USSOCOM 已将案件转发给国防部隐私、公民自由和透明度部 (DPCLTD) 进行裁决 9 上诉发回 DPCLTD 已建议将请求发回 USSOCOM 采取进一步行动 10 诉讼中 您的请求目前正在与联邦法院进行诉讼
用于检测团伙的量子分布式算法
量子计算提供的可能性最近引起了分布式计算社区的关注，一些突破性成果表明量子分布式算法的运行速度比已知最快的经典算法更快，甚至两种模型之间存在差异。一个典型的例子是 Izumi、Le Gall 和 Magniez [STACS 2020] 的成果，他们表明量子分布式算法的三角形检测比三角形列表更容易，而在经典情况下尚不清楚类似的结果。在本文中，我们提出了一个快速量子分布式团伙检测框架。这改进了三角形情况的最新成果，也更通用，适用于更大的团伙规模。我们的主要技术贡献是一种检测团伙的新方法，通过将其封装为可以添加到较小团伙中的节点的搜索任务。为了从我们的方法中提取最佳复杂性，我们开发了一个嵌套分布式量子搜索框架，该框架采用本身就是量子的检查程序。此外，我们展示了一个电路复杂性障碍，证明了对于任何 p ≥ 4 的 K p 检测的形式为 Ω(n3/5+ϵ) 的下界，即使在经典（非量子）分布式 CONGEST 设置中也是如此。
法律 - 学校-Plus-ai-Integration-guide.pdf
Lexis+ AI™助理是一种效率AI工具，基于我们值得信赖的权威内容，链接到无幻觉的法律引用链接，涵盖了两个常见的法律任务，包括提出法律问题和文件起草。此外，Lexis+ AI是由安全，领先的AI模型和人类专家不断培训我们的模型以增强响应的基础的。Lexis+ AI™可用于研究法律问题，提出争论和反驳，并起草法律备忘，论证，客户信，电子邮件或条款。Lexis+ AI可以是法律研究的有效起点，并通过引用为各种法律问题提供答案。四个搜索任务包括：艺术解释，艺术应用项，复杂的法律问题和当前法律的识别。要最好地研究法律问题或使用Lexis+ AI上的起草功能，用户应该像与同事进行对话一样对待互动。提示应包括上下文，要清晰，具体，并包括所需的输出。细节越多越好。，您可以提出法律问题并使用回答来通过后续问题来完善过程，而不是在特定数据集中启动查询。然后使用更传统的研究技能来验证所提供的结果并根据需要扩展您的研究。
浏览现实：调查ERP和眼睛...
摘要 - 混合现实使我们能够将虚拟内容和物理内容集成到用户的环境中。然而，这种融合如何影响感知和认知资源以及我们找到虚拟或物理对象的能力仍然不确定。同时显示虚拟和物理信息可能会导致注意力分裂并增加视觉复杂性，从而影响用户的视觉处理，性能和工作量。在视觉搜索任务中，我们要求参与者在增强现实和增强虚拟性中找到虚拟和物理对象，以了解对性能的影响。我们使用事件相关电位，固定和扫视指标以及行为度量评估了虚拟和物理对象的搜索效率和注意力分配。我们发现，用户在增强虚拟性中识别对象更有效，而虚拟对象在增强虚拟性方面具有显着性。这表明视觉保真度可能会增加场景的感知负载。降低了干扰物阳性ERP的振幅，固定模式支持了提高的分散术抑制和搜索效率，以增强虚拟性。我们讨论了基于生理输入的相互作用的混合现实自适应系统的设计含义。
使用微扫视估计视觉任务难度...
我们开发了一种使用微扫视动态来测量分层表面视觉搜索任务所施加的任务难度/认知负荷的方法。先前的研究提供了一致的证据表明任务难度/认知负荷会影响微扫视活动。我们证实了这一观点。具体而言，我们在视觉搜索地形表面中嵌入的特征时探索这种关系，在任务期间允许眼睛自由移动。我们做出了两个相关的贡献。首先，我们验证了一种区分视觉搜索的环境和焦点阶段的方法。我们表明，这种视觉行为范围可以通过一个先前报告的估计量（称为 Krejtz 的 K 系数）来量化。其次，我们使用基于 K 的环境/焦点段作为响应任务难度的微扫视分析的调节因素。我们发现，在视觉搜索的聚焦阶段，(a) 微扫视幅度显著增加，(b) 微扫视速率显著降低，任务难度增加。我们得出结论，结合使用 K 和微扫视分析可能有助于构建有效的工具，这些工具可在执行任务时指示任务内的认知活动水平。
利用 EEG、GSR 和眼动追踪对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。还会获得对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项模仿邮政编码分类的基于计算机的视觉搜索任务。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 beta 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时伴有更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作量有关，而紧张成分则表明更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作量增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 提供了最多的
创伤性脑损伤患者的视频游戏训练
注意力障碍的矫正是脑外伤 (TBI) 后认知康复的重要组成部分。来自健康参与者的证据表明，玩动作视频游戏后注意力有所提高。这项探索性研究采用多基线单案例实验设计 (SCED) 调查了其在 TBI 参与者中的应用。扫视眼球运动被认为是视觉注意力的可见指标，通过评估游戏训练的有效性。三名严重 TBI 参与者接受了 10 小时的动作游戏训练。在基线、训练中和训练后研究了自定步调扫视和抽象视觉搜索任务期间的扫视眼球运动。使用非重叠数据百分比 (PND)，分析显示参与者 1（PND=80%）和 2（PND=70%）的自定步调扫视率持续增加。在抽象搜索中，参与者 2 的注视持续时间 (PND= 60%) 显示出轻微的有效减少，参与者 3 的注视持续时间 (PND= 80%) 显示出中等的有效减少。参与者 2 的搜索时间 (PND= 100%) 显示出高度的有效减少，参与者 3 的搜索时间 (PND=70%) 显示出中等的有效减少。总体而言，视频游戏训练可能会改变眼球运动中的注意力分配。需要更多证据来验证这种新认知训练方法的有效性。
irase-2020.00055_proof 209..219
背景和目的：注意偏见有助于维持成瘾行为。对于在线游戏的有问题使用（被认为是互联网游戏障碍（IGD）） - 第一个证据表明对游戏内刺激有偏见。这项研究旨在提供对计算机相关刺激的普遍偏见的行为和电物体逻辑证据，并确定导致这种偏见的特定注意过程：促进注意力部署，副部署受损或失败的抑制。方法：有20名具有IGD的参与者和23个休闲游戏玩家使用现实世界对象的照片执行了视觉搜索任务。目标是与成瘾的分散者（与计算机相关的），而其他所有项目都是成瘾的 - 成瘾 - 与汽车或运动有关）。分析了与目标（NT）促进的注意部署，其选择后处理（SPCN）和抑制无关信息（PD）相关的事件相关的潜在组件。结果：与休闲游戏玩家不同，具有IGD的游戏玩家表现出长时间的反应时间，而SPCN幅度增加了计算机相关的刺激，从而反映了他们持续的注意力过程。在单个水平上，较大的SPCN振幅与反应时间延迟有关。讨论和结论：这种结果模式表明，IGD中关注与计算机相关的刺激的脱离受损。更普遍地，我们的发现表明调节过程发生在IGD中，因此为治疗开辟了新的途径。
CXL-ANNS：软硬件协作内存分解和十亿级近似最近邻搜索计算
摘要 我们提出了 CXL-ANNS，这是一种软硬件协作方法，可实现高度可扩展的近似最近邻搜索 (ANNS) 服务。为此，我们首先通过计算快速链路 (CXL) 将 DRAM 从主机中分离出来，并将所有必要的数据集放入其内存池中。虽然这个 CXL 内存池可以使 ANNS 能够在不损失准确性的情况下处理十亿点图，但我们观察到由于 CXL 的远内存类特性，搜索性能会显著下降。为了解决这个问题，CXL-ANNS 考虑节点级关系并将预计访问最频繁的邻居缓存在本地内存中。对于未缓存的节点，CXL-ANNS 通过了解 ANNS 的图遍历行为预取一组最有可能很快访问的节点。CXL-ANNS 还了解 CXL 互连网络的架构，并让其中的不同硬件组件并行协作搜索最近邻居。为了进一步提高性能，它放宽了邻居搜索任务的执行依赖性，并通过充分利用 CXL 网络中的所有硬件来最大化搜索并行度。我们的实证评估结果表明，与我们测试的最先进的 ANNS 平台相比，CXL-ANNS 的 QPS 提高了 111.1 倍，查询延迟降低了 93.3%。在延迟和吞吐量方面，CXL-ANNS 也分别比仅具有 DRAM（具有无限存储容量）的 Oracle ANNS 系统高出 68.0% 和 3.8 倍。
年龄对成人行政职能的影响不是性别特定的
目的：许多研究表明，与衰老相关的执行功能（EF）有所下降。但是，很少有调查检查整个成年期性别之间的下降是否相似。本研究研究了成年早期至后期男女与女性之间与年龄相关的EF的下降。方法：在18至78岁之间的总共302名参与者（181名妇女）在家完成了四个基于计算机的认知任务：一项基于箭头的侧翼任务，基于字母的视觉搜索任务，跟踪测试和CORSI任务。这些任务分别测量了抑制，注意力，认知灵活性和工作记忆。为了调查年龄，性别及其对特定EF和全球EF分数的潜在影响，我们将样本人口分为五个年龄段（即18 - 30，30，31 - 31 - 44，44，45 - 45 - 54，54，55 - 55 - 64，65 - 65 - 65 - 78），并将协方差（Mancova和Ancova）分析为教育和指向变量。结果：性别不会显着影响年龄组的EF表现。但是，在每项任务中，来自三个最年轻的群体（<55 y/o）的参与者都优于两个最古老的参与者。全球分数的结果还表明，与55岁以前的EF降低显着明显。结论：我们的结果表明，EF与年龄相关的下降，包括抑制作用，注意力，认知灵活性和工作记忆，在55岁的年龄左右变得显而易见，并且任何年龄之间的性别之间都没有差异。本研究提供了有关年龄和性别对整个成年期EF影响的其他数据，从而填补了现有文献的显着空白。