16.摘要 跟车、车道变换和间隙接受的数学模型大多是描述性的,缺乏决策或容错能力。包括有关行为和认知特征的额外驾驶员信息将解释这些缺乏的参数,并将人为因素纳入这些模型。跟车,特别是与智能驾驶员模型 (IDM) 相关的跟车,是本研究的主要组成部分。本研究的主要目标是调查如何建模心理生理结构以复制跟车行为,并将行为和攻击性的主观测量与实际跟车行为相关联。为了实现目标,需要完成以下任务:进行彻底的文献综述,制定方法框架,建立驾驶模拟器研究以收集相关数据,根据驾驶员的静态和行为特征对其进行分类,并校准 IDM。本报告介绍了本研究的第一部分,包括详尽的文献综述和将用于将生物行为参数纳入 IDM 的方法框架。执行该方法的数据收集计划包括使用驾驶模拟器从 90 名参与者收集驾驶数据,这将在项目的第二阶段完成。将在多个任务难度下执行各种跟车任务。这将提供有关驾驶员所经历的补偿和性能影响的数据。将对 IDM 进行修改,以纳入驾驶员类别、行为和性能之间观察到的任何趋势。
16.摘要 跟车、车道变换和间隙接受的数学模型大多是描述性的,缺乏决策或容错能力。包括有关行为和认知特征的额外驾驶员信息将解释这些缺乏的参数,并将人为因素纳入这些模型。跟车,特别是与智能驾驶员模型 (IDM) 相关的跟车,是本研究的主要组成部分。本研究的主要目标是调查如何建模心理生理结构以复制跟车行为,并将行为和攻击性的主观测量与实际跟车行为相关联。为了实现目标,需要完成以下任务:进行彻底的文献综述,制定方法框架,建立驾驶模拟器研究以收集相关数据,根据驾驶员的静态和行为特征对其进行分类,并校准 IDM。本报告介绍了本研究的第一部分,包括详尽的文献综述和将用于将生物行为参数纳入 IDM 的方法框架。执行该方法的数据收集计划包括使用驾驶模拟器从 90 名参与者收集驾驶数据,这将在项目的第二阶段完成。将在多个任务难度下执行各种跟车任务。这将提供有关驾驶员所经历的补偿和性能影响的数据。将对 IDM 进行修改,以纳入驾驶员类别、行为和性能之间观察到的任何趋势。
图2探索性SEM多个调解结果。该图显示了探索性模型的SEM多个中介结果:(a)包括障碍症对冲动性和aggresison之间关联的调节作用,以及(b)将攻击性建模为TBI原因的替代模型。路径系数是不可分割的,并且从图表中省略了协变量和教育。* p <.05,*** p <.001。sem,结构方程建模; TBI,创伤性脑损伤。
攻击性语言识别是近年来受到越来越多关注的研究领域。特别是随着社交媒体平台的兴起,识别混合有代码的社交媒体文本中的攻击性语言至关重要。在社交媒体文本中识别攻击性语言是一项具有挑战性的任务。此外,在英语、希腊语或西班牙语等语言中已经做了大量攻击性语言识别工作(Zampieri 等人,2019 年;Pitenis 等人,2020 年;Ranasinghe 和 Zampieri,2020 年),但对于达罗毗荼语混合代码文本的攻击性语言识别工作却很少。达罗毗荼语(泰米尔语-英语、马拉雅拉姆语-英语和卡纳达语-英语)攻击性语言识别共享任务改变了这一状况。这项共享任务的目标是识别德拉威语混合代码文本中的攻击性语言。混合代码文本是从社交媒体平台收集的。这是一项评论或帖子级别的多语言分类任务,给出混合代码的泰米尔语-英语、马拉雅拉姆语-英语的评论或帖子
网络空间作为冲突领域,往往会为能力相对较弱或资源不足的行为者创造不对称优势,使其能够与相对强大的对手竞争。1 因此,大量非国家行为者正在不断获得能力,并将攻击性网络行动整合到他们的工具包中,以进一步实现他们的战略目标。从受经济驱动的犯罪勒索软件团体到受政治启发的爱国者黑客集团,非国家行为者转向攻击性网络能力的动机多种多样。从私营军事公司到贩毒集团,许多非国家行为者的历史几乎完全植根于武装动能暴力,美国及其盟友仍在努力解决如何在网络环境中对付它们。2 激进组织和恐怖组织获取攻击性网络能力有其特定的动机,因此他们的行动值得美国及其盟友密切关注,以制定有效的对策。