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CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
探索实时应用程序的音频指导3D面动画
6。 div>方法17 6.1。 div>研究方法论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.2。 div>数据集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.3。 div>现有方法的性能分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 6.4。 div>架构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 6.5。3D面重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.6。实时音频流的预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..1增加上下文窗口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..2转换为更快的运行时。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6.7。渲染方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 6.8。端到端工作流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
基于机器学习的实时应用程序的参与检测
摘要近年来，人类参与度的研究显着增长，尤其是与越来越多的智能计算机的相互作用加速了[1,2,3]。参与度估计在各个研究领域都具有重要的重要性，包括广告，市场营销，人类计算机互动和医疗保健[4，5，6]。在本文中，我们提出了一个实时应用程序，该应用程序利用单个RGB相机来捕获用户行为。我们的方法通过从面部表情和凝视方向分析的组合中提取有价值的信息来实现一种新的方法来估计人类参与现实情况。为了获取这些数据，我们使用了外部库DLIB的快速准确的机器学习算法，以及从头开始实施的自定义版本的残留神经网络。为了培训我们的模型，我们使用了Daisee数据集的修改版本，Daisee数据集是一种多标签用户情感状态分类数据集，该数据集收集了在现实世界中记录的112个不同人的正面视频。在没有基线以比较我们应用程序获得的结果的情况下，我们进行了实验以评估其在估计参与水平方面的稳健性，从而导致结果非常令人鼓舞。
机器学习和深度学习实时应用摘要
图1：机器学习与AI模型的深入学习之间的关系。大流行效应在这首歌中引起了很多关注，继续深入学习尝试，从而增加了对机器的期望。基于无接触世界，更高的注意力与不同的应用有关，即面对识别，分类和检测（Hussin等人。（2022））。因为每个人的脸都不一样；它使人类具有惊人的真实感。机器学习已在许多领域广泛使用。研究社区正在不断就新发展领域进行研究。II。 机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。 在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。 草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。 尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。 Duda和Hart在1970年解释了模式分类。 研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。 用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。 深度学习将神经网络视为今天的时间。 1。 ML的分类：无监督和监督的强化学习II。机器学习方法于1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）进行了机器的演变。在1948年，图灵（Turing and Champernowne）创作了基于最重要的国际象棋游戏的计算机程序的纸和铅笔。草稿算法是由Christopher Strachey（1952）创建的。尼尔森在1960年代出版了带有模式分类书的模式分类。Duda和Hart在1970年解释了模式分类。研究人员Hinton，Nielsen，Rumelhart和Williams在1985年和1986年提出了神经网络。用多层感知器（MLP）对实用反向传播（BP）的培训是一个主要的想法。深度学习将神经网络视为今天的时间。1。ML的分类：无监督和监督的强化学习
分析非军事技术的战时应用......
战斗人员一直试图将创新的技术解决方案应用于战场上的问题。尽管大国努力部署第六代飞机，高超音速弹药以及高级信息和通信系统，但乌克兰的战斗机却从事另一种军备竞赛。自俄罗斯2022年入侵乌克兰以来，两种力量都在新型战斗角色中采用了商业技术。本报告分析了三类商业技术，这些商业技术在乌克兰大量介绍：软件，空间和未蛋白系统。在各个类别中，它确定了值得注意的产品及其军事应用，权衡了这些系统与其军事对应物之间的权衡，并对美国国防部的更广泛的未来战争和可行的建议产生了广泛的影响。对技术的分析表明：
一种单细胞RNA标记策略，用于测量组织解离时应力反应
组织解离是单细胞样品制备中的关键步骤，可以通过固有的细胞应力反应改变样品的转录状态。在这里，我们演示了一种在样品制备过程中测量转录响应的一般方法。在我们的方法中，分离过程中制作的转录本在测序后以后进行标记。我们在斑马鱼幼虫中发现了一般以及细胞类型的特异性解离反应程序，尽管实验条件很好，但我们观察到小鼠心肌细胞的分离反应中样品对样本的变化。最后，我们表明小鼠海马的解离可以导致小胶质细胞的人工激活。总而言之，我们的方法促进了解离程序的实验性选择以及转录扰动响应的计算去除。
博弈论如何以及何时应用于战争游戏
免责声明：本文件并非由加拿大国防部下属机构加拿大国防研究与发展编辑部出版，但将编入加拿大国防信息系统 (CANDIS)，即国防科技文件的国家存储库。加拿大女王陛下（国防部）不作任何明示或暗示的陈述或保证，也不对本文件中包含的任何信息、产品、流程或材料的准确性、可靠性、完整性、时效性或实用性承担任何责任。本文件中的任何内容均不应解释为对其中检查的任何工具、技术或流程的特定用途的认可。依赖或使用本文件中包含的任何信息、产品、流程或材料的风险由使用或依赖本文件的人自行承担。对于因使用或依赖本文件所含信息、产品、流程或材料而产生的或与之相关的任何损害或损失，加拿大不承担任何责任。
停电时应考虑的疫苗保护选项和应急计划
* TempArmour ® Refrigeration 不保证此工具包含疫苗储存中的潜在威胁和/或应急准备选项的详尽列表。此工具的用户同意 TempArmour ® 对用户最终采取的任何应急准备选择或路径不承担任何责任。除 TempArmour ® Refrigeration 销售的产品外，提供的成本均为估算值，读者有责任自行进行价格比较/研究。
目标，目标，策略和策略之间的差异以及何时应用
要制定策略，您需要策略信息，以进行长期计划和方向。这包括有关宏观经济发展，竞争对手和政府政策的外部信息，以及内部信息，例如公司的愿景和使命，对过去的绩效和过去的学习审核。策略涉及公司计划将来做什么以及为什么。策略是公司计划如何实现目标的方式 - 实现目标并执行策略的具体事情。策略需要实现短期目标并实现特定的绩效和盈利目标。