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治疗媒介传播疾病的新型线索和药物
14:40 “山金车酊剂对人类皮肤利什曼病有效：一种治疗这种媒介传播疾病的新型药物，没有毒性或生态毒理学影响” Thomas J. Schmidt，德国明斯特大学
SOS/GCU 171：能量指导员信息线索......
亚利桑那州立大学致力于将自己定位为一所伟大的新大学，力求打造卓越，提高入学机会，并对我们的社区、州、国家和世界产生影响。要做到这一点，我们的教职员工必须反映我们国家和世界的智力、种族和文化多样性，以便我们的学生从最广泛的视角学习，我们以最全面的理解参与知识的进步，通过学术活动解决我们面临的问题。我们认识到，种族和性别历来是高等教育机构多样性的标志。然而，在亚利桑那州立大学，我们认为多样性还包括其他类别，例如社会经济背景、宗教、性取向、性别认同、年龄、残疾、退伍军人身份、国籍和智力视角。
治疗媒介传播疾病的新型线索和药物
14:40 “山金车酊剂对人类皮肤利什曼病有效：一种治疗这种媒介传播疾病的新型药物，没有毒性或生态毒理学影响” Thomas J. Schmidt，德国明斯特大学
警方追踪致命线索；朋友哀悼青少年
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通过机器学习方法识别关键情境设计线索
承担安全关键功能的自主技术的发展，例如无人驾驶汽车或手术机器人，可以潜在地减少事故和错误并提高生产力。然而，尽管自主系统有望提高安全性和生产力，但之前的人机交互研究表明，增加自动化并不一定能保证提高系统效率或安全性。通常，在大型系统内实现任务自动化会通过将操作员的工作量从一种物理或认知资源转移到另一种物理或认知资源来修改任务，从而改变任务而不是改进任务。操作员无法理解的设计不良的自动化通常会导致人为错误，并因实施不便而降低系统效率（Lee and Morgan 1994）。
填字游戏线索答案检索和排序的多策略方法
填字游戏 (CP) 解析是一种流行的游戏。与几乎所有其他人类游戏一样，可以自动解决这个问题。CP 求解器将其纳入约束满足任务，其目标是最大限度地提高用与线索一致并与谜题方案连贯的答案填充网格的概率。这些系统（Littman 等人，2002 年；Ernandes 等人，2005 年；Ginsberg，2011 年）严重依赖于每个线索的候选答案列表。候选答案的质量对 CP 解析至关重要。如果正确答案不在候选列表中，则无法正确解答填字游戏。此外，即使是排名较差的正确答案也会导致填字游戏填写失败。答案列表可以来自多个求解器，其中每个求解器通常专门解决不同类型的线索，和/或利用不同的信息来源。此类列表主要通过两种技术检索：（1）使用线索表示通过搜索引擎查询网络；（2）查询包含先前回答过的线索的线索-答案数据库。在本文中，我们专注于后者。在从线索-答案知识源中检索候选答案的问题中，答案根据查询线索与数据库中的线索之间的相似性进行排序。相似性由搜索引擎提供，搜索引擎为每个检索到的答案分配一个分数。已经实施了几种方法，通过学习排序策略对候选列表进行重新排序（Barlacchi 等人，2014a；Barlacchi 等人，2014b；Nicosia 等人，2015；Nicosia 和 Moschitti，2016；Severyn 等人，2015）。这些方法需要一个训练阶段来学习如何排序，并且大多数情况下在重新排序方面有所不同。
视觉线索可能会影响脑电图深度学习模型
过去几年，深度学习 (DL) 在基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 分类中的应用取得了显著增长，有望提高 EEG 分类准确率。然而，DL 的黑箱性质可能导致准确但有偏差和/或不相关的 DL 模型。在这里，我们研究在 DL 输入窗口中使用视觉提示 EEG（通常使用）对所学特征和最先进 DL 模型 DeepConvNet 的分类性能的影响。分类器在一个大型 MI-BCI 数据集上进行了测试，在视觉提示后有两个时间窗口：0-4 秒（有提示 EEG）和 0.5-4.5 秒（无提示 EEG）。从性能角度来看，第一个条件明显优于第二个条件（86.82% vs. 76.11%，p<0.001）。然而，显著性图分析表明，加入视觉提示 EEG 会导致提取提示相关诱发电位，这与没有视觉提示 EEG 训练的模型所使用的 MI 特征不同。
航空线索安全杂志第 41 期 7 月 23 日
现在，无论你看向何处，似乎都有一种变化的讯息在不断涌现，安全中心也未能幸免。自上一届以来，已经有许多人转任皇家空军的不同职位，但也有几个人离开了军队和公务员队伍，我认为他们值得一提。首先，AIR 的首席环境和安全官 Paul Byers 在该职位上工作了近 12 年后退休离职——他对历任 CAS 和我的前任的建议和指导受到了高度赞赏，他为我们人员的安全做出了巨大的个人贡献。幸运的是，他的继任者 Lizzy Kijewski 已经上任并忙于回答您的问题；过去几年她一直在关注 Paul 的工作，所以我知道我们交到了好人手中。
“冰人”寻找气候线索 Shawn Walsh 谈论重要的事情……
缅因大学位于缅因州奥罗诺，是该州的土地赠与和海洋赠与机构。缅因大学通过其明确的全州教学、研究和公共服务外展使命为其所在州服务。缅因大学提供 90 个四年制、61 个硕士学位和 24 个博士学位课程，提供缅因州最多样化和最先进的选拔课程。卡内基
scipad：将空间线索纳入无监督的姿势深入关节学习
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是，现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复，该网络努力在动态，复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建，并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中，我们介绍了Scipad，这是一种新颖的方法，它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说，提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时，我们引入了一个位置线索聚合器，该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后，提出了一个分层位置嵌入喷油器，以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比，我们的模型的出色性能。非常明显的是，Scipad的平均翻译误差降低了22.2％，而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8％。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。