XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细心的
财务管理
介绍美国政府的执行（USG）安全合作（SC）计划涉及大量资金的管理。外国军事销售（FMS）根据立法规定的“无损害”概念和行政授权的“无助”政策实施了这一事实，这执行了有效的财务计划和问责制的要求，并导致了FMS特有的数据收集和报告系统的创建。建筑合作伙伴能力（BPC）计划还需要细心的财务管理和计划，因为它们到期和取消了资金的立法限制。财务管理是深远的，在案件和计划的整个生命周期中，SC社区的所有功能学科都必须考虑。本章将讨论基于既定国防部（DOD）信托要求的USG组织的过程和程序。在国防部的各个级别上进行管理必须确保在实施和执行SC案件和程序后遵守这些过程和程序。The primary financial management references highlighted and discussed in this chapter include the DOD Financial Management Regulation (FMR) 7000.14-R Volume 15 (Security Cooperation Policy), Defense Security Cooperation Agency (DSCA) Security Assistance Management Manual (SAMM) Manual 5105.38-M Chapter 9 (Financial Policies and Procedures), Chapter 16 (Case Reconciliation and Closure), and the SAMM Appendix 7 (Case Reconciliation and Closure Guide （RCG））。
SamFusion：在不利天气中进行3D对象检测的传感器自适应多模式融合
摘要。多模式传感器融合是机器人机器人的重要能力，在存在失败或不确定输入的情况下，可以实现对象检测和决策。虽然在正常环境条件下，最近的融合方法在不利的天气中失败了，例如，由于污染而导致的重雾，雪或障碍物。我们介绍了一种针对不利天气条件的新型多传感器融合方法。除了在最近的自主驾驶文献中构成的融合RGB和LIDAR传感器外，我们的传感器融合堆栈还能够从NIR门控相机和雷达方式中学习，以应对低光和欣赏天气。我们通过细心的，基于深度的混合方案融合了多模式传感器数据，并在鸟类视图（BEV）平面上进行了学习，以有效地组合图像和范围特征。我们的检测是由变压器解码器预先列出的，该解码器根据距离和可见性称量模态。我们证明，我们的方法在挑战性的天气条件下提高了自动驾驶汽车中多模式传感器融合的可靠性，从而弥合了理想条件和现实世界边缘案例之间的差距。我们的方法将平均精度提高了17。2 AP与长期存在的脆弱行人和富有挑战的雾蒙蒙场景相比，与弱势行人的下一个最佳方法相比。我们的项目页面可在此处找到1。
Aces和附件的科学：
为什么社会需要专注于确保儿童与成年人建立热情，细心的关系？为什么这对健康的情绪发展至关重要？这些是Simon Partridge和Suzanne Zeedyk在2021年发表的一组论文中发表的问题。由于这些文章出现在学术期刊上，因此许多公众错过了他们的出版物。本文档是在2023年创建的，目的是帮助广泛的受众分享有关ACES和依恋科学之间联系的讨论。Suzanne Zeedyk的论文讲述了苏格兰Aces运动的故事，该书始于2005年，并于2017年出现。她的核心是，这一运动的基础是重点是关系的重要性。Simon Partridge的论文（作为社论写作）以前未实现的依恋理论之间未实现的联系，由约翰·鲍比（John Bowlby）博士从1930年代开始，而最新的《不良童年经历科学》（ACES）（ACES）在1990年代出现。partridge的发现是两者都使用了相同的术语。认识到这一历史有助于考虑如何将这两个领域的见解用于实际使用。本文档提供了有关苏格兰及以后的组织和个人努力将关系置于实践和政策的中心的方式的见解。希望这个故事不仅对苏格兰公民有价值，而且对寻求启发的任何人都在展开文化变革的故事中具有价值。该文档包含以下三篇文章和相关摄影插图中的内容。
repositórioiscte-iul
用户界面（UI）正在从渴望注意力转变为互动时用户的需求。为机器人远距离开发的接口可能特别复杂，通常会显示大量信息，这可能会增加损害操作员性能的认知超负荷。本文介绍了与六名参与者评估的生理学细心用户界面（PAUI）原型的开发。一项关于城市搜救和救援（USAR）操作的案例研究，尽管拟议的方法旨在通用，但使用了totopopopoping机器人。机器人考虑的提供了过于复杂的图形用户界面（GUI），该界面不允许访问其源代码。这代表了机器人仍在使用时的经常性和挑战性的情况，但是不再提供技术更新，通常意味着它们放弃。该方法的主要贡献是可以回收旧系统的同时改进可用于最终用户的UI并考虑输入其生理数据。所提出的PAUI分析生理数据，面部表情和眼动，以对三种精神状态进行分类（休息，工作量和压力）。然后，通过回收现有的GUI来组装细心的用户界面（AUI），该GUI根据预测的心理状态进行动态修改，以在精神苛刻的情况下提高用户的重点。初步用户评估的结果表明，由于受试者的数量减少，尽管没有统计学意义，但PAUI使用的有用性和易用性的趋势。除了利用先前存在的GUI的拟议的Pauis的新颖性外，这项工作还助长了一个用户实验的设计，该实验包括精神状态诱导任务，这些任务成功触发了高和低认知过载状态。
CD-KDCD-KD
医学图像分析中深度学习的核心挑战之一是数据不足，尤其是对于3D脑成像，这可能会导致模型过度拟合和泛化。正规化策略（例如知识蒸馏）是通过惩罚预测性分布并引入其他知识来加强培训过程的强大工具来减轻问题。在本文中，我们通过惩罚细心的产出分布和中间代表来重新审视知识扭曲作为正规化范式。尤其是我们提出了一个信心正规知识蒸馏（CREG-KD）框架，该框架可以根据知识信心自适应地转移知识以进行蒸馏。提倡两种策略，以使教师和学生知识之间的全球和地方依赖性正规化。详细提出了一种封闭式的蒸馏机制，以通过将教师损失作为置信度得分来软化全球转移的知识。中间表示非常专心和局部完善，具有关键的摩西环境，以模仿有意义的特征。为了证明我们提出的框架的优越性，我们评估了两个大脑成像分析任务的框架（即基于阿尔茨海默氏病的疾病分类和大脑年龄估计，基于阿尔茨海默氏病神经影像学计划数据集，包括902名受试者和来自4个公共数据集的3655名受试者的同类。广泛的实验结果表明，CREG-KD比基线教师模型取得了一致的改进，并表现出了其他最先进的知识蒸馏方法，这表明Creg-KD是有希望的预测性能和普遍性的强大医学图像分析工具。
人工智能的不可触碰者 - Repositorio.comillas.edu。
人工智能的禁区 人工智能正在崛起。数据分析仍然是管理决策的主要来源。在某些情况下，不使用人工智能的力量来指导某些决策甚至可能是不负责任的：例如在某些疾病诊断中，如果有一种工具可以提高诊断的准确性，那么不使用它是荒谬的。然而，在其他一些情况下，人工智能的结果可能会产生影响，例如使用该模型可能会加剧危害：例如在 COMPAS 算法的情况下，使用该工具会忽视不公平的歧视，甚至造成新的不公正问题。本文的目的是界定人工智能的范围，同时主张在某些情况下我们应该避免使用这种技术。首先，基于先前的文献，我们认为，一旦提出了一条路径，使用人工智能的人就会直接受到该提议的影响。例如，在法庭上，如果一种算法提议判某人有罪，法官通常很难反驳人工智能模型。在这种情况下，那些部署人工智能的人会将决策权交给算法，即使他们才是决策的责任人。其次，我们认为，在某些情况下，决策或行动的影响如此之大，以至于应该始终有一个人参与其中。对于第二种情况，以亚马逊如何在没有人为干预的情况下通过算法对其司机进行评级和解雇为例。在这里，司机只收到一封由机器人发送的电子邮件，告诉他们被解雇了。在这种情况下，行动的影响应该是避免使用人工智能的原因，任何员工都应该得到有尊严的对待，失业的影响是如此令人不安，应该以某种方式来处理：让受影响的人发声，并以尊重和细心的方式对待他们。我们的两个论点并不详尽，但我们这篇文章的目的是开始讨论何时何地限制人工智能的使用，同时确定社会应该避免使用算法的那些场景。然而，我们不想忽视人工智能良好使用的所有好处。
米哈伊尔·沃龙佐夫亲王
这项工作得益于加拿大社会科学与人文研究理事会提供的奖学金和差旅费资助，包括参与与苏联科学院的加拿大-苏联文化交流项目，我对理事会表示最深切的谢意。我还要感谢列宁格勒的苏联中央国家历史档案馆、苏联科学院历史研究所档案馆和普希金斯基大教堂档案馆知识渊博、乐于助人的工作人员；感谢列宁格勒萨尔特科夫-谢德林公共图书馆、莫斯科列宁州立图书馆、格鲁吉亚第比利斯州立图书馆和新不伦瑞克大学哈里特欧文图书馆细心的工作人员；还要感谢彭布罗克伯爵允许我在威尔顿府使用其家族档案。我特别感谢圣托马斯大学管理部门长期以来的不懈支持。这项工作还受益于与许多博学学者的讨论和建议：鼓舞人心的老师和珍贵的朋友 Marc Raeff；另一位鼓舞人心的老师，耶鲁大学的 Firuz Kazemzadeh；伦敦斯拉夫和东欧研究学院和最近的曼荷莲学院的 Stephen Jones；密歇根大学的 Ron Suny；莫斯科国立大学历史系的 Sergei Dmitriev；莫斯科历史档案研究所的 Petr Eroshkin；列宁格勒科学院历史研究所的 Sergei Iskiul' 和其他同事；莫斯科科学院历史研究所的 Ekaterina Indova 和其他同事；第比利斯科学院历史研究所的 Irakli Antelava、Otar Zhordania 和其他同事；新奥尔良大学的 Edward Lazzerini；乔治华盛顿大学的 Muriel Atkin；雷丁英国广播公司的 Robert Parsons；以及圣托马斯大学历史系的同事和学生
患有和以后的自闭症的婴儿的细心脑状态
抽象的早期困难在使细心的大脑状态参与社会环境中可能会影响学习并对社会发展产生级联影响。我们在8个月大的婴儿（FH，n = 91）和没有（NOFH，n = 40）的自闭症谱系障碍（ASD）的家族史（ASD）中，使用多通道脑电图在面部/非面部范式中进行了多通道脑电图（ASD）。在3岁时接受ASD诊断为ASD的FH婴儿（FH-ASD; n = 19），与事件相关的潜在组成部分进行了NC的比较（FH- NOASD; n = 72）和NOFH的婴儿（也没有，也没有，也没有，也没有，Heafter nofhnoafhnoassd; n = 40;“原型”微晶格，并与后来的分类和维度结果进行了检查。机器学习用于识别最佳预测ASD和社会适应技巧的微晶特征。结果表明，尽管大脑状态时机的度量与分类ASD结果有关，但大脑状态强度与社会功能的维度测量有关。特别是，FH-ASD组相对于其他组显示出较短的NC潜伏期，而对面部的细节响应的持续时间对于分类结果预测提供了信息。降低了直接凝视的面部面孔与专注微晶格的非社会控制刺激和强度对面孔的强度的降低，这有助于预测社交技能的维度变化。在一起，这提供了一致的证据，表明非典型关注参与在社会化中困难的出现，并表明，使用全脑激活的时空特征来在婴儿期定义脑状态，为理解导致ASD的神经发育机制提供了一种重要的新方法。
Derrick Adams 的新版本 - 印刷艺术
欢迎阅读《印刷艺术》第五期“新版”年度刊。与往年一样，本期内容仅代表了部分、不完整和不详尽的概述，受限于机会（哪些作品可供观赏）、篇幅（不可能涵盖所有内容）和个人偏好。为了缓解后者的影响，我们召集了十几位作者，他们挑选了三十多个近期项目供您参考。这些作品大部分都是在过去一年中制作的。有些是艺术家自己制作的，有些是由专业工作室制作的。其中一些使用了 15 世纪常见的方法，而另一些则利用了仅仅十年前的技术。我们将这个阵列作为一个探索领域呈现，而不是作为任何特定论点的例证。话虽如此，人们可以在噪音中找到无数信号。请记住，趋势很大程度上取决于旁观者的眼光和思维，以下是一些趋势：人类很少出现在这些页面中——只有 Kerry James Marshall、Nicole Eisenman 和 Daniel Heyman 描绘了个人，并且都使用木刻版画来描绘。但是，如果特定的人很少，人类的存在就无处不在。它可以在手势痕迹（Jill Moser）、我们留下的垃圾（B. Wurtz）和我们明显的缺席（Donald Baechler 的 Tantric Feet，其主人似乎已经离开了地球）中找到。罗德尼·卡斯韦尔 (Rodney Carswell) 和克雷格·泰勒 (Craig Taylor) 的抽象图像非常拟人化，似乎即将开口说话，而托玛·阿布茨 (Tomma Abts) 和斯宾塞·芬奇 (Spencer Finch) 的几何图形则解决了物理学和视觉感知的交汇点——人眼中的世界。自然也存在，但很少不妥协。吉姆·霍奇斯 (Jim Hodges) 和维多利亚·伯格 (Victoria Burge) 通过明显的人工手段唤起对自然世界的体验。琪琪·史密斯 (Kiki Smith) 的野火鸡和理查德·瑞安 (Richard Ryan) 的苍鹭是这里最细心的肖像画之一，但主体的自主性与图片的物质性相平衡。卡斯滕·霍勒 (Carsten Höller) 的照相凹版画中看似“自然”的鸟类——就像看似“自然”的鸟类一样
Toyota Safety Sense™3.0
1。丰田安全意义有效性取决于许多因素，包括道路，天气和车辆状况。驾驶员对自己的安全驾驶负责。始终注意周围环境并安全开车。有关限制，请参见所有者手册。2。带有行人检测（PD）的预碰撞系统（PC）旨在帮助降低涉及车辆，行人，骑自行车的人或摩托车手的某些额叶碰撞中的碰撞速度和损坏。w/ pd的PC不能替代安全驾驶。系统有效性取决于许多因素，例如车辆，行人，骑自行车的人或摩托车师以及天气，光线和道路状况等许多因素。有关限制，请参见所有者手册。3。带转向辅助的车道出发警报旨在在某些条件下读取可见的车道标记。检测到车道出发时，它提供了视觉/可听见的警报和轻微的转向力。它不是避免碰撞的系统，也不是替代安全驾驶。有效性取决于许多因素，包括道路，天气和车辆状况。有关限制，请参见所有者手册。4。动态雷达巡航控制无法替代安全和细心的驾驶。有关说明和限制，请参见所有者手册。5。车道跟踪辅助（LTA）泳道居中功能旨在读取可见的车道标记并在某些条件下检测其他车辆。只有在DRCC参与时才能运作。6。7。在具有手动变速器的车辆上无法使用。有关限制，请参见所有者手册。紧急驾驶停止系统将无法检测到所有紧急情况，并且只有在动态雷达巡航控制和车道跟踪辅助处于活动状态时才能运行。有关其他限制，请参见所有者手册。道路标志辅助只能识别某些路标。有关限制，请参见所有者手册。8。自动远光灯以高于25 mph的速度运行。有关说明和限制，请参见所有者手册。9。主动驾驶辅助（PDA）旨在检测道路上的某些物体或曲线，并提供柔和的制动和/或转向支撑。PDA不能替代安全驾驶。系统有效性取决于许多因素，例如速度，大小和检测到的物体，天气，光线和道路状况。有关其他限制和详细信息，请参见所有者手册。