摘要目的——本研究的目的是探索沉浸式虚拟现实 (VR) 是否可以补充电子参与并有助于缓解阻碍有效沟通和协作的一些主要障碍。沉浸式虚拟现实 (VR) 可以补充电子参与并有助于缓解阻碍有效沟通和协作的一些主要障碍。VR 技术增强了讨论参与者的存在感和沉浸感;然而,由于缺乏经济实惠且可访问的基础设施,研究新兴 VR 技术在电子参与中的适用性具有挑战性。在本文中,作者提出了一个新颖的框架,用于分析电子参与背景下的严肃的社交 VR 参与。设计/方法/方法——作者提出了一种新颖的方法,用于人工智能 (AI) 支持的、数据驱动的沉浸式 VR 环境中的群体参与分析,作为下一代电子参与研究的推动者。作者提出了一种基于机器学习的 VR 交互日志分析基础设施来识别行为模式。本文包括特征工程,用于对四种模拟电子参与活动中的 VR 协作场景进行分类,并对所提出的方法性能进行定量评估。结果 - 作者将电子参与在线互动的理论维度与 VR 活动中的特定用户行为模式联系起来。人工智能驱动的沉浸式 VR 分析基础设施在自动对模拟电子参与活动中的行为场景进行分类方面表现出色,作者对特定特征对执行此分类的重要性提出了新颖的见解。作者认为,我们的框架可以扩展为更多功能,并可以涵盖更多模式,以支持未来的电子参与沉浸式 VR 研究。研究局限性/含义 - 本研究强调支持未来电子参与研究的技术手段,重点是沉浸式 VR 技术作为推动因素。这是第一次
电子商务 (EC) 将改变一些传统的商业行为模式。然而,重要的是,许多长期存在的商业元素应在电子世界中复制。电子商务或其他商业都需要几个元素:贸易伙伴、商品和服务、交换单位(货币)、交易基础设施以及交付和分销机制。这些元素经过数百年的法律、政府、技术和商业实践的发展,形成了人们理解和信任的商业基础设施。在不断发展的 EC 基础设施背景下,我们探讨了该基础设施的两个重要元素,即信任和可追溯性。我们研究了许多信任增强因素,即可以帮助提高人们对电子商务的信心水平的技术或其他流程。我们还详细研究了可追溯性这一重要的信任增强因素。最后,我们讨论了一些可以提高电子商务整体信任水平的具体技术。
加利福尼亚大学圣地亚哥分校的 Laika Aguinaldo 博士将使用机器学习来更好地了解大脑和行为模式的力量,以预测物质使用、自杀想法和行为 (STB) 的出现及其同时发生。该团队将使用美国国立卫生研究院正在进行的青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究的数据,该研究收集了全美 11,878 名 9-14 岁儿童的数据。他们将研究不同发育阶段的大脑结构和功能、行为、物质使用和人口统计细节等因素。目的是确定早期时间点(基线和第 2 年)的结构和功能性大脑和神经行为特征,这些特征与后续时间点(第 2 年和第 4 年)物质使用、STB 以及物质使用和 STB 同时发生的变化有关。
安全管理系统用于系统地管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法:被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。研究收集了每种安全管理方法的信息,并揭示了它们之间的相关性,从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。基于本文所述的研究,作者建议开发一种更先进的安全管理系统,即预测安全管理系统,这将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库,以及使用预测(预报)方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
医疗保健:一家领先的医疗服务提供商希望主动识别潜在的寻求药物的行为,以减少患者的药物依赖。我们开发了一种人工智能驱动的机器学习解决方案,可以分析来自三个来源的数据:医生在患者就诊时记录的他们对患者行为、外表和诊断的印象;患者之前开过的药;以及每种药物引起的行为和症状。该系统使用文本分析和高级机器学习,在识别出高风险行为模式时生成系统警报。这使护理人员能够实时干预患者并采取纠正措施。使用该系统,该医疗服务提供商已经识别出 85,000 名高风险患者,并预计护理成本可能减少 6000 万美元。
CBT通常包括互动练习,教育材料和自我监控工具,使个人可以按照自己的步调和便利来练习CBT技术。基于Internet的CBT计划为远程访问治疗提供了额外的好处,这使得可能面临面对面治疗的个人更容易获得。这些技术辅助的干预措施可以补充传统疗法或用作独立治疗,从而扩大了CBT的覆盖范围和有效性。CBT中的转诊方法专注于解决跨越多种心理健康状况的基本过程和机制。这些方法不是针对特定的诊断,而是针对导致困扰和功能障碍的常见认知和行为模式。通过解决这些核心机制,经诊断的CBT干预措施可以有效治疗一系列心理健康状况,并提供更有效和量身定制的护理。
在六个阶段讨论的新生儿和小儿护理的趋势;每个都有自己的特征行为以及情感和社会需求。在每个阶段,孩子都能学习某些具有社会性的行为模式,这是下一阶段发展的社会学习的基础。在这些阶段,如果这些行为受到环境和社会认可的鼓励和刺激,则它们逐渐得到建立。未能继续进行特定阶段的正常发育模式,导致其环境摩擦,这可能会导致一些发育问题。这些发展问题是由于大多数儿童的情绪冲突而引起的。在本单元中,我们将讨论儿童中一些常见的行为问题。在发展过程中,一些孩子可能会慢慢发展,或者根据他们的年龄不发展智力,被称为缓慢的开发人员,这可能导致智力低下。最后,我们还将简要关注智力障碍。让我们从正常发展的变化开始。
3 如果 α i = 0,这意味着代理不与任何外部源交互,那么时间 t 的信念为 P tb,就像经典 DeGroot 学习模型一样。4 我在定理 4.3 的证明中扩展了定理 3.1,以表明这个量是定义明确的。我还在第 2.2 节和第 5 节中讨论了影响者可能拥有的其他目标。5 Chandrasekhar 等人 (2020) 提供了实证证据,证明简单的 DeGroot 学习反映了观察到的行为模式。Molavi、Tahbaz-Salehi 和 Jadbabaie (2018) 以及 Dasaratha、Hak 和 Golub (2019) 提供了微观基础。DeMarzo、Vayanos 和 Zwiebel (2003) 强调了对该规则的批评,他们表明在 DeGroot 学习下代理不考虑信息重复。然而,他们表明,考虑这种偏见需要强大的计算能力。因此,有有限理性论据支持学习规则。
摘要。文化对经济的重要影响不仅在于其直接影响经济个体的行为模式,还在于其对官方系统绩效的影响。文化是官方系统的基础,也是其成功的基本条件之一。儒教起源于中国,逐渐传播到日本,朝鲜半岛和越南。在数千年的过程中,它已经完善了自己,并扩大了其在东亚和东南亚广阔地区的影响,形成了这些地区的文化和传统。包括韩国在内的东亚迅速而前所未有的经济成功,导致学者从文化的角度倾向于研究东亚的经济发展,因为人们认识到经济上成功的东亚国家都受到儒家共同文化的影响。以韩国为例,本文选择了东亚文化的两个特征,大型政府和对教育的强调,并分析东亚文化和价值不仅适合现代经济,而且还促进了迅速的经济增长。
这项研究的未来范围涉及几种有前途的进步途径。首先,将实时数据流集成到模型中可以增强其对不断发展欺诈行为模式的适应性。将模型的适用性扩展到Instagram到其他社交媒体平台,这为全面打击在线欺诈提供了机会。此外,精炼模型的功能设置以包括行为,语言和基于图像的线索可以提高其在检测复杂的假概况方面的准确性。监视用户参与模式可以为个人资料真实性提供更深入的见解,从而促进了更多细微的分类。与社交媒体平台和网络安全专家的合作努力可以增强模型的可扩展性和实际实施。总的来说,这些指示有望推动与假概况的斗争,从而为全球用户奠定了更安全的在线环境。