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数字图书馆资料书 - Edward Fox
纽约技术峰会 - 网络、电信和计算会议和展览 165 ACM SIGIR ‘93 第 16 届信息检索研究与开发国际会议 166 在线公共访问目录的用户界面 177 WAIS Inc.公告和技术展示 178 研讨会 179 HCI 研讨会 179 Hyperbase 系统研讨会 214 超媒体和超文本标准研讨会 4 月 22 日至 23 日阿姆斯特丹 216 信息访问和网络 - 研究研讨会 216 国家研究和教育网络 (NREN) 研讨会 219 NSF 视觉信息管理系统研讨会 221 第 103 届国会中与电子信息传递相关的选定立法 222 基础设施开发 222 政府信息 229 教育应用 232 图书馆应用 234 健康服务 235 隐私和知识产权 235 新闻项目来自 1992 年“计算机学家公报” 237 来自“电子前沿基金会 (EFF) 图书馆”的新闻 246 来自 ALAWON 的新闻 255 NREN 应用法案摘要 255 关于 Boucher 网络应用法案的听证会 258 即将举行的听证会 261 关于 ALAWON： 262 其他新闻和公告 262
传记 - 美国陆军
• 2023 年 3 月 – 至今：美国陆军企业服务局代理执行董事、首席信息官办公室，弗吉尼亚州贝尔沃堡 • 2023 年 1 月 – 2023 年 3 月：美国陆军企业服务局副局长、首席信息官办公室，弗吉尼亚州贝尔沃堡 • 2020 年 8 月 – 2022 年 12 月：美国司法部哥伦比亚特区检察官办公室行政官，华盛顿特区 • 2016 年 8 月 – 2020 年 8 月：陆军部长行政助理办公室 (OAA) 陆军总部服务处 (AHS) 陆军出版局支援部负责人，弗吉尼亚州贝尔沃堡 • 2009 年 11 月 – 2016 年 8 月：陆军多媒体和视觉信息局、AHS、OAA、五角大楼、华盛顿特区运营支援和分析服务负责人欧洲，意大利那不勒斯 • 2006 年 9 月 – 2007 年 6 月：美国陆军志愿者，意大利那不勒斯 • 2001 年 5 月 – 2004 年 1 月：会员和营销总监；燃气用具制造商协会，弗吉尼亚州阿灵顿 • 2000 年 2 月 – 2001 年 5 月：军事分析师和项目经理；Coleman Research Corporation/L3，弗吉尼亚州阿灵顿
人工智能的使用 - 公司政策
采用和/或使用人工智能（定义如下）会给我们公司带来风险。这些风险可能包括：1）性能风险，例如错误和偏见；2）安全风险，例如虚假、欺骗、误导、“深度伪造”数据和信息；3）业务和声誉风险以及与我们的价值观和行为不一致；4）失去对有价值数据（例如知识产权）的控制、无法检测到意外结果、隐私数据丢失。本政策包含构建和指导在工作中使用人工智能的关键原则。范围：本政策适用于依维柯集团 NV 及其子公司（统称为“依维柯集团”、“IVG ”或“公司”）以及此类实体的董事、高管和员工，以及代表此类实体采用和/或使用人工智能的人员。目的：本政策旨在为依维柯集团内人工智能 (AI) 的适当使用和管理提供指导，包括机器学习、生成式人工智能、自然语言处理和计算机视觉。人工智能技术的使用应考虑到保护知识产权的需要，并确保遵守数据隐私和所有适用法律、道德规范和高标准，符合公司的行为准则。定义：人工智能 (AI) 包括生成式人工智能、机器学习（基于算法的预测或决策）、自然语言处理（计算机对人类语言的理解）和计算机视觉（计算机解释视觉信息）等技术。人工智能的范围从简单的基于规则的系统到高级自主系统。
用于报告和检测 3D 身体情绪姿势的移动应用程序
自动情绪检测正在成为自然人机交互的基石（Alonso-Mart´ın et al., 2013），并且通常集成到人机多模态通信系统中。许多作者研究了情绪的表达和检测（详情见（Zeng et al., 2009）的综述）。大多数视觉情绪检测方法都侧重于面部表情（Gunes and Hung, 2016）。然而，情绪也可以通过肢体语言来表达和感知（De Gelder, 2006）。可以通过考虑表情的运动或相应身体姿势的一些静态视图来分析情绪肢体语言。Saneiro 等人（2014）开发了一种用情绪标记身体动作的系统，所提供的信息可用于数据挖掘技术。此外，Garber-Barron 和 Si（2012）发现，变化后的身体姿势比静止的身体姿势更能代表情绪的自动检测。一些作者提出了将二维 (2D) 静态图像分类为一组情绪状态的自动技术 (Schindler 等人，2008 年；De Silva 和 Bianchi-Berthouze，2004 年)，在情感计算领域开启了一条具有挑战性的研究路线。现有的从身体姿势自动检测情绪的机制主要使用计算机视觉技术，其中从图像 (参见 (De Silva 和 Bianchi-Berthouze，2004) 中的示例) 或视频 (例如 (Garber-Barron 和 Si，2012)) 中提取相关信息。此视觉信息
情报科学与技术课程
智能科学与技术是一门跨学科的研究领域，我们研究复杂的人类信息处理，并在对人类智能的理解基础上开发新技术。我们所说的“智能”并不单指“人工智能”，而是一个涵盖人类、系统和信息技术的智能方面的更广泛范围。更具体地说，我们的研究和教育活动重点包括（i）人类的基本机制，如生命、大脑、认知和行为，（ii）与语言、语音/听觉和视觉信息相关的信息媒体，以及（iii）与智能和信息学相关的广泛主题，如人与智能系统、人工智能和机器学习以及软件和网络之间的相互作用。我们的一个显着特点是将这些主题整合到一个独特的学科“智能科学与技术”下，尽管这些主题也在神经科学、心理学、工程学和计算机科学等不同的研究领域中进行研究。来自不同学术背景的教职员工和学生致力于合作，以实现这一共同目标。我们希望，在这个独特的学术环境中，许多年轻学生将参与这一激动人心的研究领域，解决复杂人类智能的奥秘，并为解决智能媒体和计算方面的挑战性问题开发新思路。我们的课程欢迎来自计算机科学和工程领域以外的各个领域的优秀学生。我们提供跨学科课程和研究项目。加入我们，享受令人兴奋的智力体验！
DoDI 5040.02，2011 年 10 月 27 日，2018 年 4 月 20 日纳入变更 1
ATSD(PA) 主题：视觉信息 (VI) 参考文献：见附件 1 1. 目的。本指令：a. 根据 DoDI 5122.05（参考文献 (b)）中的授权，重新发布国防部指令 (DoDI) 5040.02（参考文献 (a)），以实施政策并分配与管理和预算办公室通告 A-130（参考文献 (c)）以及国防部指令 (DoDD) DoDD 5105.74（参考文献 (d)）和 DoDI 5015.02（参考文献 (e)）一致的职责。b.制定政策、分配职责并规定管理国防部 VI 记录、资源和活动的程序（见附件 2），但 DoDI 5040.07 中规定的 VI 产品的创建、获取和生命周期管理除外（参考（f）。c. 制定禁止更改政策，以确保根据参考（b）的规定，国防部官方图像在国防部内外的绝对可信度。d. 继续根据 DoDI 5105.18（参考（g））授权联合作战相机（COMCAM）计划、国防部联合作战相机规划组（JCCPG）和国防 VI 指导委员会（DVISC）（见附件 3）。e. 授权成立国防 VI（DVI）局和国防图像管理运营中心（DIMOC）。f. 撤销 DVI 中心（DVIC）和联合 VI 服务分发活动（JVISDA），并将联合作战相机中心（JCCC） DVIC 和 JVISDA 的使命、职能和责任。g. 规定使用程序
人驾驶的无人机赛车：视觉处理和控制
摘要 - 人类赛车的无人机比算法更快，尽管仅限于固定的摄像头角度，身体速率控制和以数百毫秒为单位的响应潜伏期。从高度动态的视觉信息中选择适当的电机命令的人类飞行员的能力可以更好地理解能够为解决基于视觉的自主导航中当前挑战的关键见解。本文调查了无人机赛车任务中人类眼动，控制行为和战斗性能之间的关系。我们使用高度逼真的无人机赛车模拟器从21个经验丰富的无人机飞行员那里收集了一个多模式数据集，该模拟器也用于招募专业的飞行员。我们的结果表明，随着时间的推移，无人机赛车性能的任务提高。特别是，我们发现眼睛凝视跟踪未来的航路点（即大门），平均第一次固定发生1。5秒和16米，然后到达大门。此外，人类飞行员始终看着未来的内部横向路径（即左右转弯）和垂直演习（即上升和下降）。最后，我们发现飞行员的眼球运动与四极管的指挥方向之间存在很强的相关性，平均视觉运动响应潜伏期为220毫秒。这些结果强调了在人驾驶的无人机赛车中协调眼运动的重要性。我们公开提供数据集。
主动自我触摸恢复了“橡胶手幻觉”扰乱后的身体本体感受的空间意识
身体自我意识依赖于视觉，触觉，本体感受和运动信号的不断整合。在“橡胶手幻觉”（RHI）中，具有视觉刺激的刺激会导致自我意识的变化。尚不清楚其他躯体信号是否可以弥补由有关身体的视觉信息引起的自我意识的改变。在这里，我们将RHI与机器人介导的自动触摸结合使用，以系统地研究触觉，本体感受和运动信号在维持和恢复身体自我意识中的作用。参与者用右手移动了领导者机器人的手柄，同时从追随者机器人的左手手中收到了相应的触觉反馈。这种自动刺激是在诱导经典RHI之前或之后进行的。在三个实验中，在RHI之前（但不是之前）提供了主动自我打击，大大降低了由RHI引起的原始漂移，支持主动自我接触对身体自我意识的恢复作用。在非自愿自我打击期间不存在效果。单峰控制条件证实，自动触摸的触觉和运动组件都是恢复身体自我意识所必需的。我们假设主动自动触摸会瞬时提高触摸身体部位的本体感受的精度，从而抵消了RHI构成的视觉捕获效果。
传记 - 美国陆军
• 2023 年 3 月 – 至今：美国陆军企业服务局代理执行董事、首席信息官办公室，弗吉尼亚州贝尔沃堡 • 2023 年 1 月 – 2023 年 3 月：美国陆军企业服务局副局长、首席信息官办公室，弗吉尼亚州贝尔沃堡 • 2020 年 8 月 – 2022 年 12 月：美国司法部哥伦比亚特区检察官办公室行政官，华盛顿特区 • 2016 年 8 月 – 2020 年 8 月：陆军部长行政助理办公室 (OAA) 陆军总部服务处 (AHS) 陆军出版局支援部负责人，弗吉尼亚州贝尔沃堡 • 2009 年 11 月 – 2016 年 8 月：陆军多媒体和视觉信息局、AHS、OAA、五角大楼、华盛顿特区作战支援和分析服务负责人 • 2007 年 6 月 – 2009 年 2 月：司令部监察长办公室管理与项目分析师欧洲海军区，意大利那不勒斯 • 2006 年 9 月 – 2007 年 6 月：美国陆军志愿者，意大利那不勒斯 • 2001 年 5 月 – 2004 年 1 月：会员和营销总监；燃气用具制造商协会，弗吉尼亚州阿灵顿 • 2000 年 2 月 – 2001 年 5 月：军事分析师和项目经理；Coleman Research Corporation/L3，弗吉尼亚州阿灵顿
使用...
抽象隐志是一种数据隐藏技术，它使用图像，音频或视频作为封面介质。密码学已成为安全的重要组成部分。图像隐志是一种在图像中隐藏秘密消息以减少隐性分析的脆弱性的一种方式。我们克服了仅使用文本隐身志的缺点，因为它更容易拦截和破译。我们使用XOR和一个时间板（OTP）算法随机生成的键加密纯文，然后将其嵌入封面图像的最低显着位（LSB）中。我们将密码文本嵌入了封面图像的像素的LSB中，以形成Stego图像。为了增强和确保安全性，我们使用Visual密码以及图像争夺。图像加扰是一项技术，像素的位置被扰乱以提供额外的保护图像。Visual密码学是一种通过将视觉信息分解为共享来加密视觉信息的方法。使用图像加扰和视觉密码学都使系统不仅更安全，而且很难解密。在该项目中还构建了同一算法的解密算法。关键字：隐肌，视觉密码学，多级技术，一个时间垫（OTP），最小显着的位（LSB），Stego Image，Image Grambling。