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Blaschke-T.-2005-基于变化检测的框架...
随着高分辨率卫星图像和机载数码相机数据的出现，包含上下文信息的方法越来越常用。在图像分析中包含空间维度的一种方法是识别相对同质的区域并将其视为对象。虽然分割并不是一个新概念，但基于图像分割的应用程序数量最近正在显著增加。同时，新的方法挑战也随之出现。标准变化检测和精度评估技术主要依赖于对单个像素的统计评估。对于显示形状、边界、同质性或拓扑信息的图像对象，这种评估并不令人满意。在基于多时间对象的图像分析中，必须评估这些描述现实世界对象的额外信息维度。本文确定了与多时间对象识别相关的问题，并提出了基于图像对象的变化检测框架。为简单起见，该框架将 n 维问题分解为两个主要方面，即几何和主题内容。这两个方面可以与以下问题相关联：某个分类对象是否发生了几何变化、类别变化，还是两者兼而有之？我们什么时候才能将一个数据集中的对象识别为另一个数据集中的同一个对象？我们是否需要用户定义或特定于应用程序的阈值来表示几何重叠、形状-面积关系、质心移动等？本文阐明了对象变化检测的一些具体挑战，并将 GIS 功能纳入图像分析。
基于人工智能的多智能体在线购物系统
有许多系统是为了帮助计算机用户（主要是互联网用户）以更简单、更可靠的方式处理日常活动而开发的。电子商务是一个新领域，以良好的准确性、安全性、功能性和便利性来处理商业活动非常重要。客户通过互联网购物确实是一个糟糕且耗时的过程。该过程可能从搜索特定产品开始，然后返回多个链接。涉及智能代理的多代理技术将有助于简化电子商务流程。它可以为企业带来简单性并使最终客户受益，从而产生重要的经济影响。软件代理可用于减少工作和额外信息，并为客户提供高质量的服务。借助人工智能，常规电子交易可以在一定程度上实现自动化，从而减少人工参与。但是，我们还需要为代理之间交换的消息内容定义自己的词典和词汇表。收集所有必要信息后，买家将使用任何卡作为付款方式购买产品。涉及智能代理的多代理技术必定有助于简化电子商务流程。基于人工智能的代理系统为构建此类系统提供了一个平台，其中通信不再是问题，系统组件之间可以独立于平台进行通信，并且可以在互联网上成功分发。通过使用面向代理的中间件，我们可以实现我们的主要目标，即使电子商务 (E-commerce) 更加简单和可靠。软件代理有助于减少工作和信息过载，并为客户提供高质量的服务。借助软件代理，常规电子交易可以在一定程度上实现自动化，从而减少人工干预。为了
健康老龄化中图片命名任务诱导的功能连接：年龄和任务复杂性的影响
大脑的拓扑组织由大脑区域同步活动的能力所控制，这使得日常认知活动具有成本效益。功能连接是一种 fMRI 方法，被认为是任务特定的和需求依赖的。尽管大脑在健康衰老过程中会发生重大变化，但概念知识和词汇生成准确性通常会保留下来。因此，在主动图片命名过程中探索任务诱导的功能连接模式可能会提供有关健康功能性大脑机制的额外信息，这些机制专门适应当前的认知活动。本研究的目的是评估和描述在明显的图片命名任务期间与年龄相关的功能连接差异，以及比较在词汇频率定义的复杂任务需求下的与年龄相关的差异。结果表明，既有年龄特异性的机制，也有任务特异性的机制。在图片命名任务中的行为表现保持不变的情况下，老年人在功能连接架构方面表现出一系列复杂的差异，包括增加和减少。简而言之，传统上分配给命名过程的区域的分离和专业化有所增加。结果还扩展了以前的词汇生成研究，并表明运动区域特别容易受到与年龄相关的差异的影响。这项研究还首次表明，由词汇频率操纵的内在任务需求与年龄和功能连接之间的关系几乎没有关系。总之，这些发现证实了任务诱导功能连接分析在揭示健康老龄化过程中促进任务表现的大脑组织方面的价值。
可解释人工智能在临时人机协作中的实用性
机器学习的最新进展导致人们对可解释人工智能（xAI）的兴趣日益浓厚，它使人类能够洞察机器学习模型的决策。尽管最近人们对 xAI 技术产生了浓厚的兴趣，但它在人机协作中的实用性尚未得到体现。重要的是，xAI 有望增强团队态势感知（SA）和共享心理模型开发，这是有效人机团队的关键特征。快速开发这种心理模型对于临时的人机协作尤为重要，因为在这种协作中，代理并不事先了解其他人的决策策略。在本文中，我们提出了两个新颖的以人为主体的实验，量化了在人机协作场景中部署 xAI 技术的好处。首先，我们表明 xAI 技术可以支持 SA（p < 0.05）。其次，我们研究通过协作 AI 策略抽象诱导的不同 SA 级别如何影响临时的人机协作性能。重要的是，我们发现 xAI 的好处并不是普遍的，因为它在很大程度上依赖于人机团队的组成。新手受益于 xAI 提供的更高 SA（p < 0.05），但容易受到认知开销的影响（p < 0.05）。另一方面，随着基于 xAI 的支持的增加，专家的表现会下降（p < 0.05），这表明关注 xAI 的成本超过了通过提供额外信息来增强 SA 所获得的好处。我们的结果表明，研究人员必须通过仔细考虑人机团队组成以及 xAI 方法如何增强 SA，在正确的场景中精心设计和部署正确的 xAI 技术。
抵达前礼包 – 小册子
和任何海外驻地一样，尼泊尔取决于你。开放的心态和学习不同文化的意愿在未来的几个月里肯定会成为你的财富。尼泊尔的生活与你以前在军队生活中可能经历的任何生活都不同。尼泊尔是一个发展中国家，按照任何西方标准来看都很贫穷；因此，在你到达之前，尽可能为这里的生活做好准备是很重要的。本指南旨在帮助您和您的家人（如果有陪同的话）即将搬到英国廓尔喀尼泊尔。您的前任及其配偶可以提供很多关于您的工作、住宿和生活方式的额外信息。我们鼓励您尽可能多地与他们通信，因为他们将是您最重要的信息来源。我们还强烈建议您购买一本好的尼泊尔旅游指南。它可以提供大量关于尼泊尔的有趣背景信息，包括它的地理、气候、人民和历史。还推荐约翰·伯班克 (John Burbank) 的《文化冲击尼泊尔》(Culture Shock Nepal)（由 Kuperard 出版，ISBN 1-85733-025-0）。您可能会收到许多曾在尼泊尔服役或访问过该国的人的建议。尽管出于好意，但其中一些建议可能会产生误导。尼泊尔是一个快速变化的国家，几年前在尼泊尔生活过的人的建议可能已经过时，尤其是关于当前政治局势、社会习俗和 BGN 在尼泊尔的作用。加德满都和博卡拉都有社区福利设施。两者都是小型营地，依靠所有人员的贡献而蓬勃发展。需要对生活在一个小社区中抱有积极的态度。最后，提醒您，尽管设施迅速改善，但英国廓尔喀尼泊尔部队的岗位仍然需要生活在相对孤立的环境中，缺乏便利设施。因此，重要的是，派往尼泊尔的人员应该足够强壮和自力更生，他们和他们的家人应该具有稳定的性情和良好的健康状况，以应对这个令人兴奋但充满挑战的环境。如果您觉得自己无法满足这些要求，请向您当前的单位寻求建议。我们期待着您的到来。英国廓尔喀尼泊尔部队指挥官
ecdsa的匿名凭证
匿名数字凭据允许用户证明拥有身份发行人所主张的属性，而无需透露有关自己的任何额外信息。例如，获得数字护照凭据的用户可以证明自己的“年龄> 18岁”，而无需显示任何其他属性，例如其名称或出生日期。尽管具有隐私性身份验证的固有价值，但很难大规模部署Anony-MOUS凭证方案。出现困难的一部分是因为文献中的方案（例如BBS+ [CDL16]）使用新的加密假设，需要对现有的发行人基础架构进行全系统更改。此外，发行人通常要求通过将设备的安全元素纳入演示流中来限制设备。因此，BBS+之类的方案需要对硬件安全元素的更新以及每个用户设备上的操作系统。在本文中，我们为流行和遗产的椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）签名方案提出了一种新的匿名凭证方案。通过为有关SHA256的国家添加有效的ZK参数，并为等值标准的身份格式进行文档解析，我们的匿名证书是，可以在不更改任何发行器流程的情况下进行启用的第一个方案，而无需更改移动设备，而无需不需要非标准的CryptagrapragraprichAspraphics as-uspptions。产生有关ECDSA特征的ZK证明是其他ZK防护系统的瓶颈，因为诸如P256之类的标准化曲线使用有限的字段，这些曲线不支持有效的数字理论变换。我们通过设计围绕Sum-Check和Ligero参数系统的ZK防护系统来克服这一瓶颈，并设计用于在所需字段上编码的Reed-Solomon的有效方法，并通过为ECDSA设计特殊电路。我们的ECDA证明可以在60ms中生成。当将ISO MDOC Standard等完全标准化的身份协议中纳入完全标准化的身份协议时，我们可以根据凭据大小在1.2秒内在1.2秒内为MDOC演示流提供零知识证明。这些优势使我们的计划成为隐私保存数字身份应用程序的有前途的候选人。
小鼠实验性创伤性脑损伤后局部病变大小与运动功能相关性较差
仅在欧洲，每年就有超过 80,000 人死于创伤性脑损伤 (TBI)，多达三分之一的 TBI 患者在受伤后六个月内无法完全康复，这种疾病仍然是发展中国家和发达国家面临的重大医疗和社会经济挑战[1-3]。尽管其对发病率和死亡率有显著影响，但治疗方法，特别是直接干扰 TBI 具体病理生理的治疗方法，仍然非常有限，并且仍然严格限于对症或实验性的[4,5]。为了克服这一困境，许多创新治疗方法已在多种不同的 TBI 临床前模型中进行了评估，并描述了有希望的结果；然而，到目前为止，这些治疗方法中均未在大型随机对照临床试验中显示出显著的益处[6-8]。导致有前景的临床前治疗方法无法应用到临床的主要问题之一是临床前结果评估不足，从而可能高估治疗效果：主要临床试验终点最近已从单纯评估放射学或监测参数转变为评估功能结果参数，如扩展格拉斯哥结果量表，因为这些参数被认为更能预测患者的生活质量。然而，临床前 TBI 研究主要关注组织病理学参数，如挫伤体积作为主要结果测量指标。结果测量不匹配的原因可能是客观和评估者独立评估啮齿动物临床前 TBI 模型中的步态和运动功能非常困难。受控皮质冲击模型是实验性 TBI 最常用的模型之一 [ 9 – 24 ]。尽管有大量的神经行为测试可用于评估 CCI 后的步态和运动功能，但关于此类神经行为测试与组织病理学损伤参数相关性的数据却很少。因此，尚不清楚神经行为测试是否会为通过组织病理学参数评估的结果提供重要的额外信息，以及是否对整体治疗效果的评估有显著贡献。鉴于运动功能受损可能仅仅是局部组织学损伤的直接结果，因此组织学结果评估可能就足够了，而广泛的神经行为测试则因此在时间和成本上效率低下。CatWalkXT 1 已被开发用于自动和独立于观察者地评估啮齿动物的步态和运动功能。它已用于各种创伤性和非创伤性神经系统疾病的临床前模型，如帕金森病、中风、周围神经损伤、脊髓损伤以及创伤性脑损伤 [25 – 31]。尽管 Cat-WalkXT 1 在脊髓损伤和周围神经损伤实验模型中的步态评估价值已得到充分证实，但其在啮齿动物临床前 TBI 步态评估中的价值仍不清楚。然而，在之前的研究中，我们最近验证了 CatWalkXT 1 是一种出色的独立于评估者的小鼠 CCI 后急性期步态和运动功能的自动化测试，并确定它是测试这些神经行为功能领域的出色工具，特别是在啮齿动物 CCI 模型中 [16]。然而，仍不清楚小鼠实验性 TBI 后结构损伤与步态和运动功能之间是否存在强有力的相关性，因此，是否可以根据组织学结果参数彻底评估治疗效果，或者是否应该更多地关注临床前 TBI 研究中的神经行为测试。
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6\60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'