最近智能手机的广泛使用为研究人员提供了一个开始收集自杀想法实时数据的机会，为自杀想法的动态提供了新的见解理解自杀想法动态的一个基本问题是自杀想法演变的时间尺度(即，从开始到抵消自杀想法的给定情节的持续时间...我们根据参与者在研究中可以完成的最大burst调查次数来估计burst调查依从性，从而对burst调查依从性进行保守估计。EMA调查的平均依从率(44%)高于burst调查的平均依从率(35%)。...在SI附录中，我们表明，使用更保守的pmode截止分数将观察结果分类为偶发性或非偶发性会导致相似的结果。...每个红点代表一个个体参与者，浅灰色线连接同一参与者在不同时间尺度上的值。灰色菱形表示给定时间尺度内的平均比例。...相反，CT-马尔可夫模型将这些过程视为由离散状态组成，对给定当前状态的下一个测量场合从一种状态转变为另一种状态的概率进行建模。
同时，使用AI助手的参与者更有可能相信他们编写了安全代码。 此前纽约大学的研究人员已经表明，基于人工智能的编程在不同条件下的实验下都是不安全的。...为了验证参与者是否具备编程知识，我们在研究之前询问了一个简短的预筛选问题，这些问题涵盖了上文提到的安全和编程语言领域： 在Python中编写两个函数，其中一个使用给定的对称密钥对给定的字符串进行加密，另一个对给定的字符串进行解密...； 用Python编写一个函数，使用给定的ECDSA签名密钥对给定的消息进行签名； 用Python编写一个函数，将表示文件路径的字符串路径作为输入，并返回path处文件的File对象； 有一个「STUDENTS...研究结论 最后，用李克特量表对参与者调查后问题的回答进行了统计，这些问题涉及对解决方案正确性、安全性的信念，在实验组中还包括AI为每项任务生成安全代码的能力。...图为受试者对问题解决准确性和安全性的判断，不同颜色条块代表赞同程度 我们观察到，与我们的对照组相比，有权访问 AI 助手的参与者更有可能为大多数编程任务引入安全漏洞，但也更有可能将他们不安全的答案评为安全
第三列报告HLS和RTL结果之间的比率平均值。对于除DSP模块和BRAM以外的所有值，我们使用几何平均值而不是算术平均值，因为由于应用范围广泛，每个类别中的值可能相差一个数量级。...由于我们对HLS与RTL的相对结果感兴趣，因此省略了执行布局和路线（P＆R），并且P＆R不会显着影响该比率。 提供的DCT参考包括HEVC规范及其在HEVC参考编码器中的实现[22]。...它为第一遍生成随机残差值，并为第二遍执行必要的转置。成功实施的条件是要通过测试平台验证。 还指示参与者将工作时间分配到五个类别：1）设计；2）实施；3）搜索信息；4）模拟；5）调试。...D.测试人员的反馈 完成测试任务后，向参与者询问HLS和RTL设计流程的优缺点，最后他们必须从中选择自己喜欢的。答案在HLS和RTL流之间平均分配（3–3）。...我们的调查表明，即使是最新一代的HLS工具，也无法提供与手动RTL一样好的性能和资源使用。但是，结果差异很大，并且在大约40％的评估案例中，HLS被证明等于或优于RTL方法。
使用分层线性回归模型分析了对话前后及组内与组间的行为距离（即调查答案之间的距离），发现模型显著解释了行为距离的方差（边际R^2=0.28，p对参与者）。...调查答案的相似性与全脑对齐相关，甚至跨组，包括对照组（R(3476)=0.09，p对参与者）。...然后，他们使用主成分分析确定了倾向于共同出现的术语组。18组术语解释了术语概率数据中70%的方差(图2)。...使用中介和特征向量中心性测量参与者在社会网络中的中心性，发现处于社交网络中心的参与者更容易受到他人的神经影响。自我和改变的PCA中心性分别与大脑不同区域的负面和正面神经影响相关。...这表明，通过鼓励平等的对话参与，可以促进更高的群体一致性和更有效的决策过程。未来的研究可以进一步探讨不同类型对话对神经对齐的影响，以及这些影响在不同文化背景和社交网络结构中的普遍性。
目录 引言 将问卷嵌入到VR程序 一般方法 用例 用户研究设计 参与者 实验设计 实验过程 试验设备 任务 问卷调查方式 实验结果 讨论 结论 引言 问卷是一种广泛使用的工具，用于收集用户在各个活动中的反馈和心理状态的变化...在射箭活动中，参与者根据惯用手信息将弓分配给非惯用手，另一只手用于放置箭和射击，当箭被放置时，参与者需要拉回惯用手并释放控制器上的触发按钮来发射。...否则，参与者将移除他们的 HMD，以便使用经典模式的台式 PC 完成调查问卷。在完成第一个问卷版本后，参与者被告知再次进行射箭活动。...通过点击所需的 Likert item数或连续量表上的点，使用计算机鼠标分配评级。选择问题的答案后，会出现一个按钮以确认该选项。 VRtext 模式允许参与者在虚拟世界中完成调查。...由于本实验中收集的数据违反了上述应用 MANOVA 所需的多个前提条件，因此调整了分析策略。 使用基于重采样的方法对具有最小假设的数据进行半参数重复测量 MANOVA。对于这种用途使用参数引导方法。
此外，关于多模态学习的调查专注于将图像和非图像数据融合用于疾病诊断和预后，但其在涵盖更广泛的视觉语言任务，如医学VQA方面存在局限性，需要同时理解和生成。...例如，PromptMRG [78]选择将分类分支的诊断结果转换为自由格式的报告，由LLMs生成。[79]使用多模态对齐嵌入和LLMs来检索给定图像的相关放射学文本，并基于检索到的文本生成报告。...Enhanced Question Encoding 问题编码器将文本数据转换为向量/嵌入，捕获语义信息。...在初始训练阶段，模态编码器被训练，将来自不同模态的数据映射到共同的特征空间。然后，在检索阶段，发生一个离线的索引阶段，其中训练好的编码器提取表示并将其存储在一个共享的特征数据库中。...特别地，表示学习对于在图像文本检索中弥合不同模态至关重要。它通过捕获图像和文本数据的互补信息，同时最小化冗余，将它们映射到共同的特征空间。
在探索结束时，备忘录维护了给定查询的完整逻辑空间。然后，Orca的统计推导机制被触发，为备忘录组计算统计信息。Orca中的统计对象主要是一组用于推导基数和数据倾斜估计的列直方图。...当遇到意外错误时，AMPERe会自动触发转储，但也可以按需生成以调查次优查询计划。转储捕获了重现问题所需的最小数据量，包括输入查询、优化器配置和元数据，以DXL格式序列化（参见第3节）。...例如，转储捕获了MD Cache的状态，其中仅包含在查询优化过程中获取的元数据。AMPERe还具有可扩展性。Orca中的任何组件都可以向AMPERe序列化器注册自己，以在输出转储中生成附加信息。...这种差异导致测试用例失败，并触发对计划差异的根本原因进行调查。使用这个框架，任何带有相应AMPERe转储的错误，无论是通过内部测试还是通过客户报告提交的，都可以自动转化为一个自包含的测试用例。...MPP数据库的SQL优化存储和查询的数据量呈指数增长，这导致了对大规模并行处理（MPP）系统的广泛使用，例如Tera- data [27]、Oracle的Exadata [31]、Netezza [25
当我们使用针对功率谱的非周期分量而不是总功率进行调整的带限功率图时，结果是一致的 (补充图2)。PC1与固有时间标度相关的事实与两者在功率谱中捕获广泛变化的概念是一致的。...当我们使用单变量分析将区域时间序列特征与顶部加载微结构图，特别是基因表达的主成分和T1w/T2w比率联系起来时，得到了一致的结果，这些数据之前被广泛研究为典型的微结构梯度 (补充图7)。...对每个参与者的分割后的MEG时间序列进行hctsa特征提取分析。考虑到在整个时间序列上应用hctsa的计算成本很高，我们在放弃前30秒后使用80秒的数据进行特征提取。...然而，为了确保我们能够从80秒的数据中稳健地估计时间序列特征，我们使用catch-22工具箱在每个参与者的不同长度的时间序列的后续片段上计算了hctsa特征的子集。...从80秒的时间序列片段中提取特征后，删除产生错误的操作输出，并对每个参与者分别使用离群鲁棒s型变换在节点上对剩余的特征(6880个特征)进行归一化。将归一化的个体水平特征生成群平均区域x特征矩阵。
注意在用法上的不同；在这种情况下不给出表。所有名称参数都被视为数据库名称。将包括“USE db_name;”在输出中。 -#, --debug[=#] 这是非调试版本。捕获此错误并退出。...将值设置为1，将其打印为CHANGE REPLICATION SOURCE命令在转储的数据输出中；如果等于2，那个命令将以注释符号前缀。...--replace 使用REPLACE INTO而不是INSERT INTO。 -r, --result-file=name 将输出直接写入给定的文件。...此选项应在使用回车换行对（\r\n）分隔文本行的系统（例如DOS、Windows）中使用。此选项确保只使用单个换行符。 -R, --routines 转储存储过程和函数。...--tz-utc 在转储的顶部设置'TIME_ZONE='+00:00'，允许在服务器具有不同时区数据或在具有不同时区的服务器之间移动数据时转储TIMESTAMP数据。
所有智能体在综合社会调查中的回答，与原参与者两周后自我复现答案准确率接近85%，并在人格预测、实验复制中表现与人类相当。...团队在个体模型中找到了答案。 他们创建了反映真实个体的生成式智能体，并通过衡量它们在多大程度上能够重现个体对综合社会调查、大五人格测试、经济博弈以及随机对照试验的反应，来验证这些模型的有效性。...令人惊喜的是，智能体的表现极为出色。 它们在综合社会调查中，对被试反应的复现准确率达到了85%，与被试两周后复现自己答案的准确性相当，而且在预测人格特质和实验结果上同样出色。...基础对比研究 在探索性分析中，作者通过将基于访谈的生成式知恩个体与一个基线复合智能体进行比较，测试了访谈的有效性和效率。 这个基线复合代理是基于参与者的GSS、大五人格和经济博弈响应数据构建的。...在该模块中，研究者提示模型对参与者的数据生成反思，但并非仅要求模型从访谈中推导见解，而是要求它采用领域专家的身份。
另一个提示是要求使用屏幕阅读器的用户将语音速率稍微降低，这样参与者才能既跟得上读音又能出声思考。出声思考在很多方面都是关于参与者究竟如何解读屏幕阅读器所读出的话。...调查 未知的定性理解还太多，为此我们把研究转向更全面、被更广泛理解地描述AAT的使用感受的方向，调查了大约550名确定有一种（或以上）视力障碍或失明参与者。...•避免使用矩阵和星级评分问题。前者有时在HTML侧不会被正确地标记，也就不可能分辨矩阵中的应答者在哪，而后者应该被替换为非图形HTML元素，使不同的屏幕阅读器能通用地访问。...调查/实验结果：亮点 相比于没有打开AAT功能的控制组，测试组中的人员认为AAT作用很大，他们的答案也反映出了这一点。...最后的想法 将快速增长的视觉社交网络覆盖更多地区的前景让我们感到兴奋。对Omid来说，这是他在无障碍领域的第一次深度探索，能接触到和以往所从事的完全不同类型的统计学让他十分着迷。
因此，观察一个1000个用户投票的一个意见调查，其误差大约为3% ，即真实的答案在样本结果的3% 之内，增加样本数量会使错误以一种可以预测的方式减少，如果将调查的误差降低到0.3% 需要联系100,000...如果使用布隆过滤器，答案是二进制的，所以有可能出现假阳性; 使用 Count-Min ，答案是频率，所以有可能出现一个被夸大的灭国。...对每个数据项 i 应用一个散列函数 g，g 以2j 的概率将数据项映射到 j ，例如，在均匀的二进制展开式中取前导零位的数目。然后可以保留一组位标识，指示到目前为止已经得到的那些j 值。...HyperLogLog使得这种查询可以直接得到答案，而不是通过搜索整个数据。近似差异计数在 web 系统中也被广泛使用，例如，谷歌的广告系统提供了不同的计数，作为日志数据分析的原语。...对于几何数据来说，解决聚类等问题的输入可以捕获大量的总体结构信息，通过将聚类合并在一起，也可以保留整体点密度分布的良好特征。 一般地，简单的方法可以提供准确的答案，但需要保留完整的信息。
给定一个评论语料库和一个问题，QA系统自动综合一个答案。为此，我们引入了一个新的数据集，并提出了一种结合信息检索技术来选择相关评论(给定问题)和“阅读理解”模型来综合答案(给定问题和评论)的方法。...如果a是一个答案，q是对应的问题，R是对产品的一组评论，我们训练模型来近似条件分布: ? , ? 和 ? 。其中下图是 ? 模型的示意图概述。 ?...R-Net采用不同跨度生成启发式监督在测试集上性能。 ? AmazonQA测试集上各种方法的性能和复杂度。 ?...对象映射作为掩模被应用为整个图像的卷积特征图（由ResNet生成）上。 这种模块化的注意力以最小的训练成本提供了强大的改进，同时可以在许多VQA基准上与现有的VQA模型互补使用。...实验结果 在VQA数据集上使用互补的QAA特性时不同多模态操作的比较。 ?
02 定性与定量维度 本质上是定性的研究会基于直接观察来生成有关行为或态度的数据，而在定量研究中，所讨论的有关行为或态度的数据则是通过测量或诸如调查或调查等手段间接收集的。...数据分析通常不是数学上的。 相比之下，定量方法的见解通常是从数学分析中得出的，因为数据收集工具（例如，调查工具或网络服务器日志）会捕获大量数据。...拦截调查和数据挖掘或其他分析技术是这种情况的定量示例。 对产品使用情况进行脚本研究，以便将视线集中在产品特定的使用方面，例如新设计的流程。脚本的程度可能会有所不同，具体取决于学习目标。...8）未经审核的远程小组研究：参与者通过在自己的个人设备上安装视频记录和数据收集软件，同时记录自身使用行为使用，以供研究人员或公司进行数据分析。...16）真实意图研究：通过询问随机的站点访问者进入站点时其目标或意图，来衡量用户用户的态度。 17）拦截调查：在使用网站或应用程序期间触发的即时调查。 18）电子邮件调查：从电子邮件中招募参与者的调查。
(2)Cola在一系列具有挑战性的多样化视觉推理任务和数据集上达到了SOTA性能。 (3)本文的实验揭示了Cola是如何理解指令提示，随后协调它们以捕获视觉推理能力的。...图1 作者提出的Cola使用协调语言模型进行视觉推理 方法 简单起见，将各种视觉推理任务表述为多分类问题，给定一个图像 v \in \mathcal{V} 和一个类似问题的提示 q\in Q ,推理器需要从候选集合...VLM对问题的合理答案为VLM提供线索和模式，以供语言模型考虑和协调。与字幕类似，作者使用图像-问题对提示每个VLM(第i个)，以获得合理答案 \hat{a}_i(v, q) 。...每个问题被分为视觉背景(蓝色)、问题及选项(绿色)和合理答案(红色) Cola-FT Cola的指令调优是通过预训练的检查点来初始化的。给定基于图像 v 的问题 q ，语言模型以序列的形式预测答案。...为了解决这个问题，苏格拉底模型使用即时工程，通过自然语言讨论来指导异构预训练多模态模型。然而，以往的方法并不能完全适应不同模型的内在模式，特别是在视觉推理场景中。
我们评估和比较了六篇这样的论文： BIDAF，DOCQA，ReasoNet，R-NET，SynNet和OpenNMT 我们将模型初始化，对不同的源问题答疑（QA）数据集进行预先训练，并展示标准迁移学习如何在大型目标语料库上实现结果...他们的工作对于开发一些可扩展解决方案以将MRC扩展到更广泛领域来讲，至关重要。...由于答案与问题的语言结构不同，因此将答案和问题视为两种不同类型的数据可能更合适。 Golub等人2017年提出了一种称为SynNet的新型模型以解决这一关键需求。...我们将本书的PDF转换为Word格式，并删除了所有图像和图表，因此我们的测试语料库仅包含文本。...表1 评估工作中的收获 在这篇博客文章中，我们调查了SQUAD和TriviaQA数据集中的四种不同MRC方法的性能。
在Splunk十月发布的一项调查中https://www.splunk.com/en_us/form/state-of-observability.html，57%的参与者表示他们将告警疲劳与可观测性解决方案联系起来...除了OTel的收集器代理之外，它还必须从使用Java、Python等语言的应用程序中捕获数据。...“所有这些都必须保持一致的行为，因为如果其中一个决定以不同的方式捕获数据，其形状与所有其他数据不同，你就无法处理它，”McLean告诉The New Stack。“你需要获得一致的数据。...然而，来自 New Relic 和 Splunk 的新数据也指出了 AI 在可观测性领域的未来的一些担忧： 在 Splunk 的调查中，只有 34% 的受访者表示他们的组织可以使用 AI/ML 解决大部分警报...New Relic 的报告发现，其调查参与者中 24% 使用 AIOps 功能，低于 2023 年同一研究中的 41%。
大多数 GAN 实例的目标是学习一种可以将源分布中的给定样例转换为输出分布中生成的样本的映射。...在相对缩放、空间布局、遮挡或视角转移等情况下在不同目标间捕获复杂的交互关系是极具挑战的问题。本文提出以 GAN 为框架、将目标组合建模为自洽的组合-分解网络。...结果表明，训练后的模型可以在作为输入的两个给定的目标域间捕获潜在的交互关系，并以合理的方式在测试时输出组合场景的新的实例。 ? 图 1：组合 GAN 对配对和未配对训练数据训练得到的模型。...黄色框指的是用于在给定第二对象被遮挡的情况下合成第一对象的新视角的 RAFN 步骤，该过程仅用于成对数据的训练过程。橙色框表示用未配对数据修复输入分割的过程。...表 1：AMT 用户评估比较我们提出的模型的不同组件。第一列表示在未配对场景中推理（未细化）期间要细化的图像的偏好百分比。第二列表示与未配对情况相比，通过配对数据训练策略生成的细化图像的偏好百分比。
在这篇综述中，术语“群体水平”广泛地指描述个体数据的方法，这些方法明确地对不同的测量进行平均（例如，比较个体群体之间测量的平均得分）。...先前的证据表明，个性化模型可以在个体参与者的层面上产生可靠和有效的数据，而不依赖于个体间的数据池。因此，对个体参与者的广泛测量可以直接解决人的内部机制的异质性，这被认为是精神病理学和大脑功能的基础。...在Wright等人的一个例子中，该人对101名符合任何人格障碍标准的参与者进行了跟踪，连续100天对其症状进行每日调查（见图2）。...在本研究中，作者在一个精确的fMRI数据集中，使用交叉验证的fcMRI和机器学习方法对不同的任务状态进行了分类。...通过这种方式，在给定的个性化精神病理学模型的不同“状态”中持续发生的fcMRI的短暂变化就可以被量化。
给定一个时间序列数据集，我们首先使用数据处理模块对其进行处理，该模块执行基本的数据清理和归一化任务，包括提取时间序列拓扑结构（即图结构）。...我们将异常定义为任何这样的数据点，否则使用术语正常数据；然而需要注意的是，文献中几乎可以互换使用不同的术语，如新奇性和异常值，来表示异常 [136]。...在这一领域中尤为引人注目的发展之一，是未被上述调查 [173] 涵盖的 GNN 在时间序列分类任务中的应用。通过将时间序列数据转换为图表示，可以利用 GNN 的强大能力来捕捉局部和全局模式。...LBSimTSC [66]在SimTSC的基础上进行了扩展，通过使用被广泛使用的DTW下界LB_Keogh [185]来提高DTW预处理效率。...随着这些模型在需要GNN强大数据预测和重构能力的领域中得到更广泛的应用，对严格的隐私保护需求变得日益明显。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
