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物理上不可克隆的功能 (PUF) - -ORCA
在供应链跟踪和透明度方面，我们可以将 PUF 视为条形码、二维码和 RFID 标签的自然继承者。与现有技术相比，PUF 的主要优势在于它们具有高度防篡改和不可复制性，因为它们利用了数字身份的内在形式。这一优势与用于供应链可视性的现有技术形成鲜明对比，现有技术仅将数字标识符分配给物理对象，使其容易受到冒充或修改等物理攻击。这一特性对于可靠的供应链跟踪至关重要，因为它可以确保仅记录目标设备的跟踪数据。人们更有信心相关设备没有被修改、伪造或替换。
JYNNEOS™ Mpox 疫苗现可通过 VFC 获得
目前，尚无关于同时接种 JYNNEOS™ 疫苗和其他疫苗的数据。由于 JYNNEOS™ 不可复制，因此通常可以不考虑其他疫苗的接种时间而进行接种。这包括尽可能在不同的解剖部位同时接种 JYNNEOS™ 和其他疫苗（包括流感疫苗），以简化潜在局部反应的识别。考虑同时接种 MenACWY 或其他推荐疫苗和 JYNNEOS™。无论先接种哪种疫苗，接种任何 COVID-19 疫苗（即 Moderna、Novavax 或 Pfizer-BioNTech）和 JYNNEOS™ 疫苗之间没有最低间隔要求。建议接种两种疫苗的人（尤其是青少年或年轻成年男性）可能考虑在接种疫苗之间等待 4 周。此等待期是由于接种 ACAM2000 正痘病毒疫苗和 COVID-19 疫苗后观察到的心肌炎和心包炎风险，以及接种 JYNNEOS™ 疫苗后假设的心肌炎和心包炎风险。但是，如果患者因 COVID-19 疾病而面临 mpox 或严重疾病的风险增加，则不应延迟接种 JYNNEOS™ 和 COVID-19 疫苗。多次注射的最佳做法包括：
通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
在教育中使用生成式人工智能工具的政策和原则
委员会成员：● Elissa Aminoff 教授（心理学；艺术与科学）● Navid Asgari 教授（战略与统计学；加贝利商学院）● Lauri Goldkind 教授（社会服务研究生院）● Russell Pearce 教授（法学院）● Joshua Schrier 教授（化学；艺术与科学）● Ralph Vacca 教授（传播与媒体研究；艺术与科学）。简介生成人工智能 (GAI) 专注于创建能够生成内容的系统，包括文本、图像、音乐和计算机程序。这些系统使用经过大量文本（包括学术论文）和图像样本训练的统计模型来生成模仿人类创造力的输出，以响应自然语言输入。GAI 工具可在互联网上免费或廉价获取，即使是技术不熟练的用户也可以使用它们。GAI 与教育的整合对机构既带来了挑战也带来了机遇，并有可能改变高等教育。鉴于 GAI 可以生成模仿人类创作者的不可复制内容，人们有理由担心学生会利用 GAI 进行学术欺诈或作弊。但是，如果使用得当，学生可以利用 GAI 通过与 AI 生成的内容进行互动讨论来提高批判性思维能力。GAI 可以通过提供建议、语法更正甚至生成草稿内容来帮助提高写作能力。GAI 还可以作为数据分析以及计算机程序的创建和调试的宝贵工具，因此可以降低将这些主题纳入非专业课程的障碍。在利用 AI 工具提供支持与保持学生作品的真实性和原创性之间保持平衡以维护学术诚信至关重要。AI Vision 委员会的一个主要目标是应对这些挑战，利用 GAI 作为宝贵教育资源的潜力，同时保护