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机器学习理论在降低人工智能风险方面的必要性
近年来，降低人工智能风险已成为人们努力的议题。这些善意的努力源于对人工智能技术快速发展所带来的不确定未来的真正担忧。以目前的形式，这些努力不太可能成功。我们想要证明的是，在我们的社会向广泛使用人工智能技术过渡的过程中，开发深度学习的基本数学理论是管理风险的先决条件。在这种情况下，理论是指遵循物理和工程原理，识别精确的可测量数量并用数学方法描述它们的模式，而不一定证明严格的定理。统计推断和优化理论最近取得了重大进展，这主要得益于神经网络的实证成功，这让我们希望，这样的理论确实是可能实现的，而且触手可及。不可否认，即使是全面的深度学习理论也不能保证在不久的将来成功过渡到人工智能社会。但是，如果我们不具备基本的理解，我们肯定无法控制或防止人工智能系统的滥用，因为它们的行为已经达到或超过了人类行为的复杂性。以前从未有过一项技术在对其基本原理的理解如此之少的情况下得到如此广泛和如此迅速的部署。鉴于快速发展的人工智能对社会的影响，这是一个紧迫而重要的问题。
多种激酶 - 哪个是治疗类风湿关节炎的最佳靶标？
生物学疗法的出现，最著名的是抗肿瘤坏死因子（TNF）剂，已经显着改善了类风湿关节炎（RA）的治疗。从未有过，可用的生物制剂很少导致疾病的缓解，并且仅在RA患者子集中提供临床益处。此外，生物制剂只能通过注射且价格昂贵。需要用于RA的替代疗法，小分子激酶抑制剂可能符合该法案。小分子具有多种特征，使它们比其他疗法具有优势：它们是可生物利用，可渗透且廉价制造的。深入了解涉及炎症和免疫力的细胞内信号通路路径，使得可以抵消异常免疫反应的小分子的合理设计。小分子可以通过抑制激酶来发挥有效的抗炎作用，其中许多分子位于多种促炎途径的Nexus。激酶抑制剂的治疗潜力是通过它们在癌症治疗方面的成功所展示的。自适应和先天免疫反应与RA的发病机理有关，RA的发病机理是一种全身性自身免疫性疾病，其特征是滑膜关节的破坏。涉及T和B细胞反应的全身性失调，这导致自耐受性违反，并最终导致对滑膜关节的免疫反应的安装。在
授权可信赖的客户选择在边缘联盟学习利用强化学习
联合学习（FL）是一种在不共享原始本地数据的情况下培训Edge Computing（EC）中多个客户端的AI模型的有前途的方法。通过启用本地培训并将更新汇总到全球模型中，FL在促进协作学习的同时保持隐私。从未有过，FL遇到了一些挑战，包括您的客户参与，由于患有恶意或不准确的模型而导致的客户效率低下的模型聚合。在本文中，我们提出了一种可信赖的FL方法，该方法结合了Q学习，信任和声誉机制，增强了模型的认可和公平性。此方法促进客户参与，减轻恶意攻击的影响并确保公平的模型分布。受强化学习的启发，Q学习算法使用Bellman方程优化了客户选择，从而使服务器能够平衡探索和开发，以改善系统性能。更重要的是，我们探索了点对点fl设置的优势。广泛的实验证明了我们提出的可信赖的FL方法在实现高学习准确性方面的有效性，同时确保客户之间的公平性并保持有效的客户选择。我们的结果揭示了模型性能，收敛速度和概括方面的显着改善。
基于结构的结核病抑制剂和结核分枝杆菌的CYP142抑制剂
此外，耐药性在1955年首次在国家一级进行了研究，[2]仍代表着一个重大威胁，耐酸匹配素耐药（RR-TB）的速率（RR-TB）和多种耐药性（MDR-TB）结核病（MDR-TB）的结核病（MDR-TB）的结核病范围为3-4％，从未有过3-4％以前受过治疗的治疗方法，而该治疗的治疗率是以前的18％（以前曾经是不受欢迎的人）。[1]更令人担忧的是，在临床分离株中已经记录了对最近开发的抗菌剂，例如Bedaquiline，[3-6]和Delamanid [3,4,7,8]。对MTB基因组的分析给出了第一个迹象，即脂质和固醇降解[9]具有与其生活方式作为强制病原体的重要功能。[10]已经证明，MTB可以用胆固醇作为唯一的碳源生长[9,11]，并且发现其利用是通过一种机制在小鼠中持续存在的细菌所必需的，该机制被认为涉及颠覆IFN -γ-刺激刺激的典型碳源的消耗。[12]参与固醇分解代谢的基因也被鉴定为灵长类动物的毒力决定因素，[13]，甚至有人提出MTB具有胆固醇的专业传感器，可介导细菌与宿主细胞膜之间的相互作用。[14]胆固醇通过由MCE4操纵子编码的大型跨膜复合物转运到MTB中。[12,15–17]
评估生成式人工智能的法律推理能力
OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT，这是人工智能领域的一次“大爆炸”。以前从未有过一种人工智能工具可用于如此多的领域，并且如此容易用于如此多不同的任务。它能够轻松地为各种任务生成完美的自然语言，例如总结文档、撰写有关任何给定主题的文章、写诗、起草旅行计划、概述演示文稿，甚至解决计算机编程练习，这真是令人惊叹。而所有这些基本上都是通过简单的技术来预测单词序列中最可能的下一个单词。因此，很容易认为，传统的符号人工智能对推理和论证的研究现在已经过时，让计算机参与推理和论证的正确方法是使用基于大型语言模型的生成人工智能。本文讨论了法律论证的这一问题，这是计算论证的一个重要应用领域。已经对大型语言模型 (LLM) 在法律推理任务中的表现进行了多项实验。本文回顾了一些此类实验，并更广泛地讨论了生成式人工智能参与法律论证的潜力。我们首先在第 2 部分简要总结人工智能和法律在法律论证方面的研究。然后，我们在第 3 部分进行一些方法论观察，并在第 4 部分回顾最近将 LLM 应用于法律推理的实验。然后，我们在第 5 部分讨论计算论证领域可以从这些研究中学到什么，最后得出结论。
公开简介：预防过量中心
•过量死亡：在法律认可的OPC中，从未有过过量死亡。一名温哥华OPC在其高使用社区内过量死亡的死亡人数减少了35％。•传染病：已经发现OPC降低了有害注射行为，例如注射器共享和重复使用。来自加拿大的证据表明，OPC每年预防80多种HIV感染。同样，西班牙的证据显示，新的HIV感染数量从2004年的19％下降到2008年的8.2％。•公共空间中的吸毒/垃圾：OPC提供注射器处置。这些程序与周围地区的药物使用和注射器垃圾的浓度降低有关。•与药物使用有关的医疗保健费用：在美国多个城市对OPC进行建模的2021年报告发现，在波士顿运营OPC可能会节省400万美元的医疗保健费用。•医院负担：模型预测在波士顿运营OPC将防止每年773辆救护车运输，551次急诊就诊和264次住院。此外，最近对美国未经认可的OPC的一项研究发现，参与者访问急诊室或经历住院住院的可能性降低了27％。•治疗转诊和摄取：OPC使用与成瘾治疗转诊，医疗排毒和美沙酮治疗的摄取增加有关。•犯罪：纽约市的两个OPC并未导致附近的犯罪率大幅增加。OPC研究表明，与犯罪减少的关联。
工程学院
工程师是利用创造力，数学和科学来设计，构建和创新产品和服务以改善人类及其环境的人。工程师创建的解决方案可以改善我们的世界，人民的生活水平并满足社会的需求。工程师受过教育，为21世纪的国家工程学院标记“人类关注的四个广泛领域”：可持续性，健康，脆弱性和生活乐趣。学院成熟的教育计划和研究同样将通过知名的投资和实施策略，为这些关注点在地方和国家一级为解决方案做出了贡献。我们的UTEP工程师学习使用艺术，科学，数学，经济，社会和实践知识来设计和建立当今全球社会的结构和基础设施。我们构建技术，系统，结构，机器，设备，材料和流程，使我们能够在可持续的环境中过上高质量的生活。每项现代实践发明，无论是机器，移动设备，结构，计算机，喷气飞机，发电厂，通信系统还是新运输设计都是对工程师负责的持久证词。因此，在很大程度上，当前的生活和高水平技术标准是工程师勤奋和创新的结果。未来的成就可以帮助增加能源和粮食供应，开发更多无污染的发电厂，帮助医学科学对疾病的斗争，并扩大人类的计算和设计技能，超出了想象力。一位著名的研究人员曾经总结了工程师的职业满意度，指出科学家“探索是什么，但“工程师”创造了从未有过的东西。
CSCI 699：医疗保健和生物医学的机器学习
课程描述本课程提供了一个独特的机会，可以探索机器学习如何重塑医疗保健和生物医学的景观。拥有大量的医疗保健数据以及医疗挑战的复杂性，机器学习和医疗保健的融合从未有过更多的相关性，为增强患者护理，加速药物发现并释放了对人类健康的更深入了解的激动人心的机会。这是一个关键时刻，机器学习算法和数据驱动的见解正在为更美好，更健康的未来铺平道路。本课程旨在针对对机器学习概念有基本理解并热衷于应对重大医疗保健和生物医学挑战的学生。在本课程中，我们将在简化药物发现，临床试验，疾病诊断和精密医学的流线中剖析机器学习应用。通过分析尖端研究，专家的客座讲师以及从事团队项目的工作，学生将对机器学习如何改变医疗保健和生物医学有一定的了解。学习目标和成果学生将对医疗保健和生物医学中当前的计算挑战以及机器学习算法的设计进行全面了解，以应对这些挑战。本课程将使学生具备精通研究，审查和本研究论文的技能。此外，学生将学习如何在医疗保健生物医学领域进行机器学习研究并应对挑战。先决条件： - 共同条件（S）： - 并发入学： - 建议准备：CSCI 567或DSCI 552或其他研究生级的机器学习课程，或熟悉机器学习。
FY2024年度报告
改变生活的影响：学生第一次尝试由Dakotalink推荐的Cloverbook的经验，很明显，这种辅助设备不仅会改变他们的教育经验，而且会改变整个课堂环境。在收到三叶草手册之前，学生依靠过时的视觉板 - 卵形，沉重且在课堂之间难以移动。学生和工作人员都发现旧设备令人沮丧，其有限的功能越来越未能满足越来越多的青少年的需求，并随着学术期望的扩大。认识到这些挑战，Dakotalink进行了评估，并建议将三叶草书作为潜在解决方案。学校要求进行审判，一周之内，Dakotalink提供了该设备，并为学生和员工提供了彻底的培训。积极影响是直接和深远的。从第一天起，学生就变得更加参与教室。任务行为显着改善，其独立性和信心飙升。与旧设备不同，CloverBook使学生在完成纸质作业的同时可以同时查看教室的正面，这是他们从未有过的能力。学生也可以与两种不同类型的媒体无缝合作，甚至在老师搬到房间时甚至跟踪他们。作为一名教育者，我亲眼目睹了在课堂环境中有视力低下的人所面临的障碍。尽管我无法完全想象他们承受的挑战，但我已经看到这些限制如何影响信心和参与。Cloverbook已完全重新定义了该学生的教育经验，使他们能够
成绩单，“网络安全就是国家安全”
Dave Luber：分析师们正在共同解决网络安全问题。这就是我们能够以过去从未有过的方式扩展网络安全的地方。John Parker：欢迎收听 No Such Podcast 的另一集。我的名字是 John Parker。Brian Fassler：我是 Brian Fassler。John Parker：今天我们有两位非常特别的嘉宾，美国国家安全局网络安全主管 Dave Luber 以及作战支援网络安全副主管 Jerry Carter 少将。先生们，欢迎你们加入我们，非常感谢你们。Jerry Carter 少将：谢谢。Dave Luber：很高兴来到这里。约翰·帕克：我们总是喜欢先让嘉宾介绍一下自己，以此作为开场。戴夫，我们从你开始。你能告诉我们你的背景吗？戴夫·卢伯：嘿，谢谢。我叫戴夫·卢伯。我已经在国家安全局工作了 37 年。高中毕业后，我就开始了我的职业生涯，加入了国家安全局，非常喜欢我们所做的工作。也有机会在晚上上学并获得学位。在过去的 37 年里，我有机会参与各种任务，包括信号情报、网络安全，现在我担任国家安全局的网络安全主管。约翰·帕克：少将。杰瑞·卡特少将：是的，非常感谢。再次，杰瑞·卡特。我于 1985 年加入海军陆战队。很幸运，1992 年通过莫尔豪斯学院获得任命。所以我服役的时间差不多有 37 年了。就背景而言，我曾担任信号情报电子战军官，指挥过营，以及 O-6 级别。作为一名将军，我有机会担任情报局局长和情报界的各个部门。约翰·帕克：当我们谈论网络安全时，您能否告诉我们这对 NSA 意味着什么？