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靶向 MTHFD2 以利用癌症特异性代谢和 DNA 损伤反应
引言 1 2 癌细胞的细胞代谢上调，以支持肿瘤的生长和转移。癌症代谢的一个关键部分是一碳 (1C) 叶酸循环，它支持维持快速增殖所需的核苷酸和氨基酸合成。针对一碳代谢进行癌症治疗的历史可以追溯到 1948 年，当时 Sydney Farber 使用抗叶酸药物治疗白血病 (1)。早期的抗叶酸化疗药物，如甲氨蝶呤，至今仍是有效的癌症治疗方法，但副作用很常见，而且可能很严重 (2,3)。8 9 亚甲基四氢叶酸脱氢酶/环化水解酶 2 (MTHFD2) 作为癌症靶点，一直备受关注，自 2012 年 Jain 及其同事证明 MTHFD2 是癌症中过表达最高的代谢酶之一 (4) 以来，该研究一直备受关注。 Nilsson 等人的荟萃分析证实了这一观点，他们发现 MTHFD2 在 16 种癌症类型中上调 (5)。这 13 促使大量研究表明 MTHFD2 敲低会抑制癌症生长，更重要的是，14 开发出针对 MTHFD2 表达癌症的抑制剂，这些抑制剂在小鼠 15 模型中有效 (6-8)。16
马来西亚可以利用其数据中心的野心吗？
Sunway大学商学院经济学教授Kim Leng说，马来西亚正在从DC开发阶段受益，DC开发吸引了外国直接投资和建筑项目。 他告诉Edge，由DC集线器产生的乘数效应将出现。 “马来西亚可以专门研究数据服务，尤其是与生成AI相关的数据服务，它们在医疗保健和服务等各个领域都有应用，从而改善了服务质量和创新的解决方案。这将使Ma-Laysia能够超越半导体，并在Ancoveors中获得超越半导体的发展，并在Cound-trys中获得大型技术公司的技术转移。”Sunway大学商学院经济学教授Kim Leng说，马来西亚正在从DC开发阶段受益，DC开发吸引了外国直接投资和建筑项目。由DC集线器产生的乘数效应将出现。“马来西亚可以专门研究数据服务，尤其是与生成AI相关的数据服务，它们在医疗保健和服务等各个领域都有应用，从而改善了服务质量和创新的解决方案。这将使Ma-Laysia能够超越半导体，并在Ancoveors中获得超越半导体的发展，并在Cound-trys中获得大型技术公司的技术转移。”
关于以利亚·穆罕默德（Elijah Muhammad）死亡的调查报告
在2022年7月10日下午和晚上，在GRVC的区域被监禁的GRVC部分，惩教官Ezra Lewis是指定的“ B”邮政（或地板）官员。下午2:56监视视频显示，穆罕默德先生严重迷失了方向并落在地板上，刘易斯在这种情况下看到了他。在下午3:00的视频显示，刘易斯（Co Lewis）将穆罕默德先生的牢房门打开，而其他人1在人身上协助穆罕默德先生进入了他的牢房。尽管他的培训和DOC规则要求他这样做，但Co Lewis并未为Muhammad先生打电话给医疗紧急情况，或者以其他方式提供援助，例如通过管理Narcan。从下午3:08到下午5:13，视频显示Co Lewis去了穆罕默德先生的牢房十次，看着里面，似乎检查了穆罕默德先生。视频没有显示Co Lewis进行了一轮或在下午5:13至9:43 PM之间进行或调查了Muhammad先生的牢房。视频显示，其他人开始对穆罕默德先生的病情感到震惊，该病情在晚上8:00之后几分钟开始。但是，直到晚上9:43 pm，刘易斯显然被一个被监禁的人提醒，最终再次出现在穆罕默德先生的牢房中，似乎了解了他的病情的严重性，并开始获得医疗援助的过程。尽管援助从晚上9:48开始，但穆罕默德先生在晚上10:30被宣布死亡。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
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LLM代理团队可以利用零日漏洞
LLM代理已经变得越来越复杂，尤其是在网络安全领域。研究人员表明，LLM代理可以在描述脆弱性和玩具捕获问题问题时利用现实世界的漏洞。但是，这些代理商在代理商提前未知的现实漏洞（零日漏洞）上仍然表现较差。在这项工作中，我们表明LLM代理团队可以利用现实世界中的零日漏洞。以前的代理商在单独使用时努力探索许多不同的漏洞和远程计划。为了解决此问题，我们介绍了HPTSA，这是一种具有可以推出子代理的计划代理的代理系统。计划代理探索系统，并确定在尝试不同的漏洞时要调用哪些子代理，从而解决长期计划问题。我们构建了15个现实世界漏洞的基准，并表明我们的代理团队在先前的工作中提高了高达4.5倍。
Azimut Holding 推出一家配备分销网络和数字银行的新上市公司，以利用 Azimut 顾问在意大利的实力
Paolo Martini 将担任新银行的首席执行官 米兰，2024 年 3 月 28 日 在今天举行的约 2,000 名 Azimut Holding 股东协议成员参加的年度会议上，将概述创建新金融科技银行的宏观指导方针。 该项目在运营设计完成后，将接受主管监管机构的批准。 Azimut Holding 董事会批准的项目涉及意大利金融顾问网络的部分分拆，然后合并为一家新的数字银行，目标是在 6-9 个月内将其在证券交易所上市。 新公司独立于 Azimut Group，股权结构中可以包括银行/金融合作伙伴，成立时总资产至少为 200 亿欧元，拥有约 1,000 名金融顾问，并将由强劲的增长驱动。新实体的 10% 股本将在 5 年内（每年 2%）分配给现有财务顾问和来自市场的加入者，从而重建基于合作伙伴关系和财务顾问参与持股的模式，该模式是 Azimut 34 年历史上的特色。这家新的数字银行扩大了 Azimut 集团在意大利的所有客户的价值主张，包括零售/富裕和私人领域。Azimut Holding 将受益于新实体对转让时现有资产产生的收入的 20 年收入保证，并将利用新公司提供的银行服务。新银行将以技术为重点，通过向客户提供最先进的数字平台之一为财务顾问提供服务。它将利用管理财务顾问网络的管理专业知识、Azimut 全球团队管理的公共和私人市场的产品平台以及专门针对高净值客户的多家族办公室模式。一旦获得批准并开始运营，新公司的目标是在正常市场条件下，在 5 年内将利润和管理/管理资产翻一番，这与 Azimut Group 之前的战略业务计划一致。在前 5 年，管理解决方案、保险、咨询和管理资产的流入预计将在 160 亿至 190 亿欧元之间，流动性和经常账户将增长 75 亿至 100 亿欧元。到 2029 年，该计划包括从市场中增加 500 名新专业人士，包括财富经理、私人银行家和财务顾问。这
以利亚：消除通过分布偏移注入扩散模型的后门
扩散模型（DM）已成为最先进的模型，因为它们在没有对抗性训练的情况下从噪音中产生高质量图像的能力。但是，正如最近的研究报道的那样，它们容易受到后门攻击的影响。数据输入（例如，一些高斯噪声）用扳机盖章（例如，一个白色补丁），后do的模型始终生成目标图像（例如，一张不正确的照片）。但是，从DMS中减轻后门的有效防御策略没有充满反感。为了弥合这一差距，我们提出了第一个DMS的后门检测和重新移动框架。我们在包括DDPM，NCSN和LDM在内的数百多种DM上评估了我们的框架E Li -Jah，并使用13个采样器对3个现有的后门攻击进行了评估。广泛的实验表明，我们的方法可以接近100％的检测准确性，并将后门效应降低至接近零，而无需显着牺牲模型效用。
培养技能以利用太空机遇
太空竞赛的商业化意味着全球各行各业将迎来巨大的经济机遇。然而，为了让各地区和国家直接从太空经济中受益，学校课程需要更加重视基础科学教育，同时还要提供专门的大学培训。好消息是，太空作为一个主题可以成为下一代人更广泛科学兴趣的切入点，参观我们这样的太空研究、教育和推广中心的年轻人数量就证明了这一点。我们的目标是利用我们在国际上享有盛誉的天文研究能力，让公众更广泛、更深入地认识和理解太空的重要性。
交替分层变分量子电路可以利用经典阴影进行有效的经典优化
变分量子算法 (VQA) 是经典神经网络 (NN) 的量子模拟。VQA 由参数化量子电路 (PQC) 组成，该电路由多层假设（更简单的 PQC，与 NN 层类似）组成，这些假设仅在参数选择上有所不同。先前的研究已将交替分层假设确定为近期量子计算中潜在的新标准假设。事实上，浅层交替分层 VQA 易于实现，并且已被证明既可训练又富有表现力。在这项工作中，我们引入了一种训练算法，可指数级降低此类 VQA 的训练成本。此外，我们的算法使用量子输入数据的经典阴影，因此可以在具有严格性能保证的经典计算机上运行。我们证明了使用我们的算法在寻找状态准备电路和量子自动编码器的示例问题中将训练成本提高了 2-3 个数量级。