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假木香酸 B 靶向 CD147 选择性杀死急性...
表 3-1. CD147 SHRNA 序列...................................................................................................................... 28
2024 年学习与参与总监（育儿假保障）招聘启事
● 开发创新、有趣且有影响力的学习和参与机会 ● 开发、规划、设计和促进面向不同受众的引人入胜且易于访问的公共项目，包括针对儿童、青少年、成人和家庭的课程、营地和学习机会 ● 与策展团队合作开发的展览解说、节目和资源 ● 管理学校艺术家计划，包括聘请和管理合同艺术家，以及监督预订和评估程序 ● 创建和促进内部学校项目，包括参观和研讨会 ● 协调外展活动 ● 为所有人创造受欢迎且易于访问的体验，消除参与障碍 ● 与参展和社区艺术家建立关系并密切合作 ● 在整个社区发展和培养关系和伙伴关系
基于神经形态的神经假体用于大脑重新布线
1 热那亚大学信息学、生物工程、机器人系统工程系 (DIBRIS)，意大利热那亚 16145 2 意大利理工学院康复技术系，意大利热那亚 16163 3 波尔多大学 CNRS UMR 5218 IMS 实验室，法国塔朗斯 33405 4 伯尔尼大学伯尔尼大学医院神经病学系，瑞士伯尔尼 3012 5 堪萨斯大学医学中心康复医学系，美国堪萨斯州堪萨斯城 66103 6 堪萨斯大学医学中心兰登老龄化中心，美国堪萨斯州堪萨斯城 66103 7 国家核物理研究所 (INFN)，意大利热那亚 16146 8 IKERBASQUE，巴斯克基金会，西班牙毕尔巴鄂 48009 9 Biocruces 健康研究所，西班牙巴拉卡尔多 48903 *通信地址：michela.chiappalone@unige.it (MC); timothee.levi@u-bordeaux.fr (TL) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
在计算假设下对单个量子设备进行自我测试
自我测试是一种仅基于其classical输入输出相关性来表征任意量子系统的方法，并在独立于设备与设备无关的量子信息处理以及量子复杂性理论中起重要作用。进行自我测试的事务需要假设，即系统状态在仅构成本地测量且无法交流的多个政党之间共享。在这里，我们替换了多个非沟通各方的设置，这在实践中很难通过一个计算方面的政党实践。特别是，我们构建了一个协议，该协议允许经典的验证者可靠地证明单个计算界限的量子设备必须准备好铃铛对并在其上进行了单量测量，直到将其应用于设备状态和测量值的基础上。这意味着，在计算标题下，verifier能够证明纠缠的存在，纠缠是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性，在一个单个量子设备内。为了实现这一目标，我们以Brakerski等人提出的技术为基础。（2018）和Mahadev（2018），允许经典的Verifier限制假设该设备不会破坏量子后加密的量子设备的作用。
在公平抽样假设下，后选择如何影响与设备无关的声明
设备独立认证采用贝尔测试来保证设备正常运行，该测试仅基于观察到的测量统计数据，即不对设备的内部功能做出假设。当使用效率过低的设备实施这些贝尔测试时，必须后选择导致成功检测的事件，从而依赖于公平采样假设。本文我们讨论的问题是公平采样下设备独立认证还剩下什么。我们根据滤波器提供后选择的直观描述，并将公平采样假设定义为这些滤波器的一个属性，与参考文献 [1] 中引入的定义等同。当满足此假设时，后选择数据将通过理想实验重现，其中无损设备测量滤波状态，该状态可以通过局部概率图从实际状态获得。因此，可以就此滤波状态的量子特性得出可信的结论，并且可以可靠地使用相应的测量统计数据，例如，用于随机性生成或量子密钥分发。我们还探索了更强大的公平采样概念，从而得出结论：后选数据是通过无损检测获得的数据的公平表示。此外，我们表明，我们的结论在与精确公平采样有小偏差的情况下仍然成立。最后，我们描述了以前或可能在公平采样下用于贝尔型实验的设置，并确定了底层的设备特定假设。
人工智能系统减少乳腺超声检查解释中的假阳性结果
超声是检测和鉴定乳腺癌的重要成像方式。尽管乳腺超声一直被证明可以检测出乳房 X 线摄影中隐藏的癌症，尤其是在乳房致密的女性中，但人们注意到乳腺超声具有很高的假阳性率。在这项研究中，我们提出了一种人工智能 (AI) 系统，该系统在超声图像中识别乳腺癌的准确度达到放射科医生的水平。为了开发和验证这个系统，我们整理了一个数据集，该数据集包含 2012 年至 2019 年间在纽约大学朗格尼健康中心接受检查的 143,203 名患者的 288,767 次超声检查。在由 44,755 次检查组成的测试集中，AI 系统的受试者工作特征曲线下面积 (AUROC) 达到 0.976。在一项读者研究中，AI 系统的 AUROC 高于十位获得委员会认证的乳腺放射科医生的平均水平（AUROC：AI 0.962，放射科医生 0.924 ± 0.02）。在 AI 的帮助下，放射科医生将假阳性率降低了 37.4%，并将要求的活检数量减少了 27.8%，同时保持了相同的敏感度水平。为了确认其通用性，我们在独立的外部测试数据集上对我们的系统进行了评估，结果显示其 AUROC 为 0.911。这凸显了 AI 在提高全球乳腺超声诊断的准确性、一致性和效率方面的潜力。
FakeSpotter：一种简单而强大的识别人工智能合成假脸的基准
近年来，生成对抗网络 (GAN) 及其变体在图像合成领域取得了前所未有的成功。它们被广泛应用于合成面部图像，随着假货的传播和错误信息的滋生，这给人类带来了潜在的安全隐患。然而，这些人工智能合成的假脸的鲁棒检测器仍处于起步阶段，尚未准备好完全应对这一新兴挑战。在这项工作中，我们提出了一种名为 FakeSpotter 的新方法，该方法基于监测神经元行为来发现人工智能合成的假脸。对神经元覆盖和相互作用的研究成功表明，它们可以作为深度学习系统的测试标准，尤其是在遭受对抗性攻击的环境下。在这里，我们推测监测神经元行为也可以作为检测假脸的有效手段，因为逐层神经元激活模式可以捕获对假脸检测器很重要的更细微的特征。利用最先进的 GAN 合成的四种假脸并规避四种扰动攻击的实验结果证明了我们方法的有效性和鲁棒性。
FOI2023/02039 - 要求提供有关武装部队共享育儿假计划的信息
性别 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 女性 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 10 ~ 男性 ~ 10 20 30 30 40 50 60 20 总计 ~ 10 20 30 30 40 50 70 30 如果您对本信函的内容有任何疑问，请首先联系本办公室。此后，如果您想投诉您的请求处理或此回复的内容，您可以通过联系信息权利合规团队（地址：Whitehall, SW1A 2HB, MOD Main Building, Ground Floor）申请独立内部审查（电子邮件：CIO-FOI-IR@mod.uk）。请注意，任何内部审查请求均应在收到此回复之日起 40 个工作日内提出。如果您在内部审查后仍不满意，您可以根据该法第 50 条的规定直接向信息专员提出投诉。请注意，信息专员通常不会在国防部内部审查过程完成之前调查您的案件。信息专员的联系方式：信息专员办公室，Wycliffe House, Water Lane, Wilmslow, Cheshire, SK9 5AF。有关信息专员的职责和权力的更多详细信息，请访问专员网站 https://ico.org.uk/ 。此致，陆军政策与秘书处
关于在语音神经假体设计中促进用户代理的建议
脑机接口 (BCI) 可直接从大脑活动中解码语音，旨在帮助瘫痪且无法说话的人恢复交流。尽管最近取得了一些进展，但语音的神经推理仍然不完善，限制了语音 BCI 实现流畅对话等体验的能力，从而促进主动性——即用户编写和传输信息以表达其意图的能力。在这里，我们根据神经工程的现有和新兴策略提出了促进主动性的建议。重点是实现快速、准确和可靠的性能，同时确保对解码器启动时间、解码的内容以及信息表达方式的意志控制。此外，除了受控实验环境中的神经科学进展之外，我们认为，平行的研究路线必须考虑如何将实验成功转化为现实环境。虽然这类研究最终需要潜在用户的意见，但在这里，我们确定并描述了受现有辅助技术领域开展的人为因素工作启发的设计选择，这些设计选择解决了未来现实世界语音 BCI 应用中可能出现的实际问题。