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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。
靶向基因编辑技术在秀丽隐杆线虫中的应用
引用格式 : 陈向阳 , 冯雪竹 , 光寿红 .靶向基因编辑技术在秀丽隐杆线虫中的应用 .中国科学 : 生命科学 , 2018, 48: 266–277 Chen X Y, Feng X Z, Guang S H. Application of targeted genome-editing technologies in Caenorhabditis elegans (in Chinese).Sci Sin Vitae, 2018, 48: 266–277, doi: 10.1360/N052017-00250
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。
用于语音解码和虚拟形象控制的高性能神经假体
言语神经假体有可能恢复瘫痪患者的交流能力，但自然的速度和表现力却难以实现 1 。在这里，我们使用临床试验中患有严重肢体和声音麻痹的参与者的言语皮层高密度表面记录，以实现跨三个互补的语音相关输出模式的高性能实时解码：文本、语音音频和面部化身动画。我们使用在参与者试图默说句子时收集的神经数据来训练和评估深度学习模型。对于文本，我们展示了准确而快速的大词汇解码，中位速度为每分钟 78 个单词，中位字错误率为 25%。对于语音音频，我们展示了清晰而快速的语音合成和根据参与者受伤前的声音进行的个性化设置。对于面部化身动画，我们展示了对虚拟口面运动的控制，以实现语音和非语音交流手势。解码器经过不到两周的训练就达到了高性能。我们的研究结果引入了一种多模式语音神经假体方法，该方法有望为重度瘫痪患者恢复完整的、具体化的交流能力。
老年人的可移动牙齿假体与大脑活动之间的关系：系统评价
目前，由于医疗保健的进步与以前的时代相比，预期寿命已取得显着改善。尽管如此，这种进步导致与年龄有关的疾病增加。1牙科也受到这些发展的影响，因为现在老年人的牙齿脱落是一个普遍的问题，它阻碍了造口系统的基本功能，例如语音，吞咽和咀嚼。2此外，牙齿脱落已被确定为糖尿病，心脏病和阿尔茨海尔语等非传染性疾病的潜在危险因素。3因此，研究表明，老年人的口腔健康是其整体生活质量的预测指标，与健康，成功和积极衰老的概念有关。全面解决这些趋势不仅需要健康方面的考虑，而且还需要个人的幸福感，功能和支持性的社会家庭环境，使他们能够继续自己的个人发展。4
端到端学习皮质神经假体视觉的安全刺激参数
通过皮质视觉神经植物对大脑的直接电刺激是一种有前途的方法，可以通过诱导对局部光（称为“磷烯”的局部光）感知来恢复视力障碍的基本视力。除了将复杂的感官信息凝结成低时空和空间分辨率下的有意义的刺激模式外，为大脑提供安全的刺激水平至关重要。我们提出了一个端到端框架，以学习安全生物学约束中最佳刺激参数（振幅，脉冲宽度和频率）。学习的刺激参数将传递给生物学上合理的磷酸模拟器，该模拟器考虑了感知到的磷光的大小，亮度和时间动力学。我们对自然导航视频的实验表明，将刺激参数限制为安全水平不仅可以维持磷光元素的图像重建中的任务性能，而且始终导致更有意义的磷光视觉，同时提供了对最佳刺激参数范围的见解。我们的研究提出了一种刺激生成的编码器，该编码器学习刺激参数（1）满足安全性约束，（2）使用高度实现的磷光模拟器来最大化图像重建和磷光解释性的合并目标，以计算刺激的时间动力学。端到端学习刺激参数以这种方式实现了关键的生物安全限制以及手头硬件的技术限制。
印度政府化学和肥料部
（c）＆（d）：自2018 - 19年以来，农业与农民福利部正在实施重组的国家竹制任务（NBM），以开发竹制行业的完整价值链以将种植者与消费者联系起来。在NBM下的竹种植园正在非森林政府土地和私人农民领域进行。目前，NBM正在包括北方邦和查mu和克什米尔的UT在内的23个州实施。到目前为止，在重组的NBM下，已经实现了46617公顷的竹种植园。在NBM下，在非森林地区占据的种植园的州详细信息是在附件i。