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模拟了大型语言模型和临床信用系统的滥用
1美国国立卫生研究院（NIH），美国国立卫生研究院（NIH），美国马里兰州贝塞斯达2已经提出了大型语言模型（LLMS）来支持许多医疗保健任务，包括疾病诊断和治疗个性化。虽然可以应用AI来协助或增强医疗保健的提供，但也存在滥用的风险。llms可用于通过不公平，不公正或不准确的标准分配资源。例如，社会信贷系统使用大数据来评估社会中的“可信赖性”，对那些基于仅由权力结构定义的评估指标（例如，公司实体或管理机构）定义的评分量很差的人进行了惩罚。强大的LLM可以扩大此类系统，该系统可以根据多模式数据 - 金融交易，Internet活动和其他行为输入来评估个人。医疗保健数据可能是最敏感的信息，可以通过“临床信贷系统”收集，并有可能用于侵犯公民自由或其他权利，这可能包括限制获得护理的访问。这项研究的结果表明，LLM可能会偏向于保护个人权利的集体或系统利益，从而有可能使这种未来的滥用。此外，本报告中的实验模拟了如何使用当前LLM利用临床数据集，以证明解决这些道德危险的紧迫性。1。最后，提出了策略来减轻开发大型AI医疗模型的风险。简介大语模型（LLMS）可以使用非结构化数据执行许多复杂的任务 - 在某些情况下，除了人类功能之外。1,2这种进步正在扩展到医疗保健：正在开发新的AI模型来使用患者数据进行任务，包括诊断，工作流程改进，监测和个性化治疗建议。但是，如果被管理当局，公司或其他决策实体滥用，临床AI潜在应用的这种增加也会给公民自由带来重大风险。对这种潜力的认识可能会降低风险，激励透明度，为负责任的治理政策提供信息，并导致开发针对“大数据压迫”的新保障措施。1.1社会信用系统社会信贷系统已在中国人民共和国（中国）引入，是大数据压迫的新兴例子。社会信贷系统旨在限制“被抹黑”的特权，但不能限制“可信赖”的特权。 3-23在社会信贷系统中，从公民/成员收集的大型多模式数据集可用于确定社会内的“可信赖性”，该指标是基于由权力结构定义和控制的指标。3-23被认为是值得信赖的，公民必须表现出对权力结构的忠诚，并与已建立的专业，财务和社会（行为）标准保持一致。否则，他们可能会失去自己和亲人的关键资源的访问权限。24例如，对管理机构的批评可能会导致旅行，就业，医疗服务和/或教育机会的限制。3-23甚至非常小的“犯罪”，例如轻率的购买，停车票或过度的在线游戏，也可能导致处罚。21-23最终，从电力结构中获取资源，威胁力量结构或以其他方式被认为是不受欢迎/不信任的任何行为都可能导致负面后果，包括由于公共“黑名单”而进行的社会羞辱。
碳再生二氧化碳地热发电技术
5。自2021年以来，进行了小规模的站点实验，对涉及地热井开挖的现场实验进行了准备（以下是“大规模站点实验”），因为有必要彻底评估诸如诱导地震和CO2的实验的风险，而在诱导的地震中泄漏了一些漏洞，并且在其他方面进行了研究22。目前，正在为实施计划于2025财政年度的小规模现场实验的实施做准备。
等离子体纳米腔中的电化学可切换多模强耦合
摘要：量子发射器和腔之间的强耦合相互作用为基本量子电动力学提供了原型平台。我们在此展示了亚甲蓝 (MB) 分子在室温下与亚波长等离子体纳米腔模式相干相互作用。实验结果表明，当 MB 分子发生氧化还原反应将其转化为无色亚甲蓝分子时，强耦合可以可逆地打开和关闭。在模拟中，我们展示了第二激发等离子体腔模式和共振发射器之间的强耦合。然而，我们还表明其他失谐模式同时有效地耦合到分子跃迁，产生不寻常的模式光谱偏移和极化子形成级联。这是可能的，因为等离子体粒子尺寸相对较大，导致模式分裂减少。结果为利用强耦合的主动控制的设备应用开辟了巨大的潜力。关键词：多模强耦合、强耦合控制、等离子体纳米腔、极化子形成
使用基于正向动力学的笛卡尔运动模拟在轨相互作用
在轨操作（例如维修和组装）被视为未来航天工业的优先事项。模拟在轨相互作用的地面设施是开发和测试太空技术的关键工具。本文介绍了一种使用地面机器人操纵器模拟在轨操作的控制框架。它将用于机器人操纵器笛卡尔运动控制的虚拟正向动力学模型 (VFDM) 与基于 Clohessy Wiltshire (CW) 模型的轨道动力学模拟器 (ODS) 相结合。众所周知，基于 VFDM 的逆运动学 (IK) 解算器比传统 IK 解算器具有更好的运动跟踪、路径精度和解算器收敛性。因此，它为基于轨道模拟的操纵器提供了稳定的笛卡尔运动，即使在奇异或接近奇异的配置下也是如此。该框架在 SnT 的 ZeroG-Lab 机器人设施上通过模拟两种场景进行了测试：自由浮动卫星运动和自由浮动相互作用（碰撞）。结果显示，ODS 指挥的模拟运动与机器人安装的模型执行的运动之间存在保真度。
模拟了大型语言模型和临床信用系统的滥用
1美国国立卫生研究院（NIH）的NIH临床中心，美国马里兰州贝塞斯达州2已经提出了语言模型（LLMS）来支持许多医疗保健任务，包括疾病诊断和治疗个性化。虽然可以应用AI来协助或增强医疗保健的提供，但也存在滥用的风险。llms可用于根据不公平，不准确或不公正的标准分配资源。例如，社会信贷系统使用大数据来评估社会中的“可信赖性”，从而根据仅由权力结构（公司实体，管理机构）定义的评估指标来惩罚那些得分差的人。强大的LLM可以扩大此类系统，该系统可以根据多模式数据（金融交易，Internet活动和其他行为输入）对个人进行评分。医疗保健数据也许是最敏感的信息，可以收集，并有可能通过“临床信贷系统”来侵犯公民自由，其中可能包括限制或配给标准护理。本报告模拟了如何利用临床数据集，并提出了减轻AI医疗保健模型固有的风险的策略。1。简介大语模型（LLMS）可以使用复杂的非结构化数据执行高级任务 - 在某些情况下，除了人类功能之外。1,2这种进步正在扩展到医疗保健：正在开发新的AI模型来使用患者数据进行任务，包括诊断，工作流程改进，监测和个性化治疗建议。但是，如果受到管理当局，公司或其他决策实体的虐待，临床AI普遍性的这种增加也会引起公民自由的重大脆弱性。对这种潜力的认识可能会降低风险，激励透明度，为负责任的治理政策提供信息，并导致新保障措施的发展。社会信贷制度是“大数据压迫”的新兴例子，旨在限制“抹黑”的特权，但不是“可信赖”。 3-23在社会信用系统中，从公民/成员收集的大型多模式数据集可用于确定给定社会内的“可信赖性”，基于仅由功率结构定义和控制的评分指标。3-23公民必须表现出对权力结构的忠诚，并积极地与专业，财务和社会优化的既定定义保持一致；否则，他们可能会失去自己和亲人的关键资源访问权限。例如，对管理机构的批评可能会导致旅行，就业，医疗服务和/或教育机会的限制。3-23甚至非常小的“犯罪”，例如轻率的购买，停车票或过度的在线游戏，也可能导致处罚。21-23最终，从电力结构中获取资源，威胁力量结构或以其他方式被认为是不受欢迎/不信任的任何行为都可能导致负面后果，包括由于公共“黑名单”而进行的社会羞辱。24个社会信贷系统旨在扩大公司，医院系统和其他实体持续存在的现有数据权滥用 - 无论是在监视/数据收集方面，都可以根据分数来采取的行动范围。记录的数据滥用示例包括从私人汽车购买数据，以根据驾驶行为以及使用筛查算法来增加保费，以否认老年人或残疾患者的健康保险索赔（覆盖医师建议）。25-28同样，有偏见的算法被用于错误地拒绝器官移植，并且一项研究警告了多基因风险评分在永久性种族/种族歧视中的作用
多模航天器推进系统的电源处理单元和馈电系统开发
多模式航天器推进系统集成了两种或多种使用共享推进剂的推进模式。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校目前正在与 Froberg Aerospace, LLC 合作开发一种结合化学分解模式和电喷雾模式的多模式系统。从根本上讲，多模式航天器推进系统由推进器、电源处理单元和推进剂进料系统组成。本文详细介绍了之前开发的原型单推进剂电喷雾推进器的电源处理单元和进料系统的持续开发。电源处理单元由两个独立的升压电路组成，一个在电喷雾操作期间提供 3.25 kV DC，另一个在化学模式操作期间提供 24 V DC。进料系统架构是一个单一的气体加压系统，每个操作模式都有不同的流路，并且必须在电喷雾模式下提供约 850 nL/s 的体积流速，在化学模式下提供 100 μL/s 的体积流速。
2024铝合金激光定向能量沉积残余应力：模拟与验证
摘要 基于激光的金属定向能量沉积模拟受到越来越多的关注，旨在减少选择适当的加工条件来修理或大修实际部件的实验工作。需要解决的主要问题之一是对残余应力的评估，残余应力可能导致零件在标称载荷下失效。在这方面，特别是涉及铝合金，很少有研究进行开发和验证。本文解决了这方面知识的缺乏：即，在单次沉积的情况下讨论了模拟沉积金属活化的正确方法，并将其转移到基板上多次沉积的情况。通过与 X 射线衍射产生的实际应力进行比较来验证预测的残余应力。
Codewithzichao@DravidianLangTech-EACL2021：探索泰米尔语中模因分类的多模态变换器
近年来，随着社交媒体平台的繁荣，表情包逐渐成为网络交流的一部分。因此，检测表情包是否对个人或组织具有冒犯性对于确保互联网内容的多样性和可持续性至关重要。对表情包进行分类是否为恶意内容是一项具有挑战性的任务。此外，目前已经有很多工作集中在英语上（Truong 和 Lauw，2019 年；Xu 等，2019 年；Cai 等，2019 年），但针对泰米尔语的研究很少。泰米尔语表情包分类共享任务填补了这一空白。此共享任务的目标是检测从社交媒体平台收集的表情包是否为恶意内容。每个表情包都标有恶意或非恶意类别。此外，每张图片都嵌入了泰米尔语和拉丁字母的字幕转录。这是一个多模态分类任务，给定图像和文本对，系统必须将此对分类为 troll 或非 troll 类。在本文中，我们探索了一种用于泰米尔语 meme 分类的多模态转换器。根据图像和文本的特征，
通过偏斜信息量化多模玻色磁场的非经典性
在其成立的早期，量子力学也被称为波浪力学，量子状态被称为波形[1]，这突显了材料运动的经典轨道现实的根本性，这种情况在现代量子光学上反转，在现代量子上，经典性与波动性质和非类粒子相关（量子性7 pontic）是与2相关的pontos iS pontos is classication s的相关性。对非经典性的追求导致量子光学的出现，许多理论上鉴定了光的非经典特性（玻璃体场），例如挤压，反式堆积，副统计统计数据，SchrödingerCat States等，这些量子已经经验丰富，并且已经经验丰富，并且已经进行了数量的量化。现在已广泛认识到，波斯环境状态的非经典性是量子力学的基本组成部分，也是量子实践中的重要资源，具有广泛的应用。已做出了明显的努力来检测和量化国家的非古老性，并引入了各种措施或量化器。第一个广泛使用的数量来表征光的非经典性，似乎是曼德尔的Q参数[11]，它使用光子数与泊松分布的偏差来指示非经典性。各种基于距离的
专用于超低功耗应用的无电感多模 RF-CMOS 低噪声放大器
摘要 本文介绍并分析了一种专用于 2.4 GHz 无线传感器网络 (WSN) 应用的多模式低噪声放大器 (LNA) 的设计。所提出的无电感器 LNA 采用 28 nm FDSOI CMOS 技术实现，基于共栅极配置，其中嵌入共源级以提高电路的整体跨导。该 LNA 经过专门设计和优化，可解决三种操作模式。重新配置是通过电流调谐以及切换放大晶体管的背栅极来完成的。所提出的实现方式可使品质因数 (FOM) 在不同操作模式下保持恒定。在低功耗模式下，LNA 仅消耗 350 uW。它实现了 16.8 dB 的电压增益 (G v ) 和 6.6 dB 的噪声系数 (NF)。在中等性能模式下，增益和噪声系数分别提高到 19.4 dB 和 5.4 dB，功耗为 0.9 mW。在高性能模式下，增益最大，为 22.9 dB，噪声系数最小，为 3.6 dB，功耗为 2 mW。输入参考三阶截点 (IIP3) 所表示的线性度恒定，接近 -16 dBm。报道的 LNA 仅占用 0.0015 mm 2 。