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商业最终确定了从外国对抗威胁中获得连接的车辆供应链的规则
华盛顿特区 - 今天，美国工商部工业与安全局（BIS）宣布了最终规则，禁止某些交易，涉及涉及销售或进口连接的车辆，将特定的硬件和软件集成了分别销售的组件，或者与中国人民（PRC）或俄罗斯人（PRC）或Russia分别销售的组件。bis及其信息与通信技术与服务办公室（OICT）发现，源自中国或俄罗斯的某些技术对美国国家安全构成了不当且不可接受的风险。今天的行动代表了长达数月的监管过程，以设计，寻求公众意见，并最终确定一项措施，以保护美国道路上的驾驶员和乘客。“今天的汽车不仅是车轮上的钢 - 它们是计算机。他们具有相机，麦克风，GPS跟踪以及其他连接到互联网的技术。通过此规则，商务部正在采取必要的步骤来保护美国国家安全，并通过防止外国对手操纵这些技术来访问敏感或个人信息，来保护美国国家安全，并保护美国人的隐私。”“这是一种有针对性的方法，可确保我们将中国和俄罗斯制造的技术远离美国道路，并保护我们国家连接的车辆供应链。”
-121-人工智能系统在对抗中的作用...
在存在许多希望使用技术打击电子犯罪的研究的存在下，仍然存在某些差距和挑战，但尚未得到充分解决。 div>主要差距之一是涉及缺乏研究人工智能系统在约旦通用安全局/电子犯罪部门的应用。 div>这意味着我们对使用这些系统的经验和结果没有足够的了解。 div>为此 div>
对抗使用生成AI对国土安全的影响
执行总结数字内容伪造技术的快速发展构成了重大威胁，并对国土安全任务构成了重大风险。面部编辑和变形技术可以创造出现实的人体面孔，从而可能损害面部识别系统，从而导致未经授权的访问和身份管理中的违规行为。在视频中交换面孔的能力可能会破坏视觉验证过程的可靠性。语音克隆应用程序可以复制个人的声音，可能会对执法任务提出严重的挑战。生成人工智能（Genai）儿童性虐待材料（CSAM）正在增加。这种生成的材料是有害和非法的。诸如预防恐怖主义的任务变得复杂，因为数字内容伪造会促进动荡并促进激进化。数字内容伪造的含义扩展到确保网络空间和保护关键基础设施，例如通过设计和执行复杂的社会工程攻击。此外，他们威胁着基本任务的完整性，包括紧急和灾难管理，运输安全和海上意识。本报告提出了八个关键的技术观察和考虑因素：便利与安全：在对便利性增加的渴望下，政府身份管理系统（例如全球入境和真实ID）试图扩大用户通过Internet注册的能力。本报告评估了用于创建和传播数字内容伪造并描述其演变的技术；评估外国政府和非政府实体如何使用这些技术来武器化数字内容伪造；讨论武器化数字内容伪造的影响，并特别考虑国土安全任务；并且描述了降低风险的策略，以应对和减轻这些威胁。越来越多的Deepfake技术使用可以打败在线身份管理系统，建议谨慎，并认识到在线注册所带来的安全含义。多管齐下的缓解方法：我们目睹了生成和检测深击的方法之间的“猫与鼠标”游戏。检测高度确定性的深击将永远是一个挑战。考虑到将用于创建出于合法目的（包括电视和电影院）的Genai的量增加，这一挑战是更大的。明天的威胁：Genai技术正在改善并变得越来越广泛，这表明高度现实的欺骗性媒体的威胁只会随着技术加速的能力和可访问性而增长。AI软件：DeepFakes和创建它们的算法最终在软件中表现出来，这些软件受到网络攻击和剥削的影响。因此，许多迫在眉睫的网络安全问题会使AI和Genai风险复杂化。AI硬件和AI竞赛：将对美国对AI硬件平台的未来领导和控制。美国在这些领域的优势将受到未来市场和技术挑战的影响，例如供应链障碍和竞争，以避免使用主要供应商的筹码成本高昂。技术情报：民族国家级别的能力以现有的商业和开源AI体系结构为基础，但是由于民族国家既拥有独特的资源和独特的专有数据集来培训Genai模型，所以他们在数字内容伪造方面的未来熟练程度可能会增强。人工通用情报（AGI）里程碑：通过研究提高AGI将受益于描述用例和基准以及能量估计的框架，并将其用作成功标记或里程碑。
改进的Pix2Pix生成对抗网络模型，以增强甲状腺结节分割
摘要 - 甲状腺结节是一种病变，医生通常需要高级诊断工具来检测和进行后续诊断。有监督的深度学习技术，尤其是生成的对抗网络（GAN），已被用来提取基本特征，检测结节并生成甲状腺面膜。但是，由于识别癌症区域和训练模式崩溃的高成本，这些方法在获得培训数据方面面临重大挑战。因此，本研究提出了一个GAN模型的改进，即用于甲状腺结节分割的像素到像素（Pix2Pix）模型，在该模型中，将发生器与监督损失功能合并，以解决GAN训练期间的不稳定性。该模型使用了具有u-Net体系结构启发的编码码头结构的生成器来产生掩码。该模型的歧视者由多层卷积神经网络（CNN）组成，以比较真实和生成的面具。此外，使用三个损失函数，即二进制跨透明镜丢失，软骰子丢失和jaccard损失，并结合损失gan来稳定GAN模型。基于结果，提出的模型从超声甲状腺结节图像中实现了97％的癌症区域检测准确性，并使用稳定模型对其进行了分割，其发电机损耗函数值为0.5。简而言之，这项研究表明，与半监视分割模型相比，改进的PIX2PIX模型在结节分割精度方面产生了更大的灵活性。关键字 - 甲状腺结节分割，超声图像，深度学习，生成对抗网络，pix2pix，损失功能
对抗耐药病原体的抗菌潜力
二甲双胍主要用于治疗2型糖尿病 (T2DM)，它通过激活AMP活化蛋白激酶 (AMPK) 来改善胰岛素敏感性并抑制肝脏糖异生，从而调节细胞能量稳态。它还通过抑制复合物I来影响线粒体呼吸，从而改变ATP的生成并增加细胞内AMP水平。尽管二甲双胍被广泛使用，但它仍可能引起恶心和腹泻等胃肠道副作用。新兴研究强调了二甲双胍的抗菌特性。它通过减少酰基高丝氨酸内酯 (AHL) 的生成来破坏铜绿假单胞菌的群体感应 (QS)，从而影响生物膜的形成和毒力。此外，它还显示出对抗金黄色葡萄球菌和肺炎克雷伯菌等多重耐药细菌的活性。这些发现表明二甲双胍具有作为辅助抗菌剂的潜力。它能够调节细菌通讯和代谢，为解决抗生素耐药性问题提供了广阔的前景，尤其是与传统抗生素协同使用时。进一步的研究可以验证其在这方面的临床应用。
对抗生素耐药感染儿童的挑战
一个例子是CE -FILOCE，这是GARDP投资组合中一种新型的抗生素治疗方法，在帮助停止AMR的上升和扩散方面，它具有潜在的重要作用。虽然目前仅获得成人许可，但Shionogi正在完成监管试验以建立小儿剂量。GARDP最初将在单独使用时研究其在治疗新生儿败血症方面的用途，然后与其他抗生素结合使用，并在具有耐碳青霉烯抗生素的细菌引起的感染中。
转移学习增强回归生成对抗网络，用于最佳EVTOL起飞轨迹预测
摘要 - 深层神经网络具有无人机位置和方向估计的显着视觉感知功能，但它们对不同天气条件的韧性仍需要改善。这些模型通常会在适应新环境时遭受灾难性遗忘，而失去了以前获得的知识。终身学习方法旨在平衡学习灵活性和记忆稳定性。在本文中，我们提出了一种基于图像的方法，以在不同的天气条件下使用2D图像（包括阳光，日落和雾气场景）估算无人机的相对高度。我们的实验表明，当模型在不同的天气数据集上依次训练模型时，尤其是当新图像与初始训练数据集的数据集有很大差异时。但是，测试弹性重量合并（EWC）和直接误差驱动学习（EDL）分别表明，每种方法都有助于维持各种天气条件的稳定性和表现。我们的结果表明，这些方法在各种环境条件下的可行性和有效性。索引术语 - UAV高度估计，持续学习，增量学习，终身学习，弹性权重结合，直接误差驱动的学习。
大语言模型的对抗性进化增强学习框架
大型语言模型（LLMS）传统上依赖手动及时工程，这可能是耗时且容易受到人类偏见的影响。在本文中，我们提出了一个基于进化增强学习原理（EVORL）的对抗性进化增强学习（AERL）框架[Lin等，2023]，以实现对AI剂的持续自我投资。我们的方法迭代生成，测试和完善了通过四个组件的提示或配置：（1）进化提示作者/改进器/改善者，（2）进化模型，（3）对抗模型和（4）法官。通过将候选模型暴露于对抗性的场景中，并通过进化运算符选择最佳变体，AERL促进了强大的，域特异性的解决方案，而无需重新进行过多的人类试验和错误。受到Evorl [Bai等，2023]中多目标优化技术的启发和对抗性训练方法[Goodfellow等人，2014]，我们的经验性和有意义的示例来自分散财务（DEFI）（DEFI），代码生成，并且数学推理说明了我们框架的多功能性。结果表明，对抗性的进化策略可以在维持高适应性和性能的同时，诱导地减少人驱动的猜测。
一致的生成对抗网络
简介：使用实验室模拟或陆地模拟环境中产生的支持数据来解释行星表面的远程光谱。域翻译弥合了这些数据集之间的差距以解释航天器仪器限制，但是对于这种比较，很少有专用的自动化机制存在 - 单独使用广义模型。生成模型已用于重建稀疏的观察结果，并补偿了探测器特异性的噪声和信号转移。生成域翻译提供了一个独特的机会，可以比较具有相关多种属性但不同观察条件的数据集[1-3]。空间，时间，成分，嗜热物，环境和其他观察性特征可能会在仍然具有至少一个基础特性的数据集中有所不同。两个具有巨大不同频谱分辨率的数据集可能具有相同的特征吸收功能，但是在每个功能中识别每个功能都是完全不同的任务。例如，与未知仪器遮盖的8-32频段光谱中的特征很容易与在实验室中没有手动差异的150个或更多频段的类似光谱进行比较。在这里，我们证明了生成对抗网络（GAN）在观察域之间翻译光谱数据的同时，同时保留了歧管组成和热物理特征，但以最小的重建损失转换了特定的特定环境。此域翻译模型可以将低分辨率的远程光谱转换为更高的分辨率，并有效地补偿了仪器响应功能，大气干扰，目标温度或反照率以及其他特定于观察的效应。
在教育中对Chatgpt的道德使用 - 对抗AI引起的窃的最佳实践
Openai开发的高性能人工智能语言模型Chatgpt的出现引起了学术界的兴奋和关注（Li，2024年）。配备了先进的自然语言处理技术，Chatgpt能够生成类似人类的文本，这些文本可为广泛的查询提供连贯的和上下文相关的响应。这种前所未有的能力提高了乐观和关注，因为它可以从根本上改变学术界，工业和日常生活中的传统实践（Cambra-Fierro等，2024）。“问我任何东西”和“我可能有一个好的答案”的基本功能不再仅仅是许多领域的关注点。在期刊中传播的科学知识已经在努力在这种技术将发挥的作用。关于它是否会并且可以合着的问题（Tang，2024）。建立知识的教授立即面临在这种技术存在下评估学生的挑战。这些是实用和合法的问题。在增加学生参与，协作和可及性成果方面，Chatgpt具有许多好处，但它也具有非常严重的学术完整性影响：其核心是窃。本文制定了有关教育工作者如何通过在AI工具的学术用途中促进道德使用和公平性来帮助减轻这些风险的全面策略。