XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System已知
已知问题和指导（1/2）
*黄色高亮表示已进行更新 ACT：任务协调跟踪器 ACFT：陆军战斗体能测试 AGCM：陆军优良品行奖章 AGR：陆军警卫预备队 AMPO ADSN：陆军军饷办公室支付站符号编号 ARISS：陆军征兵信息支持系统 ASI：附加技能标识符 ASC：行政系统更正 ATMS：陆军训练管理系统 BASD：基本现役日期 BCT：基本战斗训练 BDAP：基本任命日期 BI：商业智能 CRM：客户关系管理 DJMS：国防联合军饷系统 DLPT：国防语言能力测试 DMDC：国防人力数据中心 DML：分发管理级别 DMSL：分发管理子级别 DRSS-A：国防战备报告系统 - 陆军 ECR：工程变更请求 E-EFMP：企业特殊家庭成员计划 ELM：企业学习管理 (ELM) ERD：预计发布日期 ETS：服务期限到期 HRAR：人力资源授权报告IAW：符合 iPERMS：交互式人事记录管理系统 KEEB：关键实体启用包 JO：职位空缺 MACP：已婚军人夫妇计划 MCC：军事组件类别 (MilCompCat)
是时候讨论人工智能的已知风险了
关于人工智能风险和监管，而其他社区则被排除在外。纽约市人工智能现在研究所所长 Amba Kak 表示，科技行业领袖撰写的信件“本质上是在划定谁是这场对话中的专家的界限”，该研究所专注于人工智能的社会后果。人工智能系统和工具具有许多潜在优势，从合成数据到协助医疗诊断。但它们也可能造成有据可查的危害，从有偏见的决策到消除工作。专制国家已经滥用人工智能驱动的面部识别来追踪和压迫人民。有偏见的人工智能系统可能会使用不透明的算法来拒绝向人们提供福利、医疗保健或庇护——这些技术的应用很可能对边缘化社区的人们产生最大影响。关于这些问题的辩论正陷入僵局。围绕最新生成式人工智能的最大担忧之一是它可能会助长虚假信息。这项技术使得制作更多、更令人信服的虚假文字、照片和视频变得更加容易，这些文字、照片和视频可能会影响选举，或者破坏人们信任任何信息的能力，从而可能破坏社会稳定。如果科技公司真的想避免或降低这些风险，他们必须把道德、安全和问责放在工作的核心位置。目前，他们似乎不愿意这样做。OpenAI 对其最新的生成式人工智能模型 GPT4 进行了“压力测试”，促使它产生有害内容，然后采取保护措施。但尽管该公司描述了自己所做的工作，测试的全部细节和训练模型的数据并未公开。科技公司必须制定负责任地开发人工智能系统和工具的行业标准，并在产品发布前进行严格的安全测试。他们应该将完整的数据提交给能够验证它们的独立监管机构，就像制药公司在药品上市前必须向医疗当局提交临床试验数据一样。为了实现这一点，政府必须建立适当的法律和监管框架，并适用现有的法律。本月早些时候，欧洲议会批准了《人工智能法案》，该法案将根据潜在风险对欧盟的人工智能应用进行监管——例如，禁止警察在公共场所使用实时面部识别技术。研究人员必须发挥自己的作用，从下至上建立负责任的人工智能文化。该法案在成为欧盟成员国的法律之前，还有进一步的障碍需要清除，而且有人质疑该法案缺乏关于如何执行的细节，但它可能有助于制定人工智能系统的全球标准。关于人工智能风险和监管的进一步磋商，例如即将举行的英国峰会，必须邀请各种各样的与会者，包括研究人工智能危害的研究人员，以及已经或特别有可能受到该技术伤害的社区代表。4 月，大型机器学习会议 NeurIPS（神经信息处理系统）宣布通过了会议提交的道德准则。这包括一项期望，即涉及人类参与者的研究已经
关于口吃神经生物学的已知和未知数
au：PleaseconfirmThatalleheadingLevelsarerePresentedCorrected：口吃发生在大脑和行为开发的动态阶段的幼儿时期。最新的研究对接近这个关键发育时期的年龄段的儿童进行了研究，已经确定了早期的大脑改变，这些变化很可能与口吃有关，而自发恢复似乎与区域间连通性的增加有关。相比之下，成年人的治疗驱动的改善与语音网络内外的功能重组有关。口吃的病因仍然神秘。这个尚未解决的谜团突出了关键问题，并指出了神经影像学的发现，这些发现可以激发未来的研究，以发现遗传学，相互作用的神经层次结构，社会环境和奖励电路如何有助于口吃的许多方面。
火箭发射的已知未知数
2000 年金融服务和市场法免责声明，适用于投资专业人士：本 Skyrora_Deck 仅发送给投资专业人士（该术语定义见 2000 年金融服务和市场法（金融推广）令 2005 年第 19(5) 条（“FPO”））或可以合法分发本文档的人员。因此，没有投资相关专业经验的人员不应依赖本 Skyrora_Deck。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
提供针对已知和未知的保护（Zeroday ...
没有金融组织没有漏洞，这些漏洞使肇事者能够发起勒索软件攻击，安装病毒，恶意软件或特洛伊木马，可以渗透自我服务环境。这些类型的高级持续攻击的频率正在上升。攻击者不只是尝试本地攻击方法；他们现在试图通过渗透金融机构的后台系统来远程远程访问未经授权的访问。这种集中攻击不能使用传统的白名单，反病毒或启发式安全解决方案停止。Vynamic Security Intrusion Protection遵循现代安全方法，实施最少的特权限制程序，而不仅仅是白名单。与严格的，现成的模块化政策一起，入侵保护可以有效地阻止这些现代而不断发展的威胁，并提供强大的安全障碍。
索引所有人生的已知生物序列
（‡等等贡献。∗应向谁解决。）9公共存储库中可用的生物测序数据量正在成倍增长，形成了10个宝贵的生物医学研究资源。然而，使其在11种生活和数据科学中的研究人员可以访问且易于访问是一个未解决的问题。在这项工作中，我们利用了最近开发的，非常有效的12个数据结构和算法来表示序列集。我们在所有13个生命的进化枝中制作了DNA序列的石柄，包括病毒，细菌，真菌，植物，动物和人类，都可以完全搜索。我们的索引可供研究社区免费使用。在单个消费者硬盘驱动器（≈100USD）上，输入序列（最多15 5800×）的高度压缩表示形式，使使用可使用的有价值的资源成本效益和16个易于运输。我们提出了一种基本的方法论框架，称为Metagraph，该框架使我们使用注释的DE Bruijn图可缩减索引非常大的DNA或蛋白质序列。我们证明了18个可行性，即索引现有的测序数据的全部范围，并提出新的方法，以实现高效和成本-19有效的全文搜索，按点数为0.10美元，每个查询的MPB $ 0.10。我们探索了几个实际用例20，以挖掘现有的档案，以进行有趣的关联，并证明了我们对综合21分析的索引的实用性。22
已知或怀疑的冠状动脉疾病（CAD）
AAA = abdominal aortic aneurysm ACS = acute coronary syndrome ASCVD = atherosclerotic cardiovascular disease AF = atrial fibrillation AV = atrioventricular BPM = beats per minute CABG = coronary artery bypass CAC = coronary artery calcium CAD = coronary artery disease CCTA = cardiac CT anciography CPG = clinical practice指南CPM =护理过程模型CT =计算机断层扫描CTNI =心脏肌钙蛋白-I ECG =心电图=心电图回声echo =超声心动图FDG =荧光氧化葡萄糖FFR =分数流量储备GFR = GFR = GFR = GFR = glomerular滤过率 catheterization LVEF = left ventricular ejection fraction MRI = magnetic resonance imaging mSv = milli-sievert NSTEMI = non-ST-elevation myocardial infarction PAD = peripheral artery disease PCP = primary care provider PET = positron emission tomography PPM = permanent pacemaker PVC = premature ventricular contraction SPECT = single-photon emission computed tomography STEMI = ST-elevation心肌梗塞VT =心室心动过速
将已知药物重新用于共价和非...
在没有获批疫苗的情况下，开发有效的 SARS-CoV-2 抗病毒药物对于应对当前因 COVID-19 传播而导致的大流行性健康危机至关重要。由于任何传统的药物发现计划都是一个耗时且昂贵的过程，需要十多年才能完成，因此对现有药物进行计算机模拟再利用是快速选择有希望的临床候选药物的首选方法。在此，我们提出了一项虚拟筛选活动，以识别 SARS-CoV-2 木瓜蛋白酶样蛋白酶 (PLpro) 的共价和非共价抑制剂，这些抑制剂显示出对 COVID-19 治疗的潜在多靶点活性。从 ChEMBL（版本 27.1）下载了一个包含 688 种 III 期和 1702 种 IV 期临床试验药物的数据集，并将其对接到最近发布的 PLpro 与共价结合肽抑制剂复合物的晶体结构上。通过结合蛋白质-配体相互作用指纹相似性、常规对接分数和 MMGBSA 结合自由能对获得的结果进行分析，并确定了一些有趣的候选药物以进行进一步的体外测试。据我们所知，这项研究代表了首次尝试重新利用药物来共价抑制 PLpro，并可能为针对 COVID-19 的新治疗策略铺平道路。