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生成人工智能对信息完整性的威胁和潜在的政策响应
生成式人工智能 (AI) 的出现和更广泛的 AI 能力的增长引发了许多关于该技术对政体的影响以及信息和信任在有效民主中的作用的问题。甚至在 2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 和 DALL-E 时生成式人工智能取得突破之前，美国和其他国家就遭受了兰德公司研究人员所说的真相衰退，即事实和分析在公共生活中的作用下降。1 然而，生成式人工智能开辟了恶意使用和不知情滥用信息的更新途径，这可能对选举周期产生深远影响，赋予危险的非国家行为者权力，传播错误信息和虚假信息，并有可能破坏选举进程。2 本文旨在为政策制定者和学者提供简短而高层次的综述，介绍生成式人工智能可能对值得信赖的信息生态系统构成的潜在威胁。3 我们总结了可以减轻这些威胁的政策举措。在本文中，我们避免提供具体建议
大麻二酚（CBD） - 潜在的危害，副作用和未知数
使用非食品和药物管理局（FDA）批准的大麻二酚或CBD近年来引起了人们的关注，因为CBD越来越流行，并且正在针对各种健康状况进行销售。1一项对18岁及以上的美国成年人的民意调查发现，2019年有14％的人报告使用CBD产品，而在2020年进行了类似的民意调查发现，有三分之一的成年人报告使用CBD产品。2-3然而，未经FDA批准的商业CBD产品向公众销售并在计数器上可用，与临床研究中的成分有很大差异，其中4个，有限的证据以支持其安全性。5公众应意识到CBD产品的误解以及与使用相关的潜在危害和风险。
后生动物多细胞的起源：潜在的微生物黑天鹅事件
脊椎动物免疫系统能够在识别病原体的抗原序列时取决于T细胞特异性的强，聚焦的适应性反应。识别耐受性和抗原收敛引起的跨免疫反应，扩展了对相当相似的病原体的迅速反应。这表明在连续的流行病暴发（例如，具有不同变体的SARS-COV-2波）中，达到牛群免疫力可能会得到促进。定性研究降低了这种可能性，因为跨免疫保护很少进行消毒。我们使用最少的定量模型来研究跨免疫如何影响短时间和长时间尺度的流行动力学。在短期内，我们研究了灭菌和衰减免疫力的模型，发现了这两种机制之间的对应关系 - 因此，这表明衰减保护在实现牛群免疫中起着关键作用。我们的模型在流行参数空间中呈现图，这些图是根据获得的跨免疫水平来辨别威胁变体的。我们用SARS-COV-2数据说明了此应用，包括由于各国的疫苗接种率而引起的保护。在长期规模上，我们对滚动病原体之间的跨免疫进行了模拟，以表征成功菌株的统计特性。我们发现，持续的跨免疫保护改变了发生大规模爆发的流行参数空间的地区。我们的结果表明，基于跨免疫（包括SARS-COV-2 Pandemics）的群群保护的前景进行了乐观的修订。
kratom作为潜在的药物使用障碍损害减少剂
药物使用障碍有助于美国的大量发病率和死亡率。尽管有效治疗阿片类药物和酒精使用障碍的有效药物治疗方案，但由于多种原因，许多患者无法获得治疗，或者由于人们所感知到的污名或目前缺乏完全减少其药物使用的渴望，因此可能不愿意寻求护理。此外，对于患有兴奋剂或多肌固定障碍的患者，治疗方案受到限制。因此，需要扩大药物使用障碍损害减少武器群的必要性。kratom（mitragyna speciosa korth。）是一种可以产生阿片类药物和刺激性作用的草药，其在美国的使用正在增长。尽管人们对不良影响，依赖风险以及对其制造和销售的监管有限，但Kratom和早期临床前研究的药理学表明，潜在的作用是各种药物使用障碍的危害剂的潜在作用，并且历史上在东南亚使用了历史上的作用。这篇评论的目的是描述Kratom的使用史，药理学以及有关其在阿片类药物使用障碍中的治疗潜力的临床和观察性研究，以及酒精，兴奋剂和polySubStance使用障碍，同时还突出了目前围绕其使用的关注，并在文献中以及未来的研究中进行了现有缺口。
量子聚类的全面分析：寻找所有潜在的最小值
量子聚类 (QC) 是一种基于量子力学的数据聚类算法，通过用高斯函数替换给定数据集中的每个点来实现。高斯函数的宽度为 𝜎 值，这是一个超参数，可以手动定义和操纵以适应应用。数值方法用于查找与聚类中心相对应的量子势的所有最小值。在此，我们研究了表达和查找与二维量子势的最小值相对应的指数多项式的所有根的数学任务。这是一项杰出的任务，因为通常无法通过分析解决此类表达式。但是，我们证明，如果所有点都包含在大小为 𝜎 的方形区域中，则只有一个最小值。这个界限不仅在通过数值方法寻找解决方案的数量方面有用，它还允许提出一种“每个块”的新数值方法。该技术通过将某些粒子组近似为加权粒子来减少粒子数量。这些发现不仅对量子聚类问题有用，而且对量子化学、固体物理和其他应用中遇到的指数多项式也有用。
Lunar Rover与人为潜在的基于现场的启发式的启发式启发式
摘要：将于2030年左右建立的国际月球研究站，将为月球漫游器提供机器人武器作为建筑商。建筑需要月球土壤和月球漫游者，为此，由于短暂的一天，尤其是在南极附近，漫游者必须在有限的时间内遇到不同的航路点，而不会在有限的时间内遇到障碍。传统的计划方法，例如从地面上载指令，几乎无法以高效的效率同时处理许多流浪者。因此，我们提出了一种基于深度强化学习的新的协作路径规划方法，在该方法中，人工电位领域的目标和障碍都证明了启发式方法。的环境是随机生成的，在创建大小障碍和不同的航路点以收集资源，训练深厚的增强学习代理以提出行动，并带领流浪者在没有障碍，完成漫游者的任务并达到不同目标的情况下移动。在每个步骤中，由障碍物和其他流浪者创造的人工潜力领域都会影响流动站的动作选择。人工潜力领域的信息将转变为有助于保持距离和安全性的深度加强学习中的奖励。实验表明，我们的方法可以引导流浪者更安全地移动，而不会变成附近的大障碍或与其他流浪者发生碰撞，并且与具有改进的避免障碍物方法的多代理A-Star路径计划算法相比，消耗的能量更少。
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。
汀类药物靶向AMPK：一种潜在的治疗方法
摘要：尽管针对不可切除的转移性黑色素瘤患者的过度活化的BRAF V600 /MEK途径的靶向疗法取得了重大进展，但获得的耐药性仍然是未解决的临床问题。在这项研究中，我们专注于对抗曲梅尼的黑色素瘤细胞，这是一种广泛用于联合疗法的药物。分子和细胞变化在曲米尼戒断和抗曲米尼耐药细胞系中的交替期间进行了评估，这些细胞系显示了分化表型（MITF高 /NGFR Low）或神经犯罪型茎状的茎状推断型（NGFR高 /MITF）。药物戒断和药物补偿均未诱导细胞死亡，而不是舒适性的丧失，而是通过表型切换来适应了抗曲敏替尼的黑色素瘤细胞。在显示分化表型的抗性细胞中，Trametinib撤回明显降低了MITF水平和活性，这与细胞增殖能力降低有关，并评估为NGFR阳性细胞和衰老特征，包括IL-8表达和分泌。所有这些变化都可以通过曲线替尼的重新暴露来逆转，这强调了黑色素瘤细胞可塑性。抗trametinib的抗性细胞表现出去分化表型的响应性较小，可能是由于MITF水平已经很低，MITF水平是黑色素瘤表型的主要调节剂。考虑到抗黑色素瘤治疗的新方向，我们的研究表明，抗靶向治疗的黑色素瘤的表型可能是针对黑色素瘤患者选择二线治疗的至关重要的决定因素。