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人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
Aetna Rx - 医疗保险表格 - Cimzia (certolizumab) 注射药物预先认证请求
不耐受或不良事件史 肾功能损害 超敏反应 酒精使用障碍、酒精性肝病或其他慢性肝病的临床诊断 肝转氨酶升高 显著的药物相互作用 骨髓发育不良 母乳喂养 间质性肺炎或临床显著的肺纤维化 怀孕或目前计划怀孕 血液异常（例如，血小板减少、白细胞减少、严重贫血） 其他，请解释：
Dino-WM：预先训练的视觉特征的世界模型...
预测给定控制动作的未来结果的能力对于物理推理至关重要。然而，这种预测模型通常称为世界模型，已被证明具有挑战性的学习，通常是通过在线政策学习中为特定于任务的解决方案而开发的。我们认为，世界模型的真正潜力在于他们仅使用被动数据来推理和计划各种问题的能力。具体而言，我们要求世界模型具有以下三个属性：1）在离线，预采用的轨迹上进行训练，2）支持测试时间行为优化，3）促进任务无关紧要的推理。为了意识到这一点，我们提出了Dino World Model（Dino-WM），这是一种建模视觉动力学的新方法，没有重建视觉世界。Dino-WM利用了通过Dinov2预先训练的空间贴片特征，从而使其能够通过预测未来的补丁功能来从离线行为轨迹中学习。此设计允许Dino-WM通过动作序列优化实现邻国目标，从而通过将所需的目标贴片特征视为预测目标来促进任务不合时宜的行为计划。我们评估跨各个领域的Dino-WM，包括迷宫导航，桌面推动和粒子操纵。我们的实验表明，Dino-WM可以在测试时间生成零拍的行为解决方案，而无需依赖专家演示，奖励建模或预学的逆模型。值得注意的是，与先前的最新作品相比，Dinowm具有强大的概括能力，适应了多种任务家族，例如任意配置的迷宫，具有多种物体形状的推动操纵和多粒子场景。
预先公告
医疗技术企业联盟 (MTEC) 很高兴发布即将发布的项目建议书征集 (RPP) 的预公告，征集与下面列出的重点关注领域 (也称为“重点领域”) 相关的广泛的医疗原型技术和知识解决方案。提议的解决方案可能包括医疗技术、知识产品和物资（例如医疗器械、药品和生物制剂）。军事相关性是即将发布的 RPP 的一个主要特征。 ____________________________________________________________________________________ 背景： 当前的战时行动假设美国和我们的盟友将保持空中、陆地、海上、太空和网络优势。未来与同等和近同等对手的冲突预计将是分层对峙并跨多个领域进行。任务成功将取决于我们扩大竞争空间、战略和作战渗透、瓦解敌人防御、利用敌人弱点以及重新竞争以巩固收益的能力。医疗能力在未来战场的各个方面都发挥着关键作用，必须迅速实现现代化，以保持部队的战备状态并提高士兵的杀伤力。重点领域：为满足本 RPP 的目的，每份提案应仅具体针对下述一个重点领域。投标人不限于提交一份提案。与其中一个重点领域不符的项目可能不会被考虑资助。以下一般重点关注领域未按重要性顺序列出。每个领域的详细要求将在即将发布的项目建议书征求书中描述。预期的重点领域包括但不限于以下列表：
标准化或非标准化 403(b) 预先批准计划的批准申请
e 批量提交请求。填写 (1) 、 (2) 和 (3) 。 (1) 是否包括代表采用相同基本计划文件或单一文件计划且逐字相同的必要数量提供商提出的申请？如果“否”，请填写 (2) 。 (2) 如果 (1) 为“否”，请输入满足必要采用提供商数量要求的基本计划文件或单一文件计划的文件夹编号。 (3) 如果这是灵活计划，请回答 (a) 和 (b) 。 (a) 您是否已将计划的可选条款括起来并标明？ 。 。 。 。 。 。 。 。 (b) 您是否附上了书面陈述的副本，其中描述了提供商可用的选择以及可选条款的协调？ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。注意：此申请旨在与 Rev. Proc. 2021-37 结合使用。还建议使用所需修改 (LRM) 列表，可从 IRS 网站 www.irs.gov/lrms 获取。
预先索引组装的TN5转座体53152
每个井都包含4 µL的8 µm预组装TN5转身。该浓度是索引底漆对和TN5（8 µM TN5 + 4 µM寡核A + 4 µm寡核B）的组合。使用50,000个细胞在ATAC-SEQ中验证了预先索引的组装TN5转座体。测试了所有I5和I7指数组合，以确保在生物学相关的标记反应中效率。i5和i7索引组合被鉴定出来产生较少的测序读数，用索引N709代替，并在重新测试后产生正常的测序读数，以确认它们产生最佳结果。井，其中N709更换了该行中其他井的索引，并在上面的板映射中用红色N709*突出显示，以轻松查看板的逻辑布局的变化。
预先存在的 H1N1 免疫力可降低牛 H5N1 流感病毒的严重疾病
。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 10 月 23 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.10.23.619881 doi：bioRxiv 预印本
基于预先训练的DeNoising扩散模型
深神经网络（DNNS）在许多AI地球观察应用中（AI4EO）中作为关键解决方案的突出性（AI4EO）上升。然而，它们对对抗例子的敏感性构成了一个关键的挑战，损害了AI4EO算法的可靠性。本文在遥感图像（UAD-RS）中提出了一种新型的通用对抗防御方法，利用预训练的扩散模型来保护DNN免受表现出异质对抗模式的各种对抗性示例。具体而言，使用预训练的扩散模型开发了通用的对抗纯化框架，通过引入高斯噪声以及随后从对抗性示例中对扰动的纯化来减轻对抗的扰动。此外，还引入了自适应噪声水平选择（ANL）机制，以确定具有任务指导的Fréchet成立距离（FID）排名策略的纯化框架的最佳噪声水平，从而提高了纯化性能。因此，仅需要一个预训练的扩散模型来净化每个数据集的各种对抗性示例，这些示例具有异质性的对抗模式，从而大大降低了多个攻击设置的训练工作，同时在没有对抗扰动的情况下保持高性能。对四个异质RS数据集进行的实验结果，重点是场景分类和语义分割，表明UAD-RS的表现优于最先进的对抗性纯化方法，从而为七个常见的遇到的对抗性扰动提供了普遍的防御。com/ericyu97/uad-rs）。代码和预训练的模型可在线获得（https：//github。
使用预先认证的安全RTOS
在产品中证明安全RTOS®的过程简单明了。所需的只是遵循安全手册中有关如何在应用程序中安装，集成和使用SafeRTOS®的清晰，简洁的说明，并将结果证据提交给您的审计师。此外，使用我们的设计保证包（DAP），不需要重新测试目标硬件，从而减少了工作量。