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社论：外阴癌的诊断和治疗
外阴癌虽然是一种罕见的妇科癌，但在诊断，治疗和结局中提出了值得注意的挑战（1，2）。它需要一种高度量身定制的方法来管理医疗和社会心理方面，仔细考虑功能和美学影响（3-5）。与其他妇科癌症相比，发病率较低，但外阴恶性肿瘤在早期发现，分期和治疗性干预措施周围具有相似的复杂性（5-7）。的确，在意大利，在50岁以下的女性中，外阴鳞状细胞癌的发生率一直在增加，估计比90年代估计每年增长 +1.20％（1）。该研究主题的主要目的是探索外阴癌诊断，治疗和管理方面的进步，特别着重于改善治疗方法，诊断策略和患者生活质量。本研究主题中提出的研究重点介绍了了解外阴癌的分子和临床方面的重要发展，解决了治疗方面的挑战以及对创新管理方法的需求。在此研究主题上总共发表了六篇高质量论文：两项系统评价，三篇原始研究文章和一篇评论文章。，这些研究强调了外阴癌管理的复杂性，从早期检测和分期到个性化的治疗选择，强调了改善策略和结果的需求。Emagneneh等人的研究。重点介绍了外阴癌管理中的几个持续问题。所讨论的主要全球挑战之一是诸如撒哈拉以南非洲地区的宫颈癌的存活率较低，在撒哈拉以南非洲，可以使用预防性筛查，早期检测和治疗仍然有限。系统的审查表明，生存率可能不到35％，强调了医疗保健访问的差异。尽管外阴和宫颈癌具有不同的病因，但这项研究强调了医疗基础设施的更广泛问题，以及对改善预防，诊断和治疗访问的国际合作需求。改善HPV疫苗接种，筛查和早期干预策略的努力可以同样受益于外阴癌的护理，尤其是在服务不足的地区。
黑客行动主义攻击带来的威胁日益增加 - Forescout
今年，针对关键基础设施和关键服务企业的黑客攻击数量和影响大幅增加。许多攻击针对的是物联网 (IoT) 和运营技术 (OT) 设备等非托管设备。攻击的动机是全球地缘政治或社会发展，目的是传播信息或造成物理破坏。此类攻击的目标包括伊朗的钢铁厂、俄罗斯的军用车辆维修厂、以色列的加油站和美国的可编程逻辑控制器 (PLC)。这些示例以及本报告中讨论的许多其他示例应有助于消除黑客攻击只是小麻烦的神话，因为它们展示了此类威胁行为者如何大大扩展了他们的武器库。黑客行动主义自 90 年代以来就已存在，传统上专注于数据盗窃或拒绝服务和针对网站的破坏攻击。时至今日，许多著名组织（例如 KillNet）仍在进行此类攻击。然而，十多年来，黑客行动主义团体一直对关键基础设施和可通过互联网访问的 OT 表现出兴趣。这种兴趣在 2022 年变得更加强烈。组织的联系比以往任何时候都更加紧密。仍有数千台高度关键的设备暴露在网上。由于存在不需要专业知识的公共扫描和攻击工具，简单到中等复杂的攻击现在已经商品化。最后，黑客行动主义者不再只扫描 IT 设备（例如 Web 服务器），而是越来越多地将注意力集中在 OT 设备上。例如，他们正在与 HMI 和 SCADA 系统交互以更改操作参数，并利用 OT 协议禁用 PLC 或直接在其寄存器上写入变量。全球各地的组织都应将这一趋势视为提醒，以整体方法保护其资产。应特别考虑非托管设备、物联网和 OT。这些设备通常在设计上不安全，可能带来额外的风险，因为它们不仅是国家行为者或网络犯罪团伙的目标，也是黑客行动主义者的目标。这些黑客行动主义者还在社交媒体平台上分享他们攻击的细节，他们可能会在那里激发新的威胁行为者在随后的攻击中走得更远。在本报告中，我们：
引用 Khalaf K, Chamieh M, Welc N, Singh C, Kaouk JL, Kaouk A, Mackiewicz A, Kaczmarek M 和 Perek B (2025) 涉及免疫的细胞方面
吸烟、社会经济地位、糖尿病等。截至 2021 年，世界心脏联盟报告称，超过 5 亿人受到 CVD 影响，其中 2050 万人死亡与 CVD 有关，占全球死亡人数的 1/3。尽管新的治疗方案和生活方式的改变已被证明可以改善 CVD 患者的预后 ( 2 )，但与 35 年前记录的与 CVD 相关的死亡人数相比，这一数字约高出 60%。随着当前医学的所有进步，以下高数字主要是由于人口增长和老龄化 ( 2 )。动脉粥样硬化这个词源于希腊语词根，可以分解为“动脉粥样硬化”，对应于脂肪堆积和巨噬细胞，以及“硬化”，表示由结缔组织、平滑肌细胞和白细胞组成的纤维组织。 19 世纪初，Jean Lobstein 引入了“动脉粥样硬化”一词，为动脉疾病带来了更深刻的含义和理解 (3)。几年后，该领域的两位先驱提出了相互矛盾的动脉粥样硬化发展理论。一方面，奥地利医生 Carl Von Rokitansky 在“血栓形成”理论中提出了动脉粥样硬化发展的假说。他推测机械原因或其他原因造成的血管损伤是动脉粥样硬化斑块形成的原因 (4)。另一方面，德国医生 Rudolf Virchow 假设血管内已经存在的各种免疫促炎细胞簇是动脉粥样硬化发展的原因 (5)。直到 90 年代末，Russell Ross 才提出损伤后的慢性炎症会导致一系列事件，最终形成动脉粥样硬化斑块 ( 6 , 7 )。Carl Von Rokitansky 的研究中获得的人体样本表明，早期病变中存在 T 淋巴细胞，从而具体说明了慢性炎症对动脉粥样硬化发展的重要性 ( 3 )。如前所述，动脉粥样硬化的发展是多方面的，我们不知道为什么动脉粥样硬化的形成和进展会伴有血管和内皮不稳定以及免疫细胞过度激活。然而，这一切的核心是一个慢性炎症过程。这篇综述文章将讨论动脉粥样硬化发展的阶段、参与其发展的免疫细胞和免疫介质。
调查：通过示例
在侧通道攻击中，攻击者利用计算或存储中的副作用来揭示表面上的秘密信息。许多侧向通道攻击源于以下事实：计算机是现实世界中的物理对象，因此计算可能需要不同的时间[KOC96]，导致功耗不断变化[KJJ99]，产生电磁辐射[QS01]或产生声音[GST14]，Sound [GST14]，Light [FH08]或温度[HS14] fluct [HS14]。泄漏信息的特定特征取决于算法的高和低级实现细节，通常是计算机硬件本身：分支条件，错误条件，内存缓存驱逐行为或电容器放电的细节。在已发表的文献中进行的第一批侧道攻击的作品并没有直接针对密码学[EL85]，但是由于Kocher在90年代（KOC96，KJJ99）上的时间和权力分析的工作，密码学已成为侧渠道工作的流行目标。但是，很少有攻击者能够通过侧渠道读取完整的加密秘密。许多侧通道攻击所揭示的信息通常是间接或不完整的，或者可能包含错误。因此，为了充分理解给定脆弱性的性质，侧通道分析师通常需要利用其他隐次分析技术。在这种情况下，密码分析员的主要目标通常是：“我获得了以下有关秘密密钥的不完整信息。也就是说，这是一项非竭尽全力的调查，也是一个具有动机示例的具体教程。我们它使我能够有效地恢复其余的密钥？”不幸的是，没有一个尺寸的答案：这取决于所使用的特定算法，以及已恢复的信息的性质这项工作的目标是在一个地方一起收集该领域中最有用的一些技术，并提供一个相当全面的分类，以了解已知在实践中最常见的场景有效的效率。该领域的许多算法论文都具有完整的一般性结构，有时会掩盖读者关于方法为什么工作的直觉。在这里，我们旨在提供最小的工作示例，以说明简单但非平凡的情况的每种算法。
俄克拉荷马大学Max Westheimer机场2021 ...
MWA历史，1940年，来自俄克拉荷马州阿德莫尔市的Neustadt家族以其叔叔的名义（Max Westheimer）的名义向俄克拉荷马大学捐赠了10,000美元，目的是为了在所有航空服务中培训学生和公民。大学使用该礼物购买了原始的160英亩土地，以建造Max Westheimer田地。诺曼市认为，诺曼不需要两个机场，选择租用两个包裹，总计110英亩。该期限为99年，租约将于2040年到期。作为回报，该大学已将该设施作为“市政机场”运营，以无需向诺曼市带来任何损失社区。 在1942年，美国海军捕获了该物业并将其扩展到今天的现状，即 尽管已经进行了几项偶然的土地交易，销售和收购，但土地或多或少仍然存在760英亩。 海军建立了一个飞行训练基地，该基地在第二次世界大战期间活跃。 1948年8月3日，战争资产管理局（War Assets Administration）在整个财产中宣布了整个财产，包括“公共机场”目的的矿产权利。 契据的例外是10座建筑物，直接向大学进行教育目的。 从50年代到90年代，机场的形状最适合对大学，诺曼市和俄克拉荷马州南部的需求。 跑道被拆除并移至新位置。 添加并加强了坡道空间以处理流量。 还添加了导航辅助工具以改善该设施的工作条件。作为回报，该大学已将该设施作为“市政机场”运营，以无需向诺曼市带来任何损失社区。在1942年，美国海军捕获了该物业并将其扩展到今天的现状，即尽管已经进行了几项偶然的土地交易，销售和收购，但土地或多或少仍然存在760英亩。海军建立了一个飞行训练基地，该基地在第二次世界大战期间活跃。1948年8月3日，战争资产管理局（War Assets Administration）在整个财产中宣布了整个财产，包括“公共机场”目的的矿产权利。契据的例外是10座建筑物，直接向大学进行教育目的。从50年代到90年代，机场的形状最适合对大学，诺曼市和俄克拉荷马州南部的需求。跑道被拆除并移至新位置。坡道空间以处理流量。导航辅助工具以改善该设施的工作条件。所有这些物品通往今天我们拥有的救济者类别机场。今天，Max Westheimer拥有7家航空业务，约68个机库租户和110多个以上的飞机。 每年多达100名学生通过俄克拉荷马大学航空学院完成私人飞行员证书。 每年每年的1000多名儿童每年夏天通过Sooner Flight Academy计划在航空领域获得动手体验。 每年估计有20,000名游客通过使用Max Westheimer机场来到俄克拉荷马州，这使该机场估计为周围的社区贡献了约3470万美元的经济活动。 这种经济影响来自工作，年度工资，年开支和访客缴纳的营业税。今天，Max Westheimer拥有7家航空业务，约68个机库租户和110多个以上的飞机。每年多达100名学生通过俄克拉荷马大学航空学院完成私人飞行员证书。每年每年的1000多名儿童每年夏天通过Sooner Flight Academy计划在航空领域获得动手体验。每年估计有20,000名游客通过使用Max Westheimer机场来到俄克拉荷马州，这使该机场估计为周围的社区贡献了约3470万美元的经济活动。这种经济影响来自工作，年度工资，年开支和访客缴纳的营业税。
已向 PCAST 提交书面公众意见
我写这封信是为了回应 2024 年 4 月 25 日 PCAST 就国家地下水危机提出建议的请求，这场危机对美国人民的生活质量构成了日益严重的威胁。我是明尼苏达大学的教授，也是国际地球科学信息委员会的主席。我曾担任明尼苏达州地质学家二十年，担任州地质学家协会主席，并担任国家地理空间咨询委员会六年成员。我曾担任加拿大地质调查局的研究科学家近二十年，并担任加拿大地球科学联合会主席。我拥有科罗拉多大学的博士学位。你问题的答案就是以上所有。我们需要概念性的研究、空间性的制图、时间性的监测和将前述内容组合在一起的建模，以支持管理，确保可持续的抽水率和保护地下水质量。我们正在做所有这些，但我们忘了做一件事——制图。哎呀。地下水建模者将制图称为概念模型和网格。我们有许多精美的 2D 和 3D 地图，它们大概涵盖了全国四分之一的地区。太棒了。这就像用四分之一的碎片拼凑起来的拼图。我这封信的结论是，我们需要全面绘制美国的地质图。没有地图，你就会迷路。没有人认为飞行员不需要地图。没有人会在没有地图的情况下驾车穿越州。没有人说我们不需要谷歌地图，因为我们已经有了折叠的纸质地图。但对于地下水，我们只能即兴发挥。这是因为地下水是看不见也想不到的。地质学家无法想象水，水文学家无法想象地质。这是个问题。我们需要像对待天气、气候、地表水和土壤一样对待地下水。我们需要一个针对每个州、州级模型和国家模型的多县地下水模型网络。我们需要将地下水完全添加到国家水模型中。这是一个数字孪生——一个无限期持续的预测系统，它接收数据并支持干预。缺少的部分是绘图。20 世纪 90 年代，我被要求发明绘制区域地下水系统地图的程序。尽管这个试点项目已经存在多年，但它仍然很有名。二十多年来，我一直在共同领导关于这些方法的国际研讨会，尽管这些方法的采用速度很慢。“如果它没有出现在报纸上，那就不是问题。”现在，区域地下水可持续性已经出现在报纸上。是时候采取行动了。
用量子力学编程
量子计算机的概念可以追溯到 80 年代，当时 Richard Feynman 提出了量子计算机作为通用量子模拟器的想法。他的动机是模拟传统计算机中的量子系统的难度，这个问题的时间复杂度会随着变量的数量呈指数增长。90 年代末，Peter Shor 的工作证明了量子计算机可以显著提高处理能力。他的整数分解算法（称为 Shor 算法）揭示了如何在量子计算机的帮助下在多项式时间内解决传统计算机中指数时间的问题。Shor 算法推动了量子计算机的发展，并推动了后量子密码学的创建。由于 Shor 算法可以破解当今所有标准公钥密码算法，因此该研究领域旨在寻找抗量子替代方案。虽然这听起来令人担忧，但业界仍然缺乏强大的量子计算机来破解标准密码方案。此外，NIST 正在努力标准化新的抗量子非对称加密算法。量子计算机可以加速多个过程，包括但不限于优化、物流、机器学习和量子化学模拟。然而，我们正处于嘈杂的中型量子 (NISQ) 时代，量子计算机的量子比特很少，很容易受到噪声的影响，从而限制了量子执行的复杂性。尽管如此，我们比 20 年前的预期走得更远，甚至达到了量子优势的里程碑，量子计算机在某些任务上的表现优于传统计算机。在这种情况下，任务不是解决任何现实世界的问题。这只是专门为量子优势演示而设计的试验。然而，我们距离大规模容错量子计算机并不遥远，许多公司都在规划在本世纪末（直到 2030 年）之前交付它们。尽管我们尚未充分发挥量子计算的潜力，但量子工程师如今是一支需求量很大的劳动力队伍。我们预计这种需求在可预见的未来会增长。随着量子技术的发展，一个新的领域是量子开发人员，即利用量子计算机和编程量子应用程序来调整解决方案的专业人员。调整和开发量子算法并不是一个简单的过程。尽管如此，量子编程并不像人们想象的那么难。它很像经典编程。本教程将讨论量子计算的主要特征，演示如何在
改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
霍金辐射的熵
在这篇评论中，我们讨论了黑洞信息悖论方面的一些最新进展。在深入研究之前，让我们先讨论一下总体动机。研究量子引力的主要动机之一是了解宇宙的最初时刻，我们预计量子效应占主导地位。在寻找这一理论时，最好考虑更简单的问题。一个更简单的问题涉及黑洞。它们的内部也包含一个奇点。这是一个各向异性的大挤压奇点，但这也是量子引力必不可少的情况，因此很难分析。然而，黑洞为我们提供了从外部研究它们的机会。这更简单，因为远离黑洞我们可以忽略引力的影响，我们可以想象提出尖锐的问题，从远处探测黑洞。这些问题之一将成为这篇评论的主题。我们希望，通过研究这些问题，我们最终能够理解黑洞奇点，并为大爆炸吸取一些教训，但我们不会在这里这样做。70 年代对黑洞的研究表明，黑洞表现为热物体。它们的温度会导致霍金辐射。它们还具有由视界面积决定的熵。这表明，从外部的角度来看，它们可以被视为一个普通的量子系统。霍金通过我们现在所知的“霍金信息悖论”反对这一想法。他认为黑洞会破坏量子信息，而宇宙的冯·诺依曼熵会因黑洞形成和蒸发的过程而增加。90 年代使用弦理论（一种量子引力理论）的结果为研究非常具体的引力理论的这一问题提供了一些精确的方法。这些结果强烈表明信息确实会出现。然而，目前的理解需要量子系统具有某些对偶性，而时空的几何形状并不明显。在过去的 15 年中，人们对引力系统的冯·诺依曼熵有了更好的理解。熵的计算也涉及表面面积，但表面不是视界。它是一个使广义熵最小化的曲面。这个公式几乎和黑洞熵的贝肯斯坦公式一样简单 [1,2]。最近，该公式被应用于黑洞信息问题，提供了一种计算霍金辐射熵的新方法 [3,4]。最终结果与霍金的结果不同，但与幺正演化一致。细粒度熵公式的第一个版本由 Ryu 和 Takayanagi [5] 发现。随后，许多作者对其进行了改进和推广 [3,4,6–11]。最初，Ryu-Takayanagi公式被提出来计算反德西特时空中的全息纠缠熵，但目前对这个公式的理解更为普遍。它既不需要全息术，也不需要纠缠，也不需要反德西特时空。相反，它是与引力耦合的量子系统的细粒度熵的通用公式。
引用本文：Ben Williamson & Rebecca Eynon (2020)：教育、学习、媒体和技术领域人工智能的历史线索、缺失环节和未来方向，DOI：10.1080/17439884.2020.1798995
人工智能已成为日常生活中司空见惯的事情。通过网络获取信息、消费新闻和娱乐、金融市场的表现、监控系统识别个人的方式、驾驶员和行人如何导航以及公民如何领取福利金，这些只是人工智能渗透到人类生活、社会机构、文化实践以及政治和经济进程中的无数例子。用于实现人工智能的算法技术的影响是深远的，激发了相当多的时代炒作和希望，以及反乌托邦的恐惧，尽管它们在技术专家的社交网络之外仍然很大程度上不透明且理解甚少（Rieder 2020）。然而，人工智能的深刻社会和伦理影响正变得越来越明显，并成为人们关注的重要对象。人工智能是争议的焦点，例如，工作场所和公共服务的自动化；算法形式的偏见和歧视；不平等和劣势的自动再现；以数据为中心的监视和算法分析制度；无视数据保护和隐私；政治和商业微目标定位；以及科技公司控制和塑造其渗透的所有部门和空间的权力，从整个城市和公民群体到特定的集体、个人甚至人体（Whittaker 等人，2018 年）。已经制定了许多道德框架和专业行为准则，试图减轻人工智能在社会中的潜在危险和风险，尽管关于它们对公司的具体影响或这些框架和准则如何保护商业利益的重要争论仍然存在（Greene、Hofferman 和 Stark，2019 年）。目前，人工智能在网络、智能手机、社交媒体和通过互联物体和传感器网络在空间中的实例化的历史比最近一些划时代的说法所暗示的要长得多。人工智能的历史至少可以追溯到 20 世纪 40 年代计算机科学和控制论的诞生。 “人工智能”这一术语本身是在 20 世纪 50 年代中期达特茅斯学院的一个项目和研讨会中提出的。从 20 世纪 60 年代到 90 年代，人工智能经历了一段“寒冬”，其研究和开发首先侧重于对人类推理的编码原理进行模拟，然后侧重于“专家系统”，即基于定义的知识库模拟专家的程序性决策过程。2010 年之后，人工智能逐渐以一种新范式回归，不再是模拟人类智能或可编程专家系统，而是能够通过对大量“大数据”进行分类和关联来学习和做出预测的数据处理系统。计算过程包括数据分析、机器学习、神经网络、深度学习和强化学习是大多数当代人工智能的基础。人工智能可能只是一系列统计、数学、计算和数据科学实践和发展的新的总称，它们各自都有复杂且相互交织的谱系，但它也标志着这些历史脉络的独特联系（Schmidhuber 2019 , 2020 ）。现代人工智能的重点不是创造计算“超级智能”（“强人工智能”），而是理想情况下致力于开发能够从自身经验中学习、适应变化的机器。