XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBUGS
偏见赏金算法框架
用于光线充足，面向面的条件可能由客户在不理想的条件下应用，从而导致总体和特定子组的降解。第二，我们生活在AI行动主义时代，研究人员，记者和其他外部各方可以独立审核商业或开源API的模型，并在研究社区和主流媒体中发布其发现。在没有更严格的AI和ML监管的情况下，这种行动主义是推动开发ML模型和工具的组织变革的最强大力量之一。它具有利用分布式研究人员的分布团队，在部署的模型和系统中寻找各种各样的问题。不幸的是，ML开发人员与其批评家之间的动态目前具有一些对抗性语气。通常会私下进行外部审计，并在与建立模型和系统的组织进行咨询之前公开播出。该组织可能会忍受批评，并在内部试图解决确定的偏见或问题，但通常与外部审计师几乎没有直接互动。随着时间的流逝，软件和安全社区已经开发了“错误赏金”，以尝试将系统开发人员及其批评家（或黑客）之间的类似动态转变为更具活跃和生产力的目的。希望是，通过故意邀请外部各方在其系统中找到软件或硬件错误，并且通常会为此提供货币激励措施，更健康，更快地响应的生态系统将发展。ML社区自然要考虑一种类似的“偏见赏金”方法来及时发现和修复具有偏见或其他不良行为的模型和系统。不是在软件中找到错误，而是邀请外部各方找到偏见，例如，（人口统计或其他）训练有素的模型表现不佳的输入子组，并以此为其奖励。的确，我们已经开始在此类事件中看到早期的现场实验[6]。在这项工作中，我们提出和分析了针对现有训练的模型F（x）进行偏置赏金的原则性算法框架。我们的框架具有以下属性和功能：
配偶的指挥和参谋笔记 - 美国陆军驻地
• 指挥部/单位每年举办家庭暴力和虐待儿童培训。• 致电家庭倡导计划 334-255-3898 了解更多信息。新父母支持计划：334-255-9647 或 334-255- 3359 游戏小组：所有活动均在 NPSP 大楼 8946 7 th Avenue 举行 -Wiggle Worms 游戏小组，适合 0 至 12 个月的儿童，周二 0845-0935 -Busy Bees 游戏小组，适合 13-24 个月的儿童，周二 0945-1035 -Jumping June Bugs，适合 25-36 个月的儿童，周二 1045-1135 如有疑问或需要预先注册，请联系 NPSP，电话：334-255-9647、334-255-9805 或 334-255- 3359 财务准备 (FRP)：(334) 255-9631/3765 请注意：如果您正在 PCSing 并且在 E1-E4；W1-W2；或 O1-O3 等级内，您将需要获得法律规定的普通军事训练 (CMT) 的完成证书，为永久变更驻地 (PCS) 准备财务，以完成安装。该课程每周三 1400-1500 在 5700 号楼 350 室 ACS 办公室提供，或者您可以联系财务顾问了解其他可用于完成要求的格式。您有能力获得财务自由 - 这取决于您如何学习如何为之努力！慎重考虑您的财务状况可能会改变游戏规则。您的短期和长期目标是什么，您如何为这些目标提供资金，哪些储蓄或投资可以帮助您取得成功，退税可以帮助您摆脱债务或成为避免进一步债务的关键？ACS 财务顾问提供工具来帮助您确定如何让您的资金发挥作用。*士兵服务中心（350 室）的财务准备计划提供：
信息安全经济学及其未来发展
摘要。信息安全经济学最近已成为一门蓬勃发展且发展迅速的学科。由于分布式系统是由具有不同利益的主体的机器组装而成的，因此激励措施对于可靠性的重要性不亚于技术设计。这一新领域不仅为隐私、漏洞、垃圾邮件和网络钓鱼等“安全”主题提供了宝贵见解，还为系统可靠性（对等系统的设计以及程序员和测试人员努力的最佳平衡）和政策（特别是数字版权管理）等更一般的领域提供了宝贵见解。该研究计划已开始延伸到更一般的安全问题（例如执法策略）以及安全与社会学之间的交汇处。最近，它开始与心理学互动，既通过心理学和经济学传统，也作为对网络钓鱼的回应。本研究计划的愿景是建立一个分析信息安全问题的新框架——一个既有原则又有效的框架。
使用组合测试提高 MC/DC 和故障检测强度
在提高效率和安全性方面发挥了关键作用，甚至取代了人类。然而，实施错误和设计缺陷可能会导致灾难性的后果。联邦航空管理局要求在A级（最安全关键系统）上进行修改条件/决策覆盖（MC/DC），事实证明，它能有效地检测软件错误。然而，生成测试以实现高MC/DC可能非常昂贵且耗时。最近，许多研究表明，组合测试（CT）可以以经济高效的方式生成高质量的测试用例。CT能否生成测试用例以实现高MC/DC？在本文中，我们对两个实际程序进行了实证研究，以评估使用组合测试提高MC/DC覆盖率的效率和有效性，以及故障检测强度。
细菌衍生的纳米磁体增强肿瘤靶向性......
微生物拥有高度进化的生存策略，这些策略已被用于解决药物输送问题。在肿瘤学中，“细菌作为药物”的概念可以利用化学疗法的直接细胞毒活性，同时还可以发展强大的治疗性抗癌免疫力。例如，溶瘤病毒 (OV) 可以选择性地感染和复制癌细胞，导致直接肿瘤细胞溶解以及诱导免疫原性细胞死亡 (ICD) 和抗肿瘤免疫。因此，OV 是一种新兴的癌症治疗方式，定位于生物疗法和免疫疗法的交界处。使用病毒的 OV 的应用，例如单纯疱疹病毒 (HSV)、水泡性口炎病毒 (VSV)、腺病毒 (Ad) 和安进的 T-VEC [1]，这是 FDA 批准的第一个用于临床治疗黑色素瘤的 OV，
纳米虫作为药物：细菌衍生的纳米磁体增强 HSV-1 病毒的肿瘤靶向性和溶瘤活性
微生物拥有高度进化的生存策略，这些策略已被用于解决药物输送问题。在肿瘤学中，“细菌作为药物”的概念可以利用化学疗法的直接细胞毒活性，同时还可以发展强大的治疗性抗癌免疫力。例如，溶瘤病毒 (OV) 可以选择性地感染和复制癌细胞，导致直接肿瘤细胞溶解以及诱导免疫原性细胞死亡 (ICD) 和抗肿瘤免疫。因此，OV 是一种新兴的癌症治疗方式，定位于生物疗法和免疫疗法的交界处。使用病毒的 OV 的应用，例如单纯疱疹病毒 (HSV)、水泡性口炎病毒 (VSV)、腺病毒 (Ad) 和安进的 T-VEC [1]，这是 FDA 批准的第一个用于临床治疗黑色素瘤的 OV，
AI生成代码的网络安全风险
现有研究表明，在实验条件下，AI代码生成模型经常输出不安全的代码。但是，评估AI生成代码的安全性的过程非常复杂，并且包含许多相互依存的变量。为了进一步探索不安全的AI编写代码的风险，我们评估了五个LLMS生成的代码。每个模型都具有相同的提示，这些提示旨在测试可能产生越野车或不安全代码的情况。我们的评估结果表明，这五种不同模型生成的代码段中几乎一半包含通常会影响的错误，并且可能导致恶意剥削。这些结果仅限于我们评估的狭窄范围，但我们希望它们可以为围绕AI代码生成模型的影响的更大的研究做出贡献。
人工智能软件的责任问题
可以针对给定的输入产生通常一致的结果，而用户和程序之间几乎没有交互。 21 此类程序为熟悉的基于计算机的活动提供了基础，其中顺序过程明确定义了解决问题的操作：处理电子表格、数据库、文字处理和财务分析的大量数字和符号。 2 “这些程序通常设计为大众市场，而不是定制设计。 23 软件的最终用户和开发人员之间几乎没有交互，并且供应商在销售之前不会考虑个人用户的技能或程序的特定预期用途。 2 尽管进行了广泛的测试，但任何传统程序都不可能没有错误。 25 错误或“错误” 26 可以在程序的开发、加载或运行过程中的许多点引入。 27 问题不在于是否存在风险，而在于什么风险水平是可以接受的，以最大限度地提高实用性并最大限度地减少责任。 28