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PR 18-09：非处方药电子计划审查（...
本文件涵盖参与非处方药 (OTC) 项目申请的 EPR 的设计专业人员的职责，包括如何准备提交的文件、提交项目以及回应计划审查意见。它不涵盖 DSA 员工的职责和责任，这些职责和责任在单独的内部文件中处理，也不涵盖外部顾问计划审查员的职责和责任。同样，本文件不适用于使用传统计划审查流程的项目，包括批准后文件的程序。这些 EPR 主题在以下文件中处理：
假冒商品贸易与英国经济
本报告介绍了英国假冒和盗版商品贸易案例研究的最新结果，该研究于 2017 年首次发布，并于 2019 年更新。第一版涵盖了 2011 年至 2013 年的数据，2019 年更新涵盖了 2014 年至 2016 年的数据，本手册重点介绍最新可用数据（2020-21 年）。它评估了英国假冒进口的性质及其对消费者、行业和英国政府的影响，并分析了英国知识产权侵权对全球贸易的范围和程度，以及其对权利人、行业和政府的影响。这种双重分析主要基于对英国经济内外全球假冒产品贸易的定量评估，使用有关假冒产品查获的丰富数据库
一种基于步骤的反事实说明的方法
算法追索性是一个利用反事实解释的过程，而不仅仅是理解系统产生给定的分类的原因，还可以为用户提供他们可以采取的行动来改变其预测结果。现有的计算此类干预措施的方法（称为追索权）确定了一组满足某些Desiderata的点 - e.g。对基本因果图的干预，最大程度地减少成本函数等。需要对基本模型结构的广泛了解，这在几个领域中通常是不切实际的信息。我们提出了一个数据驱动和模型不合时宜的框架来计算反事实解释。我们介绍了步骤，这是一种计算上有效的方法，它沿数据歧管沿着数据歧管递增步骤，该步骤将用户指导用户达到所需的结果。我们表明，该步骤独特地满足了一组理想的公理。此外，通过彻底的经验和理论调查，我们表明，在沿着重要指标沿着重要指标的流行方法胜过可证明的鲁棒性和隐私保证。
关于反洗钱和反恐怖主义融资监管科技应用的报告
7. 总体而言，持牌法团认识到采用监管科技的好处。超过 85% 的受访持牌法团承认监管科技增强了他们识别和管理洗钱/恐怖融资风险的能力，约 80% 的持牌法团表示采用监管科技有助于减少人为错误及其造成的不可预测的损失。超过 75% 的受访持牌法团认为监管科技优化了资源配置，使员工能够专注于更关键和高风险的领域。另一方面，一些持牌法团对其是否准备好采用监管科技表示担忧。他们还表示，其他主要障碍包括对监管科技解决方案的信息不足以及这些解决方案如何协助反洗钱/反恐怖融资合规流程。
通过虚拟反事实校准在社会智能理解中缓解LMM的语言偏见
社会情报对于了解复杂的人类表达和社会影响至关重要。虽然大型的多模型模型（LMM）在社会智能问题答案中表现出了显着的表现（SIQA），但由于在预训练阶段中基于文本的数据的独立流行，它们仍然倾向于产生依靠语言先验的回答，并依靠相关上下文。要解释LMM的上述语言偏见，我们采用了一个结构的因果模型，并认为反事实推理可以通过避免LMMS内部常识知识与给定的结论之间的虚假相关性来减轻偏见。但是，构建多模式反事实样本是昂贵且具有挑战性的。为了应对上述挑战，我们提出了一个输出d Istribution c校准网络，该网络具有v irtual c-osunterfactual（dcvc）数据。DCVC设计了一个新颖的外部分配校准网络，以减轻负面语言偏见的影响，同时保留有益的先验。扰动被引入LMMS的输出分布，以模拟从上下文中的分布的分布转移，该分布被用来构建相反的aug augs数据。在多个数据集上进行的实验证明了我们提出的方法的有效性和可实现性。
非处方健康与保健产品
订购前请注意以下几点 • 了解您的计划限额。您可以在福利摘要中找到此信息，也可以联系您的授权销售代理。如果您的计划包含结转限额，您的未使用余额将结转到下个月或下个季度，并于 2025 年 12 月 31 日到期。如果您的计划不包含结转限额，则您的限额将需要在每个月或每个季度内使用，具体取决于您的计划。 • 如果您的订单超出了计划限额，请附上支票、汇票或输入您的信用卡信息以支付剩余应付金额。您的最终余额将包括所有非处方药的适用销售税。如果您的订单未全额支付，物品将被移除以使您的总额达到或低于您的福利限额。 • 如果您订购多种产品，您可能会分批收到它们。 • 如果您有非处方药限额或健康选择限额，您需要在从此目录中购买之前激活您的预付卡。符合条件的会员可以每周 7 天、每天 24 小时拨打 855-396-0691，或访问 HealthyBenefitsPlus.com/Humana 激活卡并查看余额。
SW供应链安全威胁及应对措施
攻击者入侵软件开发商或供应商的系统，然后将恶意代码注入他们提供的软件中。用户认为他们正在从受信任的来源下载软件，但实际上它是受感染的软件。这使攻击者可以滥用供应商的权限来窃取客户和合作伙伴组织的数据，传播恶意软件并进行攻击，导致勒索软件感染和信息泄露。2021 年，网络犯罪组织 REvil 利用该公司远程监控和管理解决方案中使用的软件漏洞攻击了美国 IT 公司 Kaseya。然后 REvil 使用被盗凭据向数百名用户部署勒索软件
生成的AI安全：挑战和对策
生成AI（Genai）系统使用户能够快速生成高质量的内容。大语模型（LLM）的最新进展（Radford等人，2019年； Chowdhery等。，2022;布朗等人。，2020年； Touvron等。，2023; Bubeck等。，2023; Schulman等。，2022; Openai，2023年；拟人化，2023年），视觉语言模型（VLMS）（Radford等人，2021;刘等。，2023a; Driess等。，2023;团队，2023年）和扩散模型（Ramesh等人，2021; Song等。，2020年；杨等。，2023年）彻底改变了Genai的能力。开放的Web应用程序安全项目（OWASP）已编制了对LLM应用程序的十大漏洞和威胁的详细列表（Owasp，2023）。Genai模型旨在了解和生成具有超过传统机器学习系统的自主权，提供新颖的能力来理解视觉场景，生成文本，代码，图像以及与人类和互联网服务互动的新型功能。此功能可以实现更广泛的应用程序，并以这种方式引入了这些新型Genai集成应用所特有的新安全挑战。在本文中，我们讨论了该领域的挑战和机遇，从本节开始，从安全风险开始，包括Genai模型如何成为攻击的目标，一个无意中损害安全性的“傻瓜”，或者是坏演员攻击他人的工具。
ncounter分析系统
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