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人工智能使加密技术不断发展 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）最近成为研究热点 [1-3]。它是利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂转换来在存储或传输过程中保持数据机密性的艺术和科学。密码学在安全相关场景中发挥着重要作用，包括身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6]。这为其进入从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9] 等众多技术环境打开了大门。现代密码学生态系统中经常出现许多科学技术分支。举几个例子，可以参考混沌理论 [10]、信息论 [11、12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15 – 17]。与密码学的情况类似，人工智能近年来引起了研究人员的极大兴趣 [18 – 20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种应用 [21 – 23]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致它们共同进化 [24]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [25]。然而，据我们所知，人工智能在密码学演进中的作用尚未得到深入研究。本研究旨在填补这一空白。在本文中，我们试图对人工智能在密码学演进中的作用进行全面概述和全面理解。图 1 说明了这一作用。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能影响下演进后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
加密推动人工智能进化
近几十年来，人工智能 (AI) 引起了研究界的极大兴趣 [1] [2],[3]。AI 是指在通常需要人类智能的任务（例如分类）中使用高等数学和多层复杂算法。AI 广泛应用于从边缘和云计算 [4] 到航空航天工程 [5]、遥感 [6]、气象学 [7] 和医疗系统 [8] 等各种各样的环境中。在基于 AI 的系统的设计中，会考虑不同的设计目标，例如能源效率 [9],[10]、稳定性 [11]、计算性能 [12],[13] 和资源约束意识 [14]。然而，安全性可能是此类系统中最关键的设计目标 [15] [16],[17]。在 AI 生态系统中经常出现的所有安全措施中，本文重点关注密码学。
边缘模式：通过 Evolv AI 进化
混乱而复杂的听觉世界无法总是通过具体的、手动的助听器记忆来适应。Starkey 助听器一直采用自动环境分类系统，作为轻松聆听体验的基础。该系统监控环境并相应地调整助听器参数。当助听器用户从一个聆听环境移动到另一个聆听环境时，这种自动适应可以无缝运行。实现这种体验不仅需要精确描述环境及其声学特性，还需要一个提供适当适应度的技术先进的系统。这让助听器佩戴者能够将注意力集中在当下发生的事情上，而不是助听器上。这是轻松聆听体验的基本要素，已被纳入 Evolv AI 助听器中。
从生物标志物到慢性淋巴细胞性白血病不断变化的景观的模型：进化或灭绝
摘要：慢性淋巴细胞性白血病（CLL）是一种极为异质的疾病。随着口服靶向剂（TA）的出现，CLL的处理发生了一场革命，伴随着患者的生存和生活质量的改善。这种范式转变还影响了预后性和预测性生物标志物和预后模型的价值，其中大多数是从化学免疫疗法时代继承的，但与TA的行为不同。本评论讨论了：（i）最相关的预后和预测性生物标志物在TAS环境中的作用； （ii）在TA的背景下，经典和新评分系统的有效性。此外，指出了关于预测生物标志物的临界观点，这些观点特别强调了11Q缺失，新型抗性突变，TP53异常，IGHV突变状态，复杂的核型和Notch1突变。我们还介绍了早期CLL的预后模型，例如IPS-E。最后，我们概述了CLL-IPI对接受TAS治疗的患者的适用性，以及由TAS治疗的患者数据产生的新模型的出现。
数据策略或战略数据？ - 见解2进化
完成此操作后，组织必须制定计划以达到并捍卫该立场。即，比竞争更有效。，每个组织都不需要成为数据科学公司，并拥有广泛的数据科学团队来支持更复杂的算法的发展。最佳行动方案是预测数据方法中的关键价值驱动步骤，并确定内部需要进行的操作以及可以采购的方法。最后，确定组织在数据方法中是否需要不同才能创建竞争力杆是至关重要的？开辟了新的思想途径。
展开 +进化护理生态系统
随着护理生态系统的继续发展并变得更加数字化，移动工作站在门诊护理中发挥了更为重要的作用。不再只是一件家具，移动工作站是护理交付的战略组成部分，可以影响效率，可及性和患者保养者的体验。最近，移动工作站在帮助护理人员应对Covid-19的挑战方面发挥了至关重要的作用。
基因组工程促进脑肿瘤模型的发展
基因组工程利用可编程核酸酶，如转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN) 和成簇的规则间隔短回文重复相关蛋白 9，促进在各种细胞类型的特定基因组位点引入遗传改变。这些工具已应用于癌症建模，以了解人类癌症中发现的越来越多的突变目录的致病作用。关于脑肿瘤，源自人类诱导多能干细胞 (iPSC) 的神经祖细胞，这些细胞被设计成在胶质母细胞瘤（成人最常见的原发性脑癌）的不同分子亚型中观察到的不同遗传驱动突变组合，当在小鼠体内原位移植时会引起脑肿瘤。这些胶质母细胞瘤模型重现了每种分子亚型的转录组特征，真实地模拟了胶质母细胞瘤的病理生物学，包括肿瘤间和肿瘤内异质性、染色体畸变和染色体外 DNA 扩增。在 iPSC 中对髓母细胞瘤和非典型畸胎瘤样横纹肌样瘤中发现的基因突变进行类似改造，已产生可进行基因追踪的模型，这些模型与这些儿童脑肿瘤具有临床相关性。这些模型有助于提高对肿瘤发生遗传原因的理解，并为治疗发现提供了一个新平台。在三维脑类器官的背景下进行研究，这些模型有助于研究肿瘤侵袭和治疗反应。总之，通过基因组工程对脑肿瘤进行建模，不仅可以建立由患者样本中观察到的真实基因突变驱动的真实肿瘤化身，而且还有利于在同基因背景下对特定基因改变进行功能研究。
基因组工程促进脑肿瘤模型的发展
基因组工程利用可编程核酸酶，如转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN) 和成簇的规则间隔短回文重复相关蛋白 9，促进在各种细胞类型的特定基因组位点引入遗传改变。这些工具已应用于癌症建模，以了解人类癌症中发现的越来越多的突变目录的致病作用。关于脑肿瘤，源自人类诱导多能干细胞 (iPSC) 的神经祖细胞，这些细胞被设计成在胶质母细胞瘤（成人最常见的原发性脑癌）的不同分子亚型中观察到的不同遗传驱动突变组合，当在小鼠体内原位移植时会引起脑肿瘤。这些胶质母细胞瘤模型重现了每种分子亚型的转录组特征，真实地模拟了胶质母细胞瘤的病理生物学，包括肿瘤间和肿瘤内异质性、染色体畸变和染色体外 DNA 扩增。在 iPSC 中对髓母细胞瘤和非典型畸胎瘤样横纹肌样瘤中发现的基因突变进行类似改造，已产生可进行基因追踪的模型，这些模型与这些儿童脑肿瘤具有临床相关性。这些模型有助于提高对肿瘤发生遗传原因的理解，并为治疗发现提供了一个新平台。在三维脑类器官的背景下进行研究，这些模型有助于研究肿瘤侵袭和治疗反应。总之，通过基因组工程对脑肿瘤进行建模，不仅可以建立由患者样本中观察到的真实基因突变驱动的真实肿瘤化身，而且还有利于在同基因背景下对特定基因改变进行功能研究。
进化你的大脑：改变思维的科学
然而，我们为这些障碍而烦恼几乎是自然而然的，因为在我们内心深处，我们知道我们唯一要克服的障碍就是我们对自己的有限看法。这是一个过程，而且肯定会有减速带。我必须说，这本书对我来说是一位伟大而奇妙的老师。今天的我不同了，因为尽管有很多理由让我停下来，但我还是坚持了下来。我现在更明白我为什么写这本书了。我唯一的目的和希望的意图是帮助人们改变他们的生活。如果这本书能改变哪怕一个人的生活，那么整个过程都是值得的。《进化你的大脑》主要不是写给科学家、研究人员或学者的，而是写给那些想了解科学支持我们改变的能力，以及我们作为人类具有巨大潜力的普通人的。