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通过动态稀疏分布式内存
摘要高保证加密术的领域很快就已经成熟，但对于端到端的端到端验证了效果有效的加密实现，仍然缺失了尚未确定的基础框架。为了解决此差距，我们使用COQ证明助手正式连接三个现有工具：（1）Hac-特定的紧密加密规范语言； （2）用于效果，高保证加密实现的茉莉语； （3）模块化加密证明的Ssprove基础验证框架。我们首先将HACSPEC与Ssprove连接起来，通过设计了从HACSPEC规范到命令式Ssprove代码的新译本。我们通过考虑从HACSPEC到纯粹的功能性COQ代码的第二次，更标准的翻译来验证这一翻译，并生成两个翻译产生的代码之间的等价性的证明。我们进一步定义了从茉莉蛋白到ssprove的翻译，这使我们能够在ssprove中正式推理有关茉莉蛋白中有效的加密信息。我们证明，相对于Jasmin的操作语义，在COQ中正确地证明了这一翻译。最后，我们通过给出有效的AES的基础端到端COQ证明，证明了方法的有用性。在此案例研究中，我们从使用硬件加速的AE的现有茉莉实现开始，并证明它符合HACSPEC编写的AES标准的规格。我们使用Ssprove基于AES的Jasmin实施来形式化加密方案的安全性。
培养在人类技术前沿领域取得成功所需的基础技能
毫无疑问，美国劳动力需要一套新的技能和能力，才能在未来的工作环境中取得成功——感觉随着每一次新技术的进步，这种距离越来越近——并推动我们的社会成为 21 世纪的全球领导者。为了确保劳动力为未来做好准备，我们的社会将需要解决与劳动力发展、经济、公平和道德教育相关的现有挑战。当我们的社会努力理解和确定克服这些复杂且相互关联的挑战的策略时，两种理论——工作心理学理论 (PWT)（Blustein，2006；Duffy、Blustein、Diemer 和 Autin，2016）和社会认知职业理论 (SCCT)（Lent、Brown 和 Hackett，1994）——可以帮助我们理解和关注培养面向未来的劳动力的以下关键因素：
DEVCOM ARL BAA 基础研究的当前研究主题
描述：智能网络物理系统在民用和军事环境中发挥着越来越重要的作用。除少数例外，当前的智能系统仅限于高度受限的环境中执行短期任务。未来的系统将需要在复杂、可能有争议的开放世界中长时间执行各种任务。开放世界的一个重要特征是智能系统将遇到新的环境、活动和对象，这将需要它调整先前训练过的算法。学习、推理、交互和保证操作方面的高级能力对于智能系统的开发至关重要，智能系统可以大大增强陆军在未来冲突中的机动性、敏捷性、杀伤力和生存力。
是基于人造群智能的新基础AI架构
我有计算机科学的孟。在云体系结构，人工智能，机器学习，深度学习，图像处理，计算机视觉和高性能计算方面进行了正式教育，我写了关于计算心理学的论文，关于如何以及为什么深度学习神经网络互操作数据的研究以及对机器学习模型的含义。
基础研究的Devcom ARL BAA的当前研究主题
描述：智能网络物理系统在平民和军事环境中起着越来越重要的作用。除了少数例外，当前的智能系统仅限于短期任务的高度约束环境。未来系统将需要在较长时间内完成复杂，可能有争议的开放世界中的各种任务。开放世界的一个重要特征是智能系统将遇到需要它适应先前训练的算法的新上下文，活动和对象。在学习，推理，互动和保证操作方面的高级能力对于可以大大增强陆军的流动性，敏捷性，致命性和生存能力的智能系统至关重要。
通过最终用户参与增强神经技术研发的基础指南
抽象的神经技术越来越多地与我们的日常生活，身体和精神状态融为一体。随着神经技术的流行和影响，我们有责任确保我们了解其对最终用户的特殊含义，以及更广泛的道德和社会含义。有许多不同的术语和框架可以阐明最终用户参与技术开发生命周期的概念，例如：“公众和患者的参与和参与”（PPIE），“生活经验”，“共同设计”或“共同生产”。本教程的目的是利用PPIE框架来制定明确的指南，以实施当前和未来的最终用户在神经技术中的强大参与过程，重点是患者参与。介绍将用户参与的有形和概念上的好处进行了介绍之后，我们首先指导读者制定一般策略来建立自己的PPIE流程。然后，我们帮助读者绘制其相关的利益相关者，并提供有关如何考虑用户多样性和表示形式的建议。我们还提供有关如何量化参与结果的建议和工具。我们将各种在线资源到方向单个团队（及其资助者）的建议巩固了自己的建议，以阐明自己的有意义的参与方法。关键输出包括一个利益相关者映射工具，衡量参与影响的方法以及用于透明报告的结构化清单。使最终用户和其他利益相关者能够参与神经技术的发展，即使在其最早的概念阶段，也将帮助我们更好地围绕道德，社会和可用性考虑，并提供更具影响力的技术。总体目的是建立金标准的方法，以确保患者和公众见解处于我们科学探究和产品开发的最前沿。
英特尔实验室将基础多模式模型中的 AI 偏见降低了 20% 1
英特尔实验室的研究人员开发了一种创新方法，利用社会反事实来减少人工智能基础模型中的偏见。他们创建了一个合成图像数据集，其中包含各种交叉社交属性，使他们能够分离和研究每个属性的影响。使用这种方法，他们可以探测六个基础模型并将偏见减少高达 20%。1 该团队利用配备第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® Gaudi® 2 人工智能加速器的大型人工智能集群来训练基础多模式模型，并利用数据、文本、图像和视频的结果。这项工作是英特尔对负责任的人工智能承诺的一部分，旨在确保人工智能模型准确、基于权威来源并且没有有害偏见。此外，研究人员还开源了他们的数据集，以帮助提高整个行业的人工智能公平性。
基础研究和 NIH 资助促成瑞德西韦紧急使用授权用于治疗 COVID-19
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
大语言模型的基础能力在使用临床注释
超过10％的手术患者经历了主要的术后并发症，例如肺炎和血凝块，从肺栓塞（PE）到深静脉血栓形成（DVT）[1-5]。这些并发症通常会导致死亡率增加，重症监护病房入院，延长住院和更高的医疗费用[6]。可以通过早期鉴定患者危险因素来避免这些可预防的并发症[7，8]。最近的报告表明，清晰的围手术途径，被定义为手术前后的非手术性程序，例如共同的决策，术前评估，增强的手术准备和分裂计划，可以平均在各种手术中降低两天的住院，随后精心设计的干预措施减少了30％至80％。这远远超过了药物或治疗干预措施的影响[7]。这强调了早期确定患者风险因素并实施有效的预防措施以改善患者预后的关键作用。大多数旨在预测术后风险的机器学习模型主要利用数值和分类变量或时间序列测量[1，5]。These models typically include features such as demographics, history of comorbidities, lab tests, medications, and statistical features extracted from time series [ 1 , 5 ], along with features reflecting surgical settings like scheduled surgery duration, surgeon name, anesthesiologist name, and location of the operating room [ 5 ], as well as factors such as drug dosing, blood loss, and vital signs [ 9 ].基于文本的临床笔记在手术护理之旅中所做的临床笔记具有巨大的信息价值，并有可能预测术后风险。与疾病的电子健康记录（EHR）（例如表格或时间序列数据）不同，临床笔记代表了一种临床叙事的一种形式，从而使临床医生可以通过传统的表格数据传达对患者历史的传达记录[10]。临床注释中的信息价值可以帮助影响患者毛刺过程和超越患者的过程[11]的决策过程。这包括准备手术的准备，将患者转移到手术室以及临床医生任务的优先级[11，12]，强调了他们在实现安全患者结果方面的重要性[12，13]。在Chatgpt出现之后，大量有关医学LLM的研究主要集中在召开聊天机器人的应用和开发方面，以支持临床医生，提供患者护理并增强临床
前列腺特异性膜抗原作为前列腺癌中的治疗靶标的历史：前列腺癌基金会的基础作用
使用7E11-C5，沃伦·赫斯顿（Warren Heston）与威廉·费尔（William Fair）在纪念斯隆·凯特林（Sloan Kettering）癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cencer Center）在1993年克隆了PSMA基因（2,3）。PSMA，也称为叶酸水解酶1（FOLH1）和谷氨酸羧肽酶II（GCP-II），是750-氨基酸，100KD，II型II型跨膜蛋白，具有短N- N-末端内末端内末端内末端结构蛋白和大型C-细胞端子末端区域和大型C- t端端域外细胞外域（2）。psma主要在前列腺和近端肾小管的子集中表达，在小肠，唾液腺，唾液腺和一些神经胶质细胞中的表达较低（1-5）。在1993年，赫斯顿得出结论，“作为前列腺上皮细胞独有的整体膜蛋白，抗原或可能是特定的PSM [A]配体可以作为转移性沉积物的出色位点，以靶向转移性沉积物，”将PSMA作为Theranostic靶标的阶段（2）。