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人工智能道德框架现状
● 算法决策缺乏透明度 ● 不法分子利用人工智能做坏事 ● 人工智能系统容易被篡改和出现数据安全问题 ● 系统容易受到偏见 ● 法律跟不上技术的发展 ● 我如何真正信任这些系统？
从Lumi上的机器学习框架开始
•这是Microsoft开发的深速库和NVIDIA的Megatron-LM框架•DeepSpeed是Pytorch的开源深度学习优化库•Megatron-lm是用于训练大型变压器语言模型的框架
通过靶向的无细胞DNA甲基化对神经内分泌前列腺癌的无创检测
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用于保护卫星网络的高级网络安全框架，
太空系统中的网络安全已成为关注的关键领域，因为人们对卫星和基于空间的资产的沟通，导航，军事行动和科学探索的依赖越来越多。 随着太空活动的迅速扩大，政府和商业实体都投资了卫星技术，这反过来又增加了针对这些基础设施的网络威胁的风险[1]。 现代卫星系统的相互联系性质及其与地面网络的集成使它们容易受到网络攻击的影响，从数据拦截到全尺度的操作中断。 与常规IT系统不同，空间资产在高风险环境中运行，直接干预的机会有限，因此其网络安全框架从根本上截然不同[2]。太空系统中的网络安全已成为关注的关键领域，因为人们对卫星和基于空间的资产的沟通，导航，军事行动和科学探索的依赖越来越多。随着太空活动的迅速扩大，政府和商业实体都投资了卫星技术，这反过来又增加了针对这些基础设施的网络威胁的风险[1]。现代卫星系统的相互联系性质及其与地面网络的集成使它们容易受到网络攻击的影响，从数据拦截到全尺度的操作中断。与常规IT系统不同，空间资产在高风险环境中运行，直接干预的机会有限，因此其网络安全框架从根本上截然不同[2]。
集成了Hitop和RDOC框架第I部分
整合hitop和RDOC框架第一部分：外在化和内部化心理病理学的遗传结构Christal N. Davis 1,2，Yousef Khan 2，Sylvanus Toikumo Toikumo 1,2，热爱Jinwala 2，Dorret I. Booms M. Booms M. Booms M. Booms M. Booms Ma 3，Daniel F. Leve 4,5，Henry krker＆Henry krker krran kran joel geel＆kern＆keeld＆kern＆kern＆kern＆kell＆kell＆keeld＆keeld＆kell＆kell＆kell y。 1,2
将网络安全框架集成到IT安全性
摘要网络安全威胁格局不断积极地使得必须开发声音框架以保护IT结构。基于本引言，本文旨在讨论网络安全框架在IT安全性中的应用，重点放在这种框架在解决网络安全威胁性质不断变化的性质中的作用上。它探讨了广泛使用的模型，包括NIST网络安全框架，零信任体系结构和ISO/IEC 27001，以及它们如何适用于金融，医疗保健和政府等行业。讨论还挑出了诸如人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术，作为实时威胁检测和响应机制的核心。正如这些综合挑战所表明的那样，该研究提供了解决框架实施问题的有形且经过验证的方法，例如合法的安全问题，资金和资源的可用性有限以及遵守法律要求。通过捕获当前的趋势和暴露，这些发现促进了针对组织目标调整的强大，基于投资组合和风险的安全性方法，并能够预防高级网络威胁。
将网络安全框架集成到IT安全性-ARXIV
摘要网络安全威胁格局不断积极地使得必须开发声音框架以保护IT结构。基于本引言，本文旨在讨论网络安全框架在IT安全性中的应用，重点放在这种框架在解决网络安全威胁性质不断变化的性质中的作用上。它探讨了广泛使用的模型，包括NIST网络安全框架，零信任体系结构和ISO/IEC 27001，以及它们如何适用于金融，医疗保健和政府等行业。讨论还挑出了诸如人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术，作为实时威胁检测和响应机制的核心。正如这些综合挑战所表明的那样，该研究提供了解决框架实施问题的有形且经过验证的方法，例如合法的安全问题，资金和资源的可用性有限以及遵守法律要求。通过捕获当前的趋势和暴露，这些发现促进了针对组织目标调整的强大，基于投资组合和风险的安全性方法，并能够预防高级网络威胁。
聊天机器人研究综合文献计量文献综述：趋势，框架和新兴应用
摘要 - 本研究旨在通过研究各个领域的关键趋势，框架和有影响力的应用来对聊天机器人研究进行全面的文献计量文献综述。它试图绘制聊天机器人技术的演变，确定有影响力的作品，并分析研究重点如何随着时间的流逝而变化，尤其是向AI-wired驱动的聊天机器人框架转移。从Scopus数据库中编辑了扩展的数据集，并使用N-Gram参考分析，网络映射和时间趋势可视化进行了文献计量分析。使用Biblioshiny的R Studio进行了分析，允许识别主题群集，以及在Chatbot研究中从基于规则的基于规则的检索到高级检索和生成语言模型范式的发展。聊天机器人研究从2020年到2024年都显着增长，出版物的数量不断增加，全球合作的增加，由美国，中国和新兴地区（例如东南亚）贡献。主题分析强调了从基础AI和NLP技术转变为精神健康聊天机器人和电子商务系统等专业应用程序，强调了实用和以用户为中心的解决方案。聊天机器人体系结构（包括生成AI）的进步已证明了该领域的跨学科性质和轨迹，对复杂的，上下文感知的对话系统。该分析主要使用了Scopus的数据，这可能会限制包括研究的广度。鼓励未来的研究集成来自其他来源的数据，例如科学（WOS）和PubMed，以对该领域有更全面的了解。