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探索人工智能前沿：培育负责任且合乎道德的人工智能实践
Rizwan Virani 博士是圣哈辛托学院网络安全项目高级总监，负责监督面向学生和专业人士的网络安全教育和培训项目的开发和实施。Rizwan 还担任德克萨斯 A&M 工程推广服务和孤星学院的网络安全兼职讲师，教授网络安全基础知识、框架和标准课程。此外，Rizwan 还担任 alliant 的副董事长，该公司是美国企业领先的商业、数字咨询和网络安全服务提供商。Rizwan 在企业运营、风险管理、网络安全、数据隐私和业务运营咨询方面拥有 20 多年的经验，帮助过数百家来自不同行业的组织应对复杂且不断发展的数字、业务和合规环境。他拥有深厚的工程背景，在转行从事专业服务之前，曾在半导体制造行业担任电气工程师。Rizwan 拥有网络安全和风险管理方面的多项认证，包括 CISSP、CCSP、CISA、CISM 等。
光学 +激光科学课程指南
FM1B.2 • 08:30 (Invited) Unlocking Tissue Secrets: Live Histology Without Labels Through Microstructured Imaging Windows, Mario Marini 1 , Margaux Bouzin 1 , Laura Sironi 1 , Luca Presotto 1 , Jennifer Riccio 1 , Davide Panzeri 1 , Donato Inverso 2 , Maddalena Collini 1 , Laura D'alfonso 1 , Giuseppe Chirico 1; 1个degli di di di Milano-bicocca，意大利； 2免疫学，移植和传染病的划分，意大利的Vita Sanrute San Raffaele大学。EX-VIVO组织剖面组织学是病理学家的主要方法，但它既耗时，主观又具有侵入性。在这里，我们探讨了非线性激发，结构化照明和物理启发的图像重建等技术如何为体内组织组织学铺平了道路。
2024 光学 + 激光科学前沿 2024 年 9 月 23-26 日
代码的第一个字母表示主题。代码的第二个字母表示星期几（星期一 = M，星期二 = Tu，等等）。第三个元素表示当天的会议系列。例如，1 表示当天的第一个并行会议。每一天都以第四个元素中的字母 A 开头，并按字母顺序继续进行一系列并行会议。代码末尾的数字（用句点与会议代码分隔）表示演讲在会议中的位置（第一、第二、第三，等等）。例如，代码为 FM2A.1 的演讲表示这篇 FiO 论文将在星期一（M）在第二个会议系列 (2) 中发表，并且是该系列中的第一个并行会议 (A) 和该会议上发表的第一篇论文 (1)。
尼亚加拉的下一个经济发展前沿
该项目的开始恰逢2022年尼亚加拉10年经济发展战略的发行。因此，适合该项目的第二个目标（分析该地区当前和新兴的经济趋势）在10年年度战略如何反映和响应这些趋势的背景下，研究了有关尼亚加拉的工业优势和约束的可用定量和定性数据。因此，本报告的目的是建设性地参与该战略，重点介绍尼亚加拉的经济优势和劣势领域，并为政策参与者和经济利益相关者如何通过发展和增值领域的发展和增值的机会而增长和支持我们强大的行业clative prove2222222222222222222年2月22日。
前沿模型评估科学日的见解
• 化学和生物学轨道侧重于人工智能与化学和生物风险的交集。该轨道利用了以前对通用和特定领域人工智能模型的评估的见解，旨在确定当前和未来的评估需求，包括整合湿实验室验证和自动化实验室流程。 • 失控轨道探讨了人工智能系统可能超出其开发人员或用户设定的预期边界运行的场景——包括人工智能系统欺骗人类或自主行动。这些讨论旨在识别早期预警信号并探索防止人工智能系统失控的策略。 • 风险不可知方法轨道试图概述评估人工智能模型的全面和通用方法，涵盖红队、自动基准测试和任务设计等主题。其目标是建立一个通用的框架来评估人工智能系统的能力，适用于各种风险场景，以确保评估始终严格并处于科学的前沿。 • 合作与协调轨道旨在将政府、行业和民间社会的利益相关者联系起来，以对评估科学的目标达成共识。本专题讨论的重点是制定关键政策时间表并交付
科学、安全和技术的前沿人工智能
能源部还负责发布一份公开报告“使清洁、负担得起、可靠、有弹性和安全的电力供应成为可能，为所有人和美国人描述人工智能改善电网基础设施规划、许可、投资和运营的潜力。”能源部还通过国家核安全局作为牵头机构，负责降低人工智能与化学、生物、放射和核 (CBRN) 威胁交叉的风险。能源部需要开发测试平台和“评估人工智能能力的工具，以生成可能代表核、防扩散、生物、化学、关键基础设施和能源安全威胁或危害的输出”并“开发降低此类风险的模型护栏。”
粒子物理学中的机器学习 - 能量和强度边界
f q / a（x q），f q / b（x q）：Parton分布函数（PDFS）表示概率密度，以在Hasdron b中找到具有动量分数x q的夸克q，而具有动量分数x q，具有动量分数x。
FPAS系统：洪水预测的新边界和容易洪水的救生员
洪水事件的发生和世界上的频率对世界的居民特别是联合国（联合国）引起了极大的担忧，因为它影响了一个国家经济的稳定以及民众的安全。洪水在近几十年来对人们的生活和财产造成了严重破坏，在这方面，未来并不明亮，因为事件表明现象正在增加。迅速逃离洪水屠杀取决于预见到洪水的预警和咨询系统。能够准确预测和传播有关洪水发生和严重性的建议的能力，可以帮助减轻其影响。传统的洪水预测和警告系统有局限性，包括数据操纵，信息传播缺乏透明度以及对目标人群缺乏说服力的技术。本文使用嵌入有说服力技术的洪水预测和咨询系统（FPA）提出了洪水预测的新领域。在这项工作中应用了一种混合研究方法，即面向对象的分析和设计方法（OOADM）和数据挖掘的跨行业标准过程（CRISP-DM）的组合。ooadm用于开发移动应用程序，而Crisp-DM用于为该应用程序创建数据驱动洪水预测模型。这种混合方法允许采用全面而强大的方法。我们使用机器学习技术来解决该问题以及测试系统的Nimet数据集。ml算法，例如SVM，随机森林和XGBoost，用于在Nimet数据集上执行预测。随机森林和XGBOOST的准确性为100％，而SVM获得91.67％。在尼日利亚的Cross River State（CRS）进行了调查，以评估洪水受害者关于使用说服力技术的洪水受害者的反应，其中76.56％的受访者说有说服力的技术未使用过过去的洪水受害者。91.15％的受访者用有说服力的技术来支持FPAS系统。关键字：洪水预测和咨询系统（FPA），机器学习，区块链，OOADM，CRISP-DM，NIMET
数字图像传感器的演进和新前沿 - Eric Fossum
自史前时代以来，捕捉图像就是人类的活动，近 200 年来，相机捕捉一直是人类文化的一部分。图像传感器是每台数码相机的核心，将光转换为适合计算机传输、存储和处理的电信号，供机器和人类使用。图像传感器从 21 世纪甚至更早开始就对人类文化产生了强烈的影响。数码相机最初是用电荷耦合器件 (CCD) 图像传感器实现的，目前是用互补金属氧化物半导体 (CMOS) 图像传感器 (CIS) 实现的。这些相机广泛应用于移动智能手机、汽车、网络摄像头、医疗设备、安全系统、国防技术和空间等许多领域。基于图像的社交媒体（如 Facebook、Instagram、YouTube 和 TikTok）对社会的影响，无论是好是坏，都不能低估。然而，一个无可争议的积极影响是每个口袋里的相机都有助于社会正义。例子包括乔治·弗洛伊德事件的视频；阿拉伯之春；以及2020 年 1 月 6 日的国会事件，以及支持执法声明的视频。