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[新闻稿] 人工智能战略和研究路线图已提交给马里兰州议会，为 2025 年合乎道德且富有成效地使用人工智能制定路线图
马里兰州克朗斯维尔：今天，马里兰州信息技术部 (DoIT) 和马里兰州人工智能分部宣布，他们已向马里兰州议会提交了人工智能支持战略和人工智能研究路线图（AI 路线图）。该路线图列出了该州将实施的 5 部分战略，以加快在全州安全实施人工智能和机器学习技术。它还概述了该州将在 12 个关键领域开展的具体研究，包括促进经济发展、提高州劳动力的生产率以及为当地学校系统制定政策。“生成人工智能正以前所未有的速度发展，可能影响马里兰州人民生活的几乎每个方面，”DoIT 部长兼人工智能分部主席 Katie Savage 表示。“人工智能路线图为马里兰州在 2025 年的发展规划了路线图，帮助其加快人工智能采用的步伐，同时考虑到马里兰州独特的资产、机遇和风险。我们准备以切实可行的方式采用这项技术，使我们的国家更加安全、更具竞争力、更高效。”
生成合成数据很复杂
1性别因素5000 2 0 0 2人的年龄，2011年数字5000 79 0 0 3年龄段，2011因子5000 7 4 0是是。。。7的EDUSPEC纪律完整资格因子5000 28 20 0是。。。10 income Personal monthly net income numeric 5000 407 683 603 11 marital Marital status factor 5000 7 9 0 12 mmarr Month of marriage numeric 5000 13 1350 0 13 ymarr Year of marriage numeric 5000 75 1320 0 14 msepdiv Month of separation/divorce numeric 5000 13 4300 0 15 ysepdiv Year of separation/divorce numeric 5000 51 4275 0 .。。22 Nofriend的朋友数字数字5000 44 0 41 23吸烟烟因子5000 3 10 0 24 Nociga每天抽烟数字5000 30 0 3737是的。。。27在2007 - 2011年出国工作的工作塔因子5000 3 438 0 28 WKABDUR在国外工作的总时间5000 33 0 4875是。。。33人数的高度5000 65 35 0 34人数重量的重量5000 91 53 0 35 BMI体重指数（重量-kg/（高度-cm 2）*10000）数字5000 1396 59 0是是是是是
黑客攻击人工智能——下一代被劫持的系统
摘要：在未来十年内，为了应对高度互联和数字化的世界所产生的大量信息，对自动化、智能数据处理和预处理的需求预计将会增加。在过去的几十年里，现代计算机网络、基础设施和数字设备的复杂性和互联性都在增长。保护这些资产的网络安全人员面临着越来越多的攻击面和不断改进的攻击模式。为了管理这一点，网络防御方法开始依赖于支持人类工作的自动化和（人工智能）。然而，机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 支持的方法不仅已集成到网络监控和端点安全产品中，而且几乎无处不在涉及持续监控、复杂或大量数据的任何应用中。智能 IDS、自动化网络防御、网络监控和监视以及安全软件开发和编排都是依赖 ML 和自动化的资产的例子。由于这些应用对社会的重要性，恶意行为者对这些应用非常感兴趣。此外，ML 和 AI 方法还用于数字助理、自动驾驶汽车、人脸识别应用等所使用的视听系统中。已经报道了针对视听系统 AI 的成功攻击媒介。这些攻击范围从需要很少的技术知识到劫持底层 AI 的复杂攻击。
利用“全内”技术在肝细胞中进行离体/体内基因编辑...
肝脏是细胞和基因治疗以及基因编辑的首选器官，因为遗传性疾病众多且常常危及生命。已证明酪氨酸血症小鼠作为模型生物的 HDR 可以纠正该疾病，尽管不诱导 DSB 的同源重组效率非常低（Paulk 等人，2010 年；Junge 等人，2018 年）。在类似的小鼠模型中，通过流体动力学 DNA 注射（Yin 等人，2014 年）和非病毒 Cas9 mRNA 与腺相关病毒 (AAV) 载体介导的 HDR 模板递送相结合（Yin 等人，2016 年）证明了 CRISPR/Cas9 介导的表型拯救。AAV 载体已成为肝脏的基因递送载体，据报道在人体临床试验中具有令人印象深刻的治疗效果（Nathwani 等人，2014 年）。最近，在一个载体上编码化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 表达盒，在另一个载体上编码引导 RNA (gRNA) 和修复模板的双 AAV 载体系统的应用，逆转了新生小鼠鸟氨酸转氨甲酰酶基因的突变 ( Yang et al., 2016 )。这种体内基因编辑工具在两个载体上的分段归因于 AAV 的拟议包装尺寸限制，即 4.9 kb ( Grieger and Samulski, 2005 ) 至 5 kb ( Wu et al., 2010 )。两种不同的 AAV 载体共同递送是可行的，每种载体编码所需成分的一部分，这些成分在细胞内通过转剪、同源重组或内含肽重新结合（ Truong 等人， 2015 ），但在体内发生率较低（ Xu 等人， 2004 ）。
人类遗传疾病中辅助蛋白和 G 蛋白的遗传变异
摘要 我们介绍了一系列关于 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 遗传学和药物遗传学的三篇文章。在第一篇文章中，我们讨论了与人类表型相关的 G 蛋白亚基和辅助蛋白的遗传变异；在第二篇文章中，我们在此基础上讨论了“G 蛋白偶联受体 (GPCR) 基因变异和人类遗传疾病”，在第三篇文章中，我们概述了“G 蛋白偶联受体药物基因组学”。在本文中，我们将在由辅助蛋白和 G 蛋白的致病变异导致的人类遗传疾病的背景下，回顾配体结合、GPCR 活化、失活以及受体运输到膜的过程。在不同表型中检查了编码 G 蛋白 α 和 β 亚基的基因的致病变异。编码修饰或组织 G 蛋白偶联的辅助蛋白的基因变异与疾病有关；这些包括 G 蛋白信号调节器 (RGS) 变异对高血压的贡献； G 蛋白信号传导激活剂 III 型变体在缺氧等表型中的作用；RGS10 基因变异对身材矮小和免疫功能低下的影响；以及 G 蛋白偶联受体激酶 (GRK) 变体（如 GRK4）在高血压中的作用。本文概述了编码参与 GPCR 信号传导的蛋白质的基因变异，这些变异可能与人类表型相关的结构和功能变化。
航空航天工业中的数字孪生：简要介绍
摘要 数字孪生 (DT) 主要是任何可想象的物理实体的虚拟复制品，是一项具有深远影响的高度变革性技术。无论是产品开发、设计优化、性能改进还是预测性维护，数字孪生都在通过多种多样的业务应用改变各个行业的工作方式。航空航天业（包括其制造基地）是数字孪生的热衷者之一，对其定制设计、开发和在更广泛的运营和关键功能中的实施表现出前所未有的兴趣。然而，这也带来了一些对数字孪生技术的误解，以及对其最佳实施缺乏了解。例如，将数字孪生等同于智能模型，而忽略了数据采集和可视化的基本组成部分，会误导创建者构建数字阴影或数字模型，而不是实际的数字孪生。本文揭示了数字孪生技术在航空航天领域以及其他领域的复杂性，以消除影响其在安全关键系统中有效实现的谬误。它包括对数字孪生及其组成元素的全面调查。阐述了它们特有的最先进的组成以及相应的局限性，提出了航空航天领域未来数字孪生的三个维度，称为航空数字孪生（aero-DT），作为本次调查的结果。这些包括数字孪生的交互、标准化和认知维度，如果认真利用这些维度，可以帮助航空 DT 研发界将现有和未来航空航天系统及其相关流程的效率提高四倍。
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
Song-Chun Zhu：通用人工智能的种族不仅与技术竞争有关；更重要的是，这是一场挣扎
1译者注：中文术语可以将英语翻译成“人工通用情报”（AGI）或“通用人工智能”（简称“通用AI”）。这种翻译选择“通用AI”，因为当中国作家使用该术语通用人工智能时，通常是指广泛的AI形式，而不是像Agi所暗示的那样类似于人类认知的AI。有关此术语的更全面讨论，请参见Wm。C. Hannas，Huey-Meei Chang，Daniel H. Chou和Brian Fleeger，“中国的高级AI研究：监视中国通往“一般'人工智能的途径”，“人工智能中心”，“安全与新兴技术中心”，2022年7月7日，2022年，HTTPS://CSET.GEORGETONTOWN.GEORGETOWN.GEORGETONTOWN.EDUE/PUBLITICA/CHINAS-CUBUBLICATION/CHINAS-EREVENG 1-3。1-3。
访问IAF的第81平方英尺（Skylords）AMCA：印度第五代故事IAF练习tarang shakti 2024 Farnborough/riat 2024报告
他的1999年卡吉尔审查委员会报告以这些词开始； “……卡尔吉尔部门的巴基斯坦武装入侵使政府，陆军和情报机构完全感到惊讶……”事实上，“惊喜”是一种通过独立的印度国家安全论述而持续不断的Leitmotif。普鲁士战略家卡尔·冯·克劳塞维茨（Carl von Clausewitz）的格言，这是“政治活动的分支”。因此，了解实现安全目标的国家安全和不断发展的策略的强迫已成为主要权力的文明安全机构的正弦。在印度，克劳塞维茨的格言有些有选择地实施。尽管遵守“平民控制”原则已确保士兵仍然服从于民选代表，但后者有