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SHAC 会议纪要 2025 年 1 月 23 日
小组委员会成员共同制定目标、想法和宗旨。SHAC 小组委员会将推荐改善 NISD 健康和福祉的方法。休会：NISD SHAC 会议于晚上 7:03 由家长主席 John Carollo 宣布休会。
黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
对Ern-Ithaca的1522例索引病例的基于溶液-RD Clinvar的重新分析揭示了外显子测序中常见的陷阱和误解。
目的：在Solve-RD项目（https://solve-rd.eu/）内，欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常智力网络旨在调查基于Clinvar案例的未解决病例的外来分析是否可以建立其他诊断。我们介绍了“ Clinvar低悬一起”重新分析的结果，先前分析失败的原因以及学习的经验教训。方法：来自欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常的欧洲参考网络收集的第一个3576个外来的数据（1522个证券和2054个亲戚）通过Solve-rd Consortium重新分析，通过评估单核位变种和临床插入式（cline clinient and Simplerient and Silkerions and Silkeriptions and in Simples和delersert ins in to noce）和多种插入率（clience intery contence in Cline）和多种插入率（涉及单核）。根据频率，基因型和遗传模式和重新解释的频率，基因型和模式进行过滤。结果：我们确定了59例（3.9％）的因果变异，其中50例也由其他诉讼和9例导致了新的诊断，突出了解释挑战：在第一次分析时与人类疾病相关的基因的变异，或者误导了局部局部局部变化（变异型），该变异属于人类疾病的变化（变异）（变化型）。 lters，低等位基因平衡或高频）。结论：“ Clinvar低悬挂水果”分析代表了一种从外显子组测序数据中恢复因果变异的有效，快速且简单的方法，这也有助于减少诊断僵局。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
Hackberry Creek Ranch Briscoe County
2024：房屋上的新屋顶。在东牧场上喷洒了480英亩的土豆，以进行毛孔控制。2023：内部的新窗户。在总部牧场上喷了160英亩的土地，以进行刺梨控制。在东牧场上喷了110英亩的土地，以进行刺梨控制。2021：2.3英里的新篱笆在中途牧场。东牧场2英里的新篱笆。2018：内部新的HVAC。2017：中途牧场的1.86英里新篱笆。杂项。：2021年，2022年和2023年中途，西北和北部牧场的24.5英里路。每年级的牧场道路。安装了2,500加仑的水箱，1英里的地下管道和12英尺的玻璃纤维浴缸。在总部牧场上修复了工作笔。在总部牧场中的水批中添加了净线。许多风车和太阳能泵维修/更换。
HACCP语句
收获和加工生牛肉产品的设施确实考虑了大肠杆菌O157：H7和指定的非O157 Shiga毒素大肠杆菌（STEC）是“收获HACCP计划中有可能发生的危险”。作为干预措施，美国和加拿大的饲养牛牛肉收割设施安装了car体洗涤，前远处的冲洗柜，卵后酸冲洗后柜和蒸汽巴氏杀菌柜。牛肉收割设施具有以下安装干预措施的组合；隐藏的car体洗涤，蒸汽真空，酸冲洗柜和蒸汽巴氏杀菌柜或热水处理。为了消除或减少可检测到的危险，Cargill已以经过验证的蒸汽巴氏杀解干预措施或经过验证的热水处理形式鉴定出热巴氏杀菌，作为牛肉癌症的关键控制点（CCP），用于牛肉cCP，CCP的CCP CCP CCP通过时间/温度监控概率来验证科学研究和内部使用。这些验证程序符合9 CFR 417和SFCR的要求。Cargill已将酸冲洗柜确定为在热巴氏灭菌之前已去除的红肉内外的经过验证的干预措施。所有CCP和控制点临界限制均以频率进行监控，以确保过程控制。此外，在包装亚主要物质之前，立即使用过氧乙酸抗菌剂。该代理人被USDA-FSI（指令7120.1）和CFIA确认为“处理辅助”，因此，对标记或将其包括在成分语句中没有任何意义。这种处理已在使用指标微生物的设施中在微生物学上得到了验证。
DHAC 2024年11月20日至21日24小时摘要
2024年11月20日至21日简介：食品和药物管理局数字健康咨询委员会（FDA）于2024年11月20日至21日开会，讨论并提供有关“启用生成AI-II-II-II-II型设备的总产品生命周期注意事项”的建议。生成AI（Genai）定义为模仿输入数据的结构和特征以生成派生的合成内容的AI模型类别。这可以包括图像，视频，音频，文本和其他数字内容（来源：FDA数字健康和人工智能词汇表 - 教育资源）。出于本委员会会议的目的，FDA使用“支持Genai的设备”一词来指代设备，因为该术语是在联邦食品，药物和化妆品ACT第201（h）节中定义的，其中Genai方法或模型在该设备的产出或功能上是不可或缺的。换句话说，对于启用Genai的设备，Genai方法或模型在设备的主要功能中起关键作用或直接启用其输出。FDA长期以来一直促进了对医疗设备（包括人工智能（AI）支持设备）的监督的总产品生命周期（TPLC）方法，并致力于使用当前当局以及探索可能需要新当局的选项来推进这些设备的监管方法。TPLC方法对于结合了更复杂且旨在比以往任何时候的设备寿命更快，更频繁地迭代的技术的现代医疗设备变得越来越重要。启用Genai的产品旨在生成新内容，并为一组多模式输入提供可变且潜在的无界输出。此外，他们经常依靠复杂的基础模型，这些模型本身可能不是医疗设备，并且可能会随着时间的流逝而迅速改变。因此，TPLC方法可能对管理未来，安全有效的基因医疗设备的管理很重要。本次会议期间提出的问题旨在了解整个TPLC的全面评估和管理设备所需的关键信息和实践。委员会就与基因支持的设备相关的监管问题向FDA提供了建议和建议，以确保其安全性和有效性。会议的重点是三个领域：前绩效评估，风险管理和后市场绩效评估。值得注意的是，鉴于许多不同潜在类型的启用Genai的设备的不同预期用途，讨论的所有考虑因素可能不适用于所有支持Genai的设备。FDA问题和委员会的讨论：在为期两天的会议上，委员会听取了FDA，工业，学术界，医疗保健专业人员，患者和其他有关方面的演讲。如上所述，对支持Genai的设备的TPLC方法的讨论问题是向委员会提出的，重点是三个领域：前市场绩效评估，风险管理和后市场绩效评估。
呼吁创新黑客马拉松挑战......
国家科学技术委员会 (NCST) 是根据 2003 年第 16 号《科学技术 (S&T) 法》成立的半官方组织。其使命是促进、支持、协调和规范研究、科学、技术和创新的发展和应用，以创造财富并改善生活质量。《科学技术法》第 24 条设立了科学技术基金，其主要目标是推动马拉维的科学技术发展。为了实现这一目标，NCST 利用科学技术基金下的大挑战计划，为可再生能源技术 (RET) 组件的本地制造提供创新解决方案。
突发新闻 11 月20，2024 演示文稿（HCA 医疗保健）
在公共平台上使用敏感/受限数据（机密，例如员工和患者个人信息、电子健康信息）会导致安全或隐私风险增加（例如数据泄露、不当访问、通知、透明度、被遗忘权）或监管不合规。生成式人工智能会放大这种风险，因为用户将有权在公共工具上共享信息，如果没有适当的控制，机密信息可能会暴露。
技术进步和黑客创造力：网络安全的发展和零信任模型
如果组织采用，零信托可以带来一些好处：增强的安全姿势：通过采用零信托模型，组织可以显着加强其安全姿势。传统的基于外围的安全措施越来越不足以抵御复杂的网络威胁。零信任强调了一种“永不信任，始终验证”方法，最大程度地降低了攻击表面，并使攻击者在网络中更难横向移动，从而降低了数据泄露的风险：零信任可以帮助组织通过实施严格的访问控制和连续监控网络活动来最大程度地降低数据泄露的风险。通过执行最低特权的原则，在此仅授予用户执行其工作所需的最低访问级别，组织可以限制