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生成式人工智能将如何影响供应链网络安全
另一方面，威胁行为者也在越来越多地利用这些新工具的力量，尤其是设计和改进更难检测的恶意软件以及增强其网络钓鱼技术。具体来说，生成式人工智能将使欺骗行为更难被发现，因为它允许威胁行为者创建更加个性化的通信，并利用音频和视频形式的深度伪造。举一个例子，威胁行为者现在可以简单地识别公司首席执行官的现有在线视频或音频文件，利用生成式人工智能应用程序创建克隆首席执行官声音的音频消息，然后使用它对毫无防备的公司员工发起社会工程攻击。
SMA 白皮书 其他人怎么想以及我们如何...
贡献作者：Alexus G. Greenkewich 准将（DDGO，J39）、Dr. Hriar “Doc” Cabayan (JS J39)，先生。罗伯特·C·琼斯（SOCOM），Cllr。 Scott K. Thomson 博士（国防部副部长办公室（政策））； Spencer B. Meredith III (NDU)、中尉 (Dr.) Gregory S. Seese (JHU-APL)、中尉 (Dr.) Rafael E. Linera (USASOC)； Erinn McQuagge（北格鲁曼）；帕特里夏·德根纳罗 (TRADOC G2)； Randy Munch 博士（TRADOC G2）；黛安·迪尤利斯 (NDU)；詹姆斯·佐丹奴（乔治城）；伊恩·麦卡洛（约翰·霍普金斯饰）女士劳里·麦卡洛（田野）； Jason Spitaletta 博士（JHU-APL）； Nicholas D. Wright 博士（英国伯明翰大学）；玛格丽特·霍尔（UNO）；吉娜·利根（UNO）；克拉拉·布劳恩博士（UNO）；劳拉·斯特克曼（MITRE）；克拉克·麦考利（布林莫尔饰）；索菲亚·莫斯卡伦科（布林莫尔饰）；汤姆·麦考利（罗切斯特大学）；丹·福伊先生（盖洛普）；克里斯·斯图尔特博士（盖洛普）； Linda Durnell 博士（菲尔丁）；加里·黑尔（田野）； Gwyneth Sutherlin（地理服务）；马克·波利亚克（Ipsos 公共事务部）； David C. Ellis（联合特种作战大学）； Katie Ziemer 先生（益普索公共事务部）；霍华德·西姆金 (USASOC G9)；威廉·D·凯斯比尔（洛克希德·马丁公司 ATL）
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
不同的音乐类型如何影响任务焦点
过去的研究发现，人们所听的音乐可能会影响他们的注意力。这项研究研究了不同类型的音乐对神经发散者 (ND) 和神经典型 (NT) 人群的任务专注度的影响。年龄在 14 至 18 岁之间，共有 24 名参与者，其中 12 名是 ND，12 名 NT。参与者被平均分成四个音乐组：古典音乐、游戏音乐、个人收藏音乐和无音乐。学生研究人员使用精神运动警觉测试 (PVT) 和脑电图 (EEG) 来确定每个参与者在听音乐时的任务专注度水平。研究发现，音乐对专注度的影响过于主观和个人化，无法得出哪种音乐类型最好/最差的大致趋势。这对于音乐治疗领域很重要，因为它表明音乐需要根据每个客户进行个性化设置，并且不能依赖于总体趋势。
数据科学和人文学科如何互相告知？
Tu Bui, Daniel Cooper, John Collomosse, Mark Bell, Alex Green, John Sheridan, Jez Higgins, Arindra Das, Jared Keller, Olivier Thereaux, Alan Brown, in ARCHANGEL: Tamper-proofing Video Archives using Temporal Content Hashes on the Blockchain (2019) Cornell University, Computer Vision and Pattern Recognition [online]
人工智能如何影响版权？
法院在许多案件中都支持类似的使用，包括涉及 Google 的图书搜索工具和抄袭检测软件 Turnitin 的流行判决。在 Turnitin 案中，美国法院裁定扫描学生论文（受版权保护）以检测潜在抄袭属于合理使用。同样，在 Google 的案件中，法院裁定扫描书籍并向网络搜索者提供摘录属于合理使用，因为 Google 这样做只是为了让书籍更易于搜索，而不是泄露其表达内容。
如何思考算法
使用这本修订的学生友好的教科书了解算法及其设计。与其他算法书籍不同，这本书很容易，其解释的方法很简单，并且提供的见解是许多且有价值的。在不通过大量正式证明的情况下进行研磨，学生将从分步方法中受益，以开发算法，有关常见陷阱的专家指南以及对更大局面的欣赏。修订和更新，第二版包括有关机器学习算法的新章节，并在每个部分的末尾简明了关键概念摘要，以供快速参考。此版本的新练习还包括150多个新练习：包括选定的解决方案，以便让学生查看他们的进度，而完整的解决方案手册则可以在线提供教师。没有其他文本清楚地解释了复杂的主题，例如循环不变式，帮助学生抽象思考并为创建自己的创新方法来解决问题做准备。
寄生虫如何预防糖尿病？探索它们对巨噬细胞和b -cell串扰
糖尿病是全球增长最快的慢性疾病，其患病率比心脏病和癌症更快。虽然该疾病在临床上作为慢性高血糖症呈现，但已经识别出两种不同的亚型。1型糖尿病（T1D）的特征是一种自身免疫性疾病，其中产生胰岛素的胰腺B细胞被破坏，并且由于代谢不足而引起的2型糖尿病（T2D）产生，在这种情况下产生了胰岛素不足的胰岛素含量，而胰岛素是胰岛素的不足。现在很明显，促弹性反应会导致功能性B-细胞质量损失，这是T1D和T2D的共同基础机制。巨噬细胞是疾病发病机理中的中心免疫细胞，在损害B细胞功能的促进症反应的启动和延续中起主要作用。此外，巨噬细胞和b细胞之间的串扰策划了炎症反应并随之而来的B-电池功能障碍/破坏。相反，此串扰可以诱导B细胞质量和功能的免疫耐受性和保留。因此，针对巨噬细胞和B细胞之间细胞间通信的特定针对的是防止/停止胰岛弹性事件的独特策略。由于其有效调节哺乳动物免疫反应的能力，寄生虫（蠕虫）及其排泄/分泌产物，已被检查，以作为其作为T1D和T2D的治疗剂的潜力。这项研究在临床和动物模型中都取得了预防疾病的积极结果。然而，研究的重点一直放在免疫细胞及其效应子的调节上。这种方法忽略了蠕虫及其产物对B细胞的直接影响，以及巨噬细胞和B细胞之间信号交换的调节。本综述探讨了蠕虫及其产物引起的巨噬细胞的改变如何与B细胞相互影响以促进其功能和生存。此外，讨论了寄生虫衍生产品直接与内分泌细胞相互作用的证据，以影响其与巨噬细胞的交流以防止B细胞死亡和增强功能。内分泌细胞和巨噬细胞之间双向代谢对话的新范式为治疗免疫介导的代谢疾病的治疗开辟了新的途径。
中国如何监管大型科技公司并治理其经济
在本次演讲中，张教授将带我们走出新闻头条，揭开中国监管治理的动态复杂性。她将借鉴其新书《高空：中国如何监管大型科技公司并治理其经济》的见解，介绍动态监管金字塔模型，这是一个揭开中国监管治理神秘面纱的分析框架。此外，她还将研究科技打击对行政国家、竞争格局和全球科技竞争的影响。她还将通过研究中国监管生成人工智能的战略，展望中国科技治理的未来。张教授将揭秘中国如何在创新、监管和地缘政治竞争之间找到微妙的平衡，从而实现高空监管。