XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLeverage
残疾学生的高杠杆实践
参考：Aceves，T。C.和Kennedy，M。J.（eds。）（2024年，2月）。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿：杰出儿童和钢琴中心的理事会。参考：Aceves，T。C.和Kennedy，M。J.（eds。）（2024年，2月）。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿：杰出儿童和钢琴中心的理事会。参考：Aceves，T。C.和Kennedy，M。J.（eds。）（2024年，2月）。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿：杰出儿童和钢琴中心的理事会。参考：Aceves，T。C.和Kennedy，M。J.（eds。）（2024年，2月）。针对残疾学生的高杠杆实践。第二版。弗吉尼亚州阿灵顿：杰出儿童和钢琴中心的理事会。
垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用人工智能生成的
论文摘要 ● 我们研究了 120 个 Facebook 页面，每个页面发布了至少 50 张 AI 生成的图片，将页面分为垃圾邮件、诈骗和“其他创建者”类别。有些是同一管理员运营的协调页面集群。截至 2024 年 3 月 5 日，这些页面的平均关注者数量为 128,877，中位关注者数量为 71,000。● 这些图片总共获得了数亿次互动和曝光。包含 AI 生成的图片的帖子是 2023 年第三季度 Facebook 上浏览量最高的 20 条内容之一（浏览量达 4000 万次，互动量超过 190 万次）。● 垃圾页面使用点击诱饵策略，并试图将用户引导至平台外的内容农场和低质量域。诈骗页面试图销售不存在的产品或让用户泄露个人信息；有些页面在被盗页面上发布 AI 生成的图像。● Facebook Feed（以前称为“新闻提要”）有时会向用户显示 AI 生成的图像，即使他们没有关注发布这些图像的页面。我们怀疑 AI 生成的图像出现在用户的 Feed 中，是因为 Facebook Feed 排名算法会推广可能产生参与度的内容。在过去三年中，Facebook 增加了出现在用户 Feed 中的“无关帖子”（来自用户未关注的页面的帖子）的百分比。媒体报道称，与 AI 生成的图像互动通常会导致用户收到更多 AI 生成的图像内容的推荐；这也是我们在自己的 Feed 中遇到的轶事经验。● 对人工智能生成的图像的评论表明，许多用户并不知道这些图像是合成的，但一部分用户发表评论或信息图提醒其他人，并警告他们小心诈骗。观众的误解凸显了标签和额外透明度措施的重要性。● 在我们的样本中，一些发布未标记的人工智能生成图像的页面也使用了已知的欺骗性做法，例如帐户盗窃或接管，并且表现出可疑的关注者增长。
利用变压器模型的解释性来改善DNA 5-甲基环肽识别（学生摘要）
引入DNA甲基化发生时，将甲基（CH3）添加到DNA序列中时。添加的甲基的位置决定了甲基化的类型。在特殊性中，胞嘧啶（5MC）的第五位置的DNA修饰在基因调节中起着至关重要的作用，并且参与了其他重要的生物学过程（Breiling and Lyko 2015）在细菌和真核生物中都发生。目前对基于变压器的语言模型有很大的兴趣。诸如Bert之类的模型（Devlin等人2018）及其变体在几种自然语言处理任务上表现良好。除了适应特定领域（例如医学领域）外，基于变压器的语言模型也被转移到生物学序列（例如DNA序列）（Ji等人2021）和蛋白质术（Teufel等人2022）。在木兰 - 甲基（Zeng，Gautam和Huson 2023）中，我们介绍了几种针对域特异性的微型语言模型，用于对短DNA序列的甲基化状态进行分类。在这里，我们的目的是将这种模型用作编码器，以分类哺乳动物的5MC DNA甲基化状态。以前的研究（Abnar和Zuidema 2020）表明，变压器的自我发注意机制可用于解释模型并量化特征性节奏，而我们在Mulan-Methyl上的工作表明，注意力评分可以提高合理的特征重要性。因此，在这里，我们提出了一项研究，该研究使用由编码器产生的注意权重作为
经济依赖、政治影响力和战争
传统理论认为，贸易损失的机会成本会阻止国家之间发生战争。相反，政策制定者经常担心贸易会导致经济依赖、剥削甚至战争。如果贸易在经验上与和平相关，那么政策制定者为什么会有这些担忧呢？我们通过分析贸易与战争的动态模型来解决这个问题，并结合了国家可能随着时间的推移在经济上相互依赖的想法。我们提出了三个主要发现。首先，我们发现经济依赖在政治争端中提供了杠杆作用，而这种杠杆作用可能会产生战争的诱因。其次，我们认为经济依赖的动态转变是引发战争的必要条件，但还不够。最后，我们表明，谨慎的经济政策可以预见这些问题，使各国避免战争。这提供了一种解释，既能调和政策制定者的担忧，又能解释经济依赖导致战争的罕见性。
美国应利用中东伙伴提升太空能力
⚫ 太空是美国至关重要的战略战场，因为该领域对于情报、监视和侦察 (ISR) 能力至关重要，而这些能力对于发现和拦截伊朗支持的中东无人机、导弹和火箭袭击至关重要。美国应更好地利用其在中东的合作伙伴，与他们合作共同提高太空领域的战备能力，包括增加联合研发；利用纳米卫星和高光谱卫星等新兴空间技术，努力实现更大的太空早期威胁检测和信息共享；并越来越多地将太空资产纳入与区域合作伙伴的双边和多边演习中。
GAO-24-107237，人工智能：GAO 利用技术并确保负责任地使用的工作
美国政府问责署 (GAO) 正在探索内部使用人工智能 (AI)，以使其为国会和纳税人开展的工作更加高效、深入和有效。例如，GAO 最近开始部署一个大型语言模型，以探索类似于行业中的生成式 AI 功能，并辅以 GAO 特定的信息和安全性。除其他功能外，该原型还将支持其他用例，以帮助有效地综合过去的报告、协助编辑审查以及扫描国会文件以完成 GAO 的授权工作。通过开发这些工具，GAO 还深入了解了 AI 的好处和风险，这将有助于 GAO 评估其他机构的使用情况并更好地向国会提供技术援助。有关 GAO 目前正在探索的八个 AI 用例的详细信息，请参阅表格。
利用自动化、人工智能、机器学习和行为科学
,HZ` PKLU[PÄJH[PVU VM `V\Y WYLMLYYLK JHYYPLYZ 更快的谈判周期和与运力的匹配 能够准确地针对更广泛的承运商合作伙伴提供相关负载 +LLWLY T\[\HSS` ILULÄJPHS YLSH[PVUZOPWZ ^P[O JHYYPLYZ 战略编排 + AI 大于战术管理
使用JavaScript在医学中的机器学习
心血管疾病（CVD），主要是冠状动脉疾病和中风，在全球范围内统治着死亡的主要原因之一。这些疾病基础的主要病理是动脉粥样硬化，其特征是主要动脉中的斑块积聚。CVD影响发达国家和发展中国家的人们，涵盖了来自不同种族背景的个人，并对妇女和年轻人产生越来越多的影响（Libby，2021）。当前的治疗方法包括生活方式的调整，定期医学监测以及针对主要危险因素的药物干预措施，例如胆固醇（他汀类药物）和血压（Charo＆Taub，2011; Chen等，2022）。为了增强现有治疗，确定有疾病风险的人并改善预防措施，可以通过准确的个人疾病风险预测来增强当前方法。传统的临床预测因子，例如血压，BMI，胆固醇水平以及医学和家族史，已被用来估计个体疾病的风险，但其准确性仍然有限（Singh，Pilkerton，Shrader和Frisbee，2018年； Huang等，2022）。因此，有必要开发更精确的预测方法，结合了诸如蛋白质组学之类的最先进的奥术技术。
定量影响研究报告有关杠杆率的报告...
APPENDIX 1 - INDUSTRY COMMENTS ON THE DRAFT LEVERAGE RATIO GUIDELINE AND REPORT ............................................................................................................................................ 6
医疗保健供应链优化：技术领导者必须利用的 3 个策略
CitiusTech Healthcare Technology Pvt. Ltd. 是一家领先的数字技术和咨询服务提供商，为付款人、提供商、医疗技术和生命科学公司提供服务。CitiusTech 在全球拥有 8,500 多名医疗技术专业人员，通过下一代技术、解决方案和产品为 140 多个组织提供医疗数字创新、业务转型和全行业融合支持。重点关注领域包括医疗互操作性、安全数据管理、质量和性能分析、基于价值的护理、患者体验、医学成像、互联健康、付款人-提供商融合、护理协调和人口健康管理。CitiusTech 的尖端技术专长、深厚的医疗领域专业知识以及对数字化转型的高度关注使医疗保健和生命科学公司能够重塑自我，以提供更好的结果、加速增长、提高效率，并最终对患者产生有意义的影响。