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健康与医学科学杂志
早在很久以前就观察到了强迫性症状与精神病之间的复杂关系。当然，这两种疾病的重叠是，已经发现解剖异常和治疗反应令人惊讶。强迫性症状先于精神病之前或成功，仍然是辩论问题。然而，证据足以表明两种疾病都具有相互交织的病因，并且彼此之间的影响很大。，精神卫生专业人员通常很难剖析确切的症状，以区分精神病和痴迷。洞察力在确定疾病和当前疾病中的心理病理学方面起着至关重要的作用。ho积是DSM V中的一个新实体，因为对于研究人员来说，这是长期存在的困惑，无论是将其分类为强迫症状还是精神病症状。治疗方式在其中一种疾病使另一种疾病复杂时也有所不同。临床医生在同时处理两种疾病的同时面临艰巨的挑战。作为强迫性症状改变了精神病的病程，它也对疾病的预后有影响。疾病的管理是愉悦的结果与加剧症状的风险之间的平衡。
ACT MRF 合同签署公告 - 威立雅
“作为全球生态转型的领军企业，威立雅将把世界领先的技术带到堪培拉，使这座材料回收设施成为澳大利亚最先进的设施之一，并生产出用于回收和资源再利用的最高纯度材料，”威立雅首席执行官埃斯特尔·布拉赫利诺夫（Estelle Brachlianoff）表示。“该项目是我们‘绿色升级’战略的一部分，旨在加大对澳大利亚的投资，澳大利亚是威立雅的重点区域。目前，这一势头已经非常强劲：在‘绿色升级’的第一年，威立雅澳大利亚的营收就增长了7.7%。这座全新的、最先进的材料回收设施将提高当地的回收能力，通过在堪培拉本地对回收物品进行分类来减少运输排放，并为澳大利亚首都领地日益增长的循环经济提供更多就业机会。”
技术援助RFP_12.4.24.docx
1。受访者信息：受访者提供有关公司名称，位置，实体类型和联系方式的关键详细信息。2。执行摘要：要求受访者提供其申请的摘要。3。组织概况：受访者提供了其组织的简短概述，包括任务，实体类型以及位置和区域重点。4。技术援助（TA）经验：受访者应提供有关组织的专业知识和经验的叙述概述。受访者应强调他们在合格的项目类型和合格的地理上的经验。不需要受访者在所有合格类别中都有专业知识。专业知识受到鼓励。5。专业知识和经验的关键领域：受访者应在第5节中完成有关相关主题领域的专业知识和经验的相关时间表。6。声明和认证：受访者必须确认所提供的信息的准确性，并打算遵守相关法规和政策。7。完成的RFP响应表：必须完整填写应用程序。8。支持文档：除了填写申请书外，受访者除了提供RFP响应表外，还必须提供以下文件。
标准演变 - 财务视角 - 外部顾问 RFP
经过 2020 年 12 月开始的多年过程和两轮广泛的公众咨询后，B 公司认证标准的演变过程已进入后期阶段。金融服务业是一个独特而多样化的行业，它拥有独特的商业模式和方法来管理其对社会和地球的（潜在）环境和社会影响。在制定新标准的过程中，我们认识到需要为金融服务业制定量身定制的标准。最初的轨迹是在制定 B 公司的新标准之后或同时制定金融行业的独特标准。因此，目前针对 B 公司的现行标准草案并未充分考虑到该行业的细微差别，可能并不全面适用于金融服务业。
基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
RFC 9340：量子互联网的架构原则
量子互联网的愿景是通过实现地球上任意两点之间的量子通信来增强现有的互联网技术。为了实现这一目标，应该从头开始构建量子网络堆栈，以解释量子纠缠的全新特性。第一个量子纠缠网络已经实现，但对于如何组织、利用和管理此类网络，尚无切实可行的建议。在本文中，我们试图制定框架并介绍量子互联网的一些基本架构原则。这旨在提供一般指导和一般兴趣。它还旨在为物理学家和网络专家之间的讨论提供基础。本文件是量子互联网研究小组 (QIRG) 的成果。
HiddenLayer 对 NIST 关于 AI 的 RFI 的回应
HiddenLayer 团队诞生于 2019 年的一次真实世界中的对抗性机器学习攻击，当时 Chris Sestito、Jim Ballard 和 Tanner Burns（HiddenLayer 创始人）负责应对一次严重的真实世界中的对抗性机器学习攻击。当时，Chris Sestito（HiddenLayer 首席执行官）领导着 Cylance 的威胁研究，Cylance 是一家 AI 公司，通过利用深度学习来防止恶意软件攻击，彻底改变了反病毒行业。2019 年，Windows 可执行 ML 模型通过现在称为推理攻击的攻击被利用，暴露了其弱点，并允许攻击者成功逃避 Cylance 运行的任何地方的检测。在响应工作中，未来的 HiddenLayer 创始人将其视为未来攻击的前兆，这些攻击是由 AI/ML 固有的弱点、更多的开源攻击工具以及对世界上有史以来发展最快、最重要的技术的不断增长的了解和使用而引起的。为了证明这些攻击是可以预防的，该团队开发了一种独特的、正在申请专利的、产品化的人工智能安全解决方案，以帮助所有组织减轻基于人工智能的解决方案固有的安全风险。
LCHA 建议征求书
● 验证轨道：适用于 TRL 3-5 的初创公司，验证轨道提供了在 EPRI 或 EPRI 成员研究机构运行实验室特性项目的机会，并被考虑加入 Shell GameChanger。在其实验室特性项目中，EPRI 作为第三方独立技术验证者提供支持，用于成本效益分析、系统平衡分析、市场可行性研究和其他分析。Shell GameChanger 提供可能的种子前和种子投资以及其他好处。● 演示轨道：适用于 TRL 5-7 的初创公司，演示轨道提供了许多可能的框架。根据战略契合度，初创公司可能有机会与 EPRI 成员公用事业公司进行商业演示和/或与 Shell 业务线或网络建立商业或开发伙伴关系（例如联合开发、试点机会、Shell Ventures 的投资和许可协议）。
