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VT-3 - 红骑士队
17 1210 1240 UTD 3W MOORE, ROBERT CUMMINGS, TRACY I2201 1.3 18 1210 1240 UTD 6W TATE, PAUL TAYLOR, DANIEL I2201 1.3 19 1210 1240 OFT 6W MENTZER, THOMAS JONES, AMINAH# N3101 1.3 双倍 20 1210 1240 OFT 9W SURDEL, RICHARD# ARMSTRONG, ZION# C3101 1.3 21 1330 1400 UTD 5W LAWRENCE, WILLIAM REICHERS, HUNTER I2201 1.3 22 1330 1400 OFT 2W REESE, THOMAS# MAYES, GABRIELLA I3202 1.3 NET 1210 23 1330 1400 OFT 8W YOUNG II, BENJAMIN LILLEY JR, JUSTIN I3202 1.3 **从双打改为单打 24 1450 1520 UTD 7W BOYER, BENNETT KELLY, SAMUEL C2202 1.3 NLT 1610 25 1450 1520 OFT 7W Turner, Steven BURKE, JOSHUA C2201 1.3 NLT 1610 26 1610 1640 UTD 6W REESE, THOMAS# WYNN, JAMES I2201 1.3 27 1610 1640 OFT 3W LINSCOTT, JASON# CRANE, ELLIOTT# C3101 1.3 28 1610 1640 OFT 6W TANNER, JOSEPH JONES, AMINAH# N3201 1.3 DOUBLE 29 1730 1800 UTD 5W MOORE, KEVIN GONCALVES, GABRIEL I2201 1.3 30 1730 1800 OFT 8W VIRGILIO, JOE SANKAR, AIDAN# C3101 1.3 **从 LILLEY 更改为 SANKAR 31 1850 1920 UTD 4W LINSCOTT, JASON# TURCOTTE, MATTHEW I2201 1.3 32 1850 1920 UTD 5W REESE, THOMAS#莫利，凯尔 I2103 1.3 33 1850 1920 UTD 7W 汤姆斯，克里斯托弗 罗莎，加布里埃尔 I2103 1.3 34 2010 2040 UTD 3W 贾丁，汤姆 加拉格尔，托马斯 I2201 1.3
VT-3 - 红色骑士
值班/值班分配 签到 签退 白天 SDO BOLCHOZ, PAUL 0800 2000 夜间 SDO NORMAN, JACOB 2000 0800 AM FDO BUTLER, DANIEL 0630 1430 PM FDO STATES, RICHARD 1430 2300 AM AFDO ELLIOTT, JORDAN 0630 1400 PM AFDO MORTON, NICHOLAS 1430 2200 QA 调度/值班 OPS SHANLE, WILLIAM# 1200 1700 EVERGREEN AM RDO McFILLIN, THOMAS# 0800 1300 EVERGREEN PM RDO McFILLIN, THOMAS# 1300 1745 EVERGREEN AM WHEELS GREER, NOAH 0800 1300 EVERGREEN PM WHEELS SMITH, BRYAN 1300 1745 CDO TOLLAND, CHRISTIAN# 1200 1201 WKDAY AM DUTY DRIVER CAMACHO, ISAIAH 0600 0559 SAFETY QA SKEDS COOK, EVAN# 1400 1700 KNSE 0700-2300, KNBJ 0745-1730*, KNFD 0845-1830* (周五休息), K12J 0745-1730**, KGZH 0800-1745*, KNFJ CLOSED, KNDZ 0700-0200 *在列出的时间或日落时关闭，以先到者为准 **在列出的时间或日落前 30 分钟关闭日落，以先到者为准
RED III 实施
● 限制单一计算的（非附件 IX）中间作物不计入 RES-T 目标，例如将其纳入食品和饲料上限（第 2.3 节） ● 要求经济运营者提供更多有关遵守生物燃料可持续性标准的信息，并披露每个燃料供应商的信息以提高透明度（第 1.1 节） ● 将先进生物燃料的子目标保持在 3.5%，将 RFNBO 的子目标提高到 2%（第 3.2 节） ● 限制或排除有问题的附件 IX 原料，如中间作物、在严重退化的土地上种植的作物、林业残留物等，不计入子目标或可再生能源目标（第 3.2 节） ● 将动物脂肪类别 3、棕榈脂肪酸馏出物（PFAD）、糖蜜和皂脚及其衍生物、以及 UCO 和动物脂肪类别 1 和 2 的进口排除在运输可再生能源目标之外 ● 确定国内先进和废弃生物燃料的供应，特别关注废弃物分级、级联原则、生物多样性和生态系统服务（第 3.2 节）● 通过全面审查生物燃料认证体系打击欺诈行为（第 3.2 节）● 直接电气化和专门的信用机制（包括私人充电）用于奖励交通运输中使用可再生电力应成为道路部门脱碳的优先事项。对于较难电气化的行业，如航空和长途运输，应进一步推广氢基燃料。（第 3.1 节）
红色星球无线网络
2021 年，美国有超过 106,000 人死于药物过量。这比死于枪击伤（48,830 人）、跌倒（44,686 人）或机动车事故（42,939 人）的人数还要多。这些都是可预防的死亡原因，因此，它们是一个公共卫生问题。减少死亡人数需要进行研究以确定风险因素，然后制定干预措施，使环境更安全并阻止不安全行为。机动车事故是一个很好的研究案例。从 1972 年到 2019 年，美国车祸死亡率下降了一半以上，从每 100,000 人 26.9 人下降到 11.9 人。要实现这一目标需要多种干预措施，包括要求使用安全带和降低车速限制的法律、对青少年颁发分级驾驶执照、实施更安全的道路建设、使用安全气囊等新技术以及“母亲反对酒后驾驶”等组织的倡导。一些简单的干预措施非常有效。例如，仅仅使用安全带就可以将汽车前排乘客的死亡风险与未系安全带的人相比降低 45％。前方防撞等新技术的效果可能会更好。美国汽车协会交通安全基金会的研究估计，如果所有汽车都配备这些技术并由驾驶员正确使用，每年可以防止 270 多万起交通事故。在本期中，我们探讨了一项防止药物过量死亡的努力。根据美国疾病控制与预防中心的数据，在 20 世纪 90 年代，使用奥施康定等处方阿片类药物导致药物过量案例增多。在过去十年中，强效合成阿片类药物（如芬太尼）大大增加了用药过量和死亡的风险——自 2015 年以来，每年因阿片类药物过量而死亡的人数增加了一倍多。成瘾是一种疾病；这里的目标是让人们活下去，这样他们就可以接受治疗并重建生活。获得纳洛酮（一种逆转阿片类药物过量的药物）是一种工具。另一个是过量预防中心，人们可以在受监督的环境中使用药物。正如自由科学记者 Tara Haelle 报道的那样，尽管数据显示过量预防中心在挽救生命方面是有效的（第 16 页），但美国在开设过量预防中心方面落后于其他一些国家。目前，美国只有两家官方批准的过量预防中心，均位于纽约市。为了了解这些中心在全国范围内的运作情况，研究人员正准备研究纽约站点以及计划于今年晚些时候在罗德岛开设的一个站点的影响。哈勒指出，目前开设更多药物过量预防中心的障碍包括解决法律障碍和当地顾虑。但随着阿片类药物危机的持续，一些政府官员和社区似乎越来越愿意接受任何可以拯救生命的工具。应对公共卫生威胁的工作永无止境。新的风险不断出现，无论是合成阿片类药物的出现，还是开车时使用手机。研究有助于衡量新公共安全方法的有效性，以及如何最好地实施挽救生命的干预措施。— Nancy Shute，主编
赛博朋克红常见问题解答
a：您可以在每种文化中获得一种语言技能，因为您可以在提高角色能力时“相处融洽”的油脂。唯一的限制短语是您选择的语言必须来自您“相处融洽”的文化。您也不能两次选择相同的语言，或者选择您已经具有级别的语言。例如，在到达运营商等级3时，我们的固定器三件作品在4级上捡起西班牙语，因为他们熟悉了在夜城和墨西哥城之间经常旅行的Nomad Pack。后来，在达到5级运营商时，由于定期与Zhirafa和葡萄牙人在4级的联系人进行了定期交往，因此在第4级获得了俄罗斯，因为他们花了大量时间与当地的巴西移民社区合作。
BioMarin RED 奖学金计划
该计划旨在为早期职业科学家提供在 BioMarin 发展职业生涯的机会，从而更深入地了解生物制药行业。我们很自豪能够支持 RED 奖学金，让 BioMarin 的科学团队能够与才华横溢的人才合作，因为我们寻求多元化的研究人员来帮助我们推进为患有遗传疾病的人提供新药的目标。这个机会将下一代科学家中最聪明的头脑带到我们的校园，让我们能够相互学习。
Red Hat OpenShift AI
Red Hat OpenShift AI 是一个灵活的 MLOps 平台，可帮助联邦机构标准化和简化将机器学习引入其应用程序的流程。该解决方案建立在 Red Hat Enterprise Linux 和 OpenShift 的安全基础上，为大规模开发和部署机器学习模型提供了强大且值得信赖的环境。通过利用 OpenShift 作为基础混合云平台，OpenShift AI 可在任何基础架构中提供一致的体验，使机构能够轻松灵活地部署智能功能。该平台丰富的合作伙伴生态系统可确保与第三方工具的无缝集成，简化 AI 技术的采用，并为数据科学家提供最佳工具来完成工作。
红队中的人工智能
红队模拟现实世界中对组织、基础设施或个人等目标的攻击，以测试他们的防御能力并评估漏洞。人工智能在红队网络攻击中发挥着重要作用。本文通过研究人工智能方法在各种情况下如何被滥用以及确定这些攻击的典型目标，探讨了人工智能在红队中的影响。最近的研究强调了与大型语言模型（LLM）相关的风险，这是一种先进的人工智能，以及它们重塑红队领域的潜力。本文旨在进行全面回顾，分析人工智能在网络攻击中的作用及其对红队实践的影响。论文第 2 章分析了提交的文章，总结了其方法和结果。本文进行了范围界定审查，旨在确定红队中使用的 AI 方法及其有针对性攻击的性质。第 3 章介绍了扩展的文献综述，采用叙述性综述和滚雪球抽样方法来实现其目标。该评论重点介绍了红队攻击中使用的大型语言模型 (LLM)。它探讨了 LLM 和其他高级 AI 方法在网络攻击领域的作用，重点介绍了最近的研究及其目标。AI 正在推动整个红队领域的变革，而 LLM 等高级 AI 既带来了机遇，也带来了风险。自动化网络攻击的兴起带来了新的复杂程度，使得这些攻击越来越难以检测。网络犯罪分子正在利用可访问的 AI 工具执行自动化和高度逼真的攻击，通常只需要极少的人为干预。这些基于 LLM 的应用程序不仅使攻击者能够优化他们的策略，而且由于 AI 系统内的漏洞，还存在严重风险，可能导致严重后果。例如，对 AI 驱动的攻击的模拟显示出很高的成功率，凸显了这些工具增强网络攻击方法的潜力。讨论了 Auto-GPT 等工具在未来向公众推出时被滥用的可能性。需要对网络攻击中的 AI 进行研究，以应对红队中使用 AI 应用程序所带来的威胁。
