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Rosetta Commons community_response for NIST信息请求（RFI）
蛋白质结构预测和设计研究在增强公共卫生安全方面也可以通过提高我们的预防，检测和应对大流行的能力来提高公共卫生安全。在Covid-19大流行期间，使用计算设计蛋白质的第一种疫苗被批准用于主要政府（南部韩国和英国），甚至在临床测试中均超过了阿斯利康的疫苗。13最近开发的深度学习模型evescape可以比湿实验室方法更快，更便宜，更精确地预测病毒序列的未来突变，并且可能允许提前预测新兴的SARS-COV-2变体。14从现在到未来，蛋白质结构预测和设计工具将作为大流行反应的战略资产
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
Rosecliff算法：制作密码动态
摘要：数字景观中的身份验证是由于不断发展的网络威胁而面临的持续挑战。传统的基于文本的密码，这些密码容易受到各种攻击，因此需要创新解决方案来加强用户系统。本文介绍了Rosecliff算法，该算法是一种双重身份验证机制，旨在提高针对复杂的黑客尝试的弹性并不断发展存储的密码。该研究探讨了加密技术，包括对称，不对称和混合加密，从而解决了量子计算机构成的新兴威胁。Rosecliff算法将动态介绍给密码中，该密码允许在多个平台上进行更安全的通信。评估算法的强大攻击，例如蛮力，字典攻击，中间攻击和基于机器学习的攻击。Rosecliff算法通过其动态密码的一代和加密方法，证明了针对这些威胁有效的。可用性评估包括实施和管理阶段，专注于无缝集成以及用户体验，强调清晰度和满意度。限制被承认，从而敦促对加密技术的弹性，鲁棒性的鲁棒性以及对新兴技术的整合的进一步研究。总而言之，Rosecliff算法是一种有希望的解决方案，从而有效地应对现代身份验证挑战的复杂性，并为未来的数字安全研究和增强功能奠定了基础。
引用Ridolfil，Gurrieri L，Riva N，Bulgarelli J，De Rosa F，Guidoboni M，Fausti V，Ranallo N，Calpona S，Calpona S，Tazzari M，Petrini M，Granato AM，Granato AM，Pancis
胶质母细胞瘤（GBM）是一种不良的预后恶性肿瘤，他的4级神经胶质瘤在手术切除后的标准疗法包括放射治疗（RT）和替莫唑胺（TMZ）的放射治疗（RT）和化学疗法（CT）。然而，预后仍然很差，而生存期为5％（1）。近年来，由于新药物和有效疗法，例如免疫检查点抑制剂（ICI），产物T细胞方法，基于树突状细胞的疫苗或这些组合，人们对癌症的免疫疗法有了重新兴趣。尽管有活跃免疫疗法的研究使用了不同类型的分子，但它们的结果尚未足够一致，无法获得FDA（2）的批准。GBM由于肿瘤相关因素而具有免疫抑制的微环境：抑制性细胞因子或检查点分子的过表达，肿瘤细胞上HLA表达的低水平，以及大量的培养调节T细胞（Treg）（Treg）（3）。因此，由于肿瘤细胞与微环境之间的相互作用，它仍然是一种侵略性癌症，其治疗选择有限，这需要对这两种成分进行更多靶向剂（4）。树突状细胞（DC）是最有效的抗原抗原细胞，因为它们在先天和适应性免疫反应之间的联系，成为对癌症产生特定免疫反应的一种有希望的方法（5）。关于在HGGS（高级神经胶质瘤）中使用树突状细胞疫苗接种，已发表了许多研究，并正在进行评估基于DC的疫苗在GBM患者中的安全性和效率（6，7）。2023年Oster等。2023年Oster等。此外，2014年发表了两个荟萃分析，表明HGG患者的生存率（OS）和无进展生存期（PFS）和DC疫苗接种。确定了成人GBM的主要III期临床试验，其中他引用了Kong，因为他的研究研究了细胞因子诱导的杀手（CIK）细胞，并结合了延长PFS的标准射射击化学疗法（8.1个月）（8.1个月）（8，9）。此外，两项最新的荟萃分析与证明在OS和PFS方面接受DC疫苗接种治疗的GBM患者的结果不同。作者同意了安全性，实际上他们没有报告严重的不良事件（AES），而不论
Rosetta神经元：挖掘模型动物园中的普通单位
是否有不同的神经网络，接受过各种视觉任务的培训，共享一些共同的表示？在本文中，我们证明了我们在具有不同体系结构，不同任务（生成和歧视本地）以及不同类型的监督（班级监督，私人文本，文本监督，自学，自我求职，自我求助）的一系列模型中称为“ Rosetta神经元”的存在。我们提出了一种用于挖掘跨多种流行视觉模型的Rosetta神经元词典的算法：类监督 - Resnet50，Dino-Resnet50，Dino-Vit，Mae，Mae，Clip-Resnet50，Big-Gan，Big- Gan，stylegan-gangan-2，stylegan-xl。我们的发现表明，某些视觉概念和结构在自然世界中固有地植根于自然界，并且可以通过不同的模型来学习，而不论特定的任务或体系结构，并且不使用语义标签。，由于我们的分析中包含的生成模型，我们可以直接可视化共享概念。Rosetta神经元促进了模型对模型翻译，实现了各种基于反转的操作，包括跨级比对，变化，放大等，而无需进行专业培训。
Kovaleva GP、Efremova ON、Porkhachev VN、Rostova NN 人类与“人工智能”：人类社会背景
社会文化维度之外的经济表现。这种态度导致了以下后果：一方面，人类的改造活动和对自然的积极干预被绝对化；另一方面，科技进步的作用被绝对化，在此框架内，以“人工智能”为基础，信息技术设备的应用范围不断扩大。随着以“人工智能”为基础的技术积极渗透到人类活动的各个领域，人们认为人类将失去对科技进步的控制，人类有可能沦为科技附属品。公众思想中出现了一种担忧，即人类可能会失去其存在本质的深层特征，即“人性面孔”。 “人类面部现象是独一无二的，是所有心身现象中最重要的”[7，第 173 页] 10–31]。通过面容，我们可以辨别出一个人是否具有一定的理性；通过面容，我们可以判断他的人类本质。面部现象从精神、灵魂、身体和智力属性的角度代表一个人作为一个个体、作为一个整体的存在。现代本体论和社会人类学的超越导致需要批判地分析技术文化的基本价值并发现新的价值增长点，寻求新的发展战略[5]。在这些战略中，技术领域必须履行其与人相关的服务作用——为人类活动的各个领域提供服务的生产资料。制定目标的特权应该只属于人类，并且在转型人类学策略中应该考虑“面子因素”。本文的目的是确定技术文明的主要人类社会背景。从实现既定目标的角度，提出了作者对人类与“人工智能”之间关系形成问题的思想立场。方法论。作品采用了历史哲学的方法，可以分析“人工智能”在不同文化和历史阶段的发展。系统活动方法使得人们能够根据人脑和机器、生物和人工“神经网络”组织的一般参数来比较人类和“人工智能”的功能，从而概括所研究的材料并得出结论。结果。 “人工智能”（AI）是指