机密VM的安全保证(例如,AMD的SEV)是一把双刃剑:防止恶意或折衷的云操作员固有地使现有的VM Intropsection(VMI)服务对不需要的VM检查的保护。但是,考虑到这些VM尤其针对敏感的工作负载(例如财务),他们的客户需要安全的法医功能。在本文中,我们使VM所有者能够远程检查其机密VM,而不会削弱VMS的构图对云平台。与幼稚的VM内存组合工具相反,我们的方法(称为00seven)是从强大的VM攻击者中隔离的,从而抵抗了内核级攻击,并且提供了VMI的功能,可以通过内存访问。00 SEVEN利用AMD SEV-SNP(称为VMPLS)的最新Intra-VM特权域,并扩展了QEMU/KVM Hypervisor,以提供VMPL-Aware网络I/O和VMI-I-a和VMI-I-sassists HyperCalls。这样,我们可以使用受保护的IN-VM法医代理服务VM所有者。代理为VM所有者提供了证明的远程内存和VM注册内省,分析的安全暂停tar- get以及页面访问陷阱和功能陷阱,所有这些都与云平台隔离(含量Hypervisor)和IN-VM rootkit。
本文件的内容和所提供的任何信息可能具有一般性,并非基于对任何潜在投资者的投资目标、财务状况或特殊需求的任何分析。因此,所提供的任何信息的适用性可能存在限制。因此,建议任何潜在投资者在根据此类信息采取行动之前,首先获得适当的法律、税务、投资或其他专业建议,并制定适合潜在投资者风险状况的适当投资策略,并考虑任何建议是否适合潜在投资者自己的目标和特殊需求。Coronation Fund Managers Limited 或其任何子公司(统称“Coronation”)均未以顾问的身份行事、声称行事,也未被授权以任何方式行事。本文中包含的任何意见、声明或信息可能会发生变化,并且是善意表达的。如果这些意见、声明或信息发生变化或变得不准确,Coronation 不承担向任何人提供建议的责任。本文件仅供参考,不构成或构成任何向公众发行或出售的要约的一部分,也不构成任何认购或购买投资要约的邀请,也不构成任何投资合同的基础或依据。投资的价值可能会下降,也可能会上升,过去的表现不一定是未来表现的指南。Coronation Fund Managers Limited 是南非储蓄和投资协会 (ASISA) 的正式会员。Coronation Asset Management (Pty) Ltd (FSP 548)、Coronation Investment Management International (Pty) Ltd (FSP 45646) 和 Coronation Alternative Investment Managers (Pty) Ltd (FSP 49893) 是经授权的金融服务提供商。Coronation Life Assurance Company Limited 是根据 2017 年《保险法》第 18 条获得许可的保险公司。
本出版物中的声明和建议基于我们对该产品典型应用的经验和知识,不构成性能保证,也不修改或改变我们适用于此类产品的标准保修。此处列出的行业认证特定于产品、材料和最终用途应用。请联系 Greene Tweed 应用工程部讨论您的特定材料认证需求。
• 国际学生学者办公室 (ISSO) 的工作人员拥有管理 SEVP 计划的资质和多年的相关经验。 • UTD 与印第安纳大学签订合同,使用其第三方供应商系统 sunapsis,该系统是目前学生和交流访问者信息系统 (SEVIS) 支持领域的行业领导者。此外,在审计期间,单点登录控制被纳入 sunapsis 系统。 • ISSO 网站为签证学生/访问者和外部利益相关者提供详细的指导和信息。 • UTD 的自动保险登记流程可确保签证持有人学生按照 22 CFR 62.14(交流和访问者计划 - 保险)和 UTS 186《国际学生学生健康保险要求》的要求投保医疗和意外保险。 • ISSO 和信息技术办公室 (OIT) 之间存在谅解备忘录 (MOU) 协议,以提供 sunapsis 服务和支持。总体结论总体而言,对大学与学生和交流访问者计划相关的流程的控制是有效的,以确保遵守联邦法规;然而,对合规计划的建议改进有助于提供额外的控制。风险级别管理的观察已审查了这些观察,并提供了回复和预计实施日期。详细信息包含在随附报告中。
基于蛋白质的疫苗和药物输送载体。“一年半前不可能实现的事情——现在你只需做到。”大部分进展归结于越来越庞大的数据集,这些数据集将蛋白质序列与结构联系起来。但深度学习的复杂方法,一种人工智能 (AI) 形式,也是必不可少的。“基于序列”的策略使用大型语言模型 (LLM),为聊天机器人 ChatGPT 等工具提供动力(参见“ChatGPT?也许明年”)。通过将蛋白质序列视为由多肽“单词”组成的文档,这些算法可以辨别出现实世界蛋白质架构剧本背后的模式。“他们真的学习了隐藏的语法,”西班牙巴塞罗那分子生物学研究所的蛋白质生物化学家 Noelia Ferruz 说。2022 年,她的团队开发了
那辆车发生的事情击中了我最深,最中心的部分。它在各个层面上都充满了我的照亮:我的思想,我的身体化学,中枢神经系统,情绪。普通的迈克从汽车上弹出,生存主义者穴居人迈克爆炸到了现场。我不再控制自己。更原始的东西接管了。这是我希望我们谈论的。
“我们的全球包容与多样性 (I&D) 战略强调了创造包容性环境的重要性,让每位员工都能感受到归属感。我们英国 I&D 计划的主要优先事项之一是采取行动,促进我们工作场所和整个社会的种族和民族平等。我们为自 2020 年加入社区商业 (BITC) 以来取得的进步感到自豪,并欢迎有机会通过 2023 年《工作竞赛宪章》加强我们的承诺。我相信,通过这一点,以及在我们员工、全球 I&D 委员会、员工资源组、全球 I&D 卓越中心和英国领导团队的共同推动下,我们将继续促进平等,为我们的员工、患者和我们经营所在的社区创造持久影响。”工作竞赛宪章英国执行发起人 Juliette White
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 提供(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 6 月 29 日发布。;https://doi.org/10.1101/2023.06.29.547033 doi:bioRxiv 预印本
本文探讨了大型语言模型 (LLM) 在教育中的变革性作用及其作为学习工具的潜力,尽管它们存在固有的风险和局限性。作者提出了在课堂上使用人工智能的七种方法:人工智能导师、人工智能教练、人工智能导师、人工智能队友、人工智能工具、人工智能模拟器和人工智能学生,每种方法都有不同的教学优势和风险。目的是帮助学生使用人工智能学习和了解人工智能,并制定切实可行的策略来减轻对人工智能输出的自满、错误和偏见等风险。这些策略促进了积极监督、对人工智能输出的批判性评估,以及人工智能能力与学生独特见解的互补。通过挑战学生保持“人机互动”,作者旨在提高学习成果,同时确保人工智能是一种支持工具,而不是替代工具。拟议的框架为教育工作者在课堂上整合人工智能辅助学习提供了指南。