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ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
CO2物流中的安全性
WP WP 8 CO 2群集和价值链设计负责人：K。Harboe（DGC）撰稿人作者：J.O.Christensen（DGC），S。Cuthbert（DGC）评论者：Nikolai Andrianov（GEUS）到期日期：2024-04-04-30日期：2024-04-04-30版本：1联系人：1联系人：KHA@DGC.DK.DK散发级别：X PU：X PU：X PUPUL：公共□CO：COMPORT□COMPLIAL□委员会（包括委员会）
引文 Teimouri A, Ebrahimpour Z, Feizi A, Iraj B, Saffari E, Akbari M 和 Karimifar M (2025) NAFLD 中的糖尿病前期和心血管危险因素
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是世界上最常见的慢性肝病 (1)。在没有酒精过量使用和其他导致肝脏脂肪变性的原因的情况下，如果脂肪饱和度超过肝脏重量的 5% (2)，即可诊断为 NAFLD。NAFLD 可发展为 NASH (非酒精性脂肪性肝炎)、晚期纤维化、肝硬化，并最终发展为肝细胞癌 (3)。全球 NAFLD 的发病率估计为 25%，而美国的 NAFLD 病例数呈上升趋势，从 2015 年的 8300 万增加到 2030 年的 1.01 亿 (4)。NAFLD 主要发生在中东和南美洲 (5)。伊朗 NAFLD 的发病率估计为近 33.9%，伊斯法罕 39.3% 的人口患有此病 (6-8)。此外，由于肥胖症的流行，全世界患 NAFLD 的人口正在增加（9）。NAFLD 可导致原发性胰岛素抵抗，也可能是胰岛素抵抗的结果，因此它与代谢综合征的组成部分密切相关，包括肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压（10）。此外，糖尿病前期个体患糖尿病的风险最高可增加两倍。胰岛素抵抗是糖尿病病理生理的主要因素（11-13），在 NAFLD 和糖尿病之间很常见（14）。动脉粥样硬化是一种持续的炎症过程，导致动脉壁上形成斑块。动脉粥样硬化形成的病理生理是多因素的；尽管如此，所有过程都是由于促炎、内皮床功能障碍和氧化应激相互作用而发生的（15、16）。查阅文献显示，胰岛素抵抗与动脉粥样硬化形成之间存在直接而重要的关联。鉴于此，胰岛素抵抗与血清中促炎因子（如白细胞介素 1 (IL-1)、IL-6 和肿瘤坏死因子 α (TNF- α)）以及导致氧化应激的自由氧自由基水平升高有关。此外，在胰岛素抵抗患者中，不适当的血小板聚集和动脉内膜中层钙斑块沉积导致内皮功能障碍已得到充分阐明（17）。理论上，由于在 NAFLD 和糖尿病前期中都可以检测到胰岛素抵抗的痕迹，两者的巧合可能使个体越来越容易患上 CVD。最近对 7 年间 34,000 名患有 NAFLD 和胰岛素抵抗的患者进行的荟萃分析发现，NAFLD 和胰岛素抵抗使 CVD 死亡和发病的风险增加了 65%。事实上，NAFLD 患者最常见的死亡原因是心血管原因（18）。尽管如此，研究 NAFLD 和糖尿病前期对 CVD 发病率影响的研究者数量有限，本回顾性病例对照研究旨在评估这一问题。
人工智能的安全完整性水平
摘要。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在迅速采用以在关键系统中执行与安全有关的任务。这些基于AI的系统构成了重大挑战，特别是在其保证方面。在国际公认的标准中定义的现有安全方法，例如ISO 26262，UL 4600，EN 50126和IEC 61508，尚未提供有关如何确保基于AI的系统的详细指南。对于常规（非AI）系统，这些标准采用了“严格水平”（LOR）方法，随着与系统相关的风险增加，需要越来越多的苛刻的工程活动。本文提出了对现有LOR的扩展，该扩展是由基于AI的组件执行的任务的复杂性。的复杂性是根据输入熵和输出非确定性评估的，然后与分配的安全完整性水平（SIL）相结合以产生AI-SIL。应将AI-SIL用作LOR保证方法的一部分，以确定基于AI的系统的开发和验证的适当措施和技术。通过几个自动驾驶的示例说明了所提出的扩展。
所有RFP的安全街道12.30.24.docx
● Develop outreach material and surveys in both digital and hard copy format in three (3) non-English languages such as Spanish, Bengali and Urdu and/or based on population data in Upper Darby, PA ● Table at community events ● Push the survey online through social media and the township website ● Interviews with stakeholders, community members and professional staff ● Open House and events ● Build off Delaware County's SS4A community engagement initiatives ●在与社区团体，公民协会和组织的会议上举行●未来参与公司建议的其他形式的参与度●期望社区参与项目的持续时间●进行项目持续时间●创建三（3）个调查，可以在线上获得三（3）个调查（ESRI Survey123，首选，但不需要），并在UDT One Cmertion and Udt comportial the Commention the Commention dar Bigratify with（2） （2）社区反馈会议●两（2）公开演讲●一（1）ArcGIS在线故事图或等效的数据和地图
第二库湖大坝安全审查更新，以及……
背景第二仓库湖大坝位于其命名的湖泊出口处，位于 Frontenac 县 Central Frontenac 镇 Hinchinbrooke 镇第 8 特许地块第 4 号，距离维罗纳西北约 11 公里。大坝于 1958 年由纳帕尼地区保护局在第二仓库湖出口处修建，将湖水位提高了 6 米，并可储存多余的水。大坝由 Quinte Conservation (QC) 拥有和运营，是一个分区堤坝，具有透水外壳和不透水中心芯。大坝包含 2 个挡水板舱、一个阀门和一个毗邻右桥台的混凝土溢洪道。堤坝高约 9.5 米。顶部宽度从混凝土结构附近的 4 米到左桥台附近的 5 米不等。堤坝坡度为上游 2.5H:1V，下游 1.9H:1V。最初在 2004 年 DSR 中，二库湖大坝被归类为高危结构。对大坝在晴天和洪水条件下的假设溃坝进行了溃坝分析，以评估大坝下游洪水淹没的程度。溃坝分析的结果表明，如果大坝溃坝，将有 50 栋房屋被淹没，因此，大坝被确认为高危 IHP 结构。2008 年 DSR 发现，自 2004 年 DSR 以来，二库湖大坝区域的下游或上游两侧没有发生重大变化。因此，大坝被确认为高危类别结构。
受保护的人工智能：TA1.1 理论征集提案
设想的工作流程的第一步是让人类和人类级别的人工智能群体共同构建与与任务相关的现实方面相对应的正式概率描述。这包括未来自主系统可用的行动和观察，以及行动和观察与世界动态相互作用的方式。只有拥有丰富的世界状态不确定轨迹属性词汇，才能以完全有根据的方式指定“正确”的问题。即使只有概率不确定性也缺乏足够的认识论谦逊；正如 Jeannette Wing [3] 所建议的那样，我们的目标是构建定义概率模型类的系统描述。正确性意味着对于类中的所有模型，部署导致有害结果的概率都受社会风险标准的约束。
树突状细胞疫苗的安全性和疗效对于COVID-19 ...
自2019年3月被世卫组织指定为大流行以来，SARS-COV-2感染了超过5.4亿人，并于2022年6月造成600万人死亡（1）。此外，该病毒继续突变，使新变体出现（2）。尽管当前使用SARS-COV-2疫苗可以控制COVID-19的感染和死亡率，但包括元分析在内的各种研究表明，在疫苗接种后6个月内，疫苗效率下降了多达30％，而疫苗的能力降低了疫苗对出现的SARS-COV-2-2变量的疫苗能力（3，3，4）。由于缺乏各种因素引起的最佳疫苗接种覆盖范围以及公众对当前的SARS-COV-2疫苗的拒绝（5），问题也加剧了问题（5）。因此，仍然有必要开发可持续很长时间，有效抵抗各种变体并增加疫苗接种覆盖范围和公众接受的疫苗。基于树突细胞（DC）的开发 - 基于疫苗是一种创新的疫苗，可以克服现有问题。DC - 基于疫苗的疫苗利用DC作为抗原呈递细胞（APC）的能力诱导以T细胞免疫为导向的人类免疫系统（6）。使用离体方法的自体DC的开发可以是一种有效的方法，因为它可以确保所使用的DC的质量，简化发生DC成熟过程和发生的抗原呈递，并提高疫苗接种的安全性，包括具有疫苗接种疫苗的受试者的受试者。此外，自体疫苗有可能增加公众对疫苗接种的接受（7）。在先前的研究中，临床前和II期临床试验的临床前和临时分析结果都发现该疫苗具有良好的潜力。 在短期观察中（3个月），在I期和II期临床试验的受试者中未发现严重的不良事件（SAE）。 此外，装有SARS COV-2 S蛋白（AV-COVID-19或Nusantara疫苗）的自体DC - 基于自体DC - 可以很好地诱导足够的T细胞免疫。 疫苗还可以形成抗体反应（8）。 本文将在1年观察期间介绍安全结果。 还分析了DC - 基于DC的效能潜力。在先前的研究中，临床前和II期临床试验的临床前和临时分析结果都发现该疫苗具有良好的潜力。在短期观察中（3个月），在I期和II期临床试验的受试者中未发现严重的不良事件（SAE）。此外，装有SARS COV-2 S蛋白（AV-COVID-19或Nusantara疫苗）的自体DC - 基于自体DC - 可以很好地诱导足够的T细胞免疫。疫苗还可以形成抗体反应（8）。本文将在1年观察期间介绍安全结果。还分析了DC - 基于DC的效能潜力。
在线安全修正案（社交媒体最低年龄）2024年修改《在线安全法》 2021年，旨在为社交媒体使用最低年龄
1。认知和情感成熟度：○13岁时，大多数孩子缺乏进行批判性思维，情感调节和冲动控制的发展能力，使其容易受到有害内容，网络欺凌和操纵算法的影响。○研究表明，16岁及以上的儿童表现出更大的韧性和成熟度，以负责任地参与数字空间。2。心理健康风险：○包括ESAFETY专员在内的澳大利亚研究，已将早期接触到社交媒体，青少年的焦虑，抑郁和身体形象问题的水平不断上升。将暴露延迟到至少16个可以减轻这些风险。3。安全性和问责制：○社交媒体平台通常无法充分筛选用户或提供适合年龄的内容适度。更高的最低年龄对平台上的期望更加清晰，以使其安全框架和算法有效地保护年轻受众。
《安全法案》对 401(k)/403(b) 安全港计划的变更
每位有资格参与的员工都被视为选择延期支付相当于合格薪酬百分比的工资（除非他们选择缴纳另一笔金额或选择不延期）。合格薪酬的最高百分比是多少？《安全法案》之前的最高合格百分比为 10%。《安全法案》第 102(a) 节对法典进行了修订，将最高比率改为 15%（在自动缴纳的初始期间，最低为 3%，最高为 10%）。此更改自 2019 年 12 月 31 日之后开始的计划年度起生效。QACA 计划是否需要提高最高合格百分比？不需要。QACA 计划下的合格百分比可以是任何薪酬百分比，只要该百分比统一应用，不超过新的最高百分比 15%（或初始期间为 10%），并满足法典规定的最低限度。如果 QACA 计划通过参考纳入了最高合格百分比，但计划发起人希望保留 10% 的限制，那么在《安全法案》修正案通过之前，该计划是否存在运营失败？如果计划的修订追溯至 2019 年 12 月 31 日之后开始的计划年度的第一天，则该计划的运营需要在 2022 计划年度结束时（政府或集体谈判计划为 2024 年）与计划语言相匹配。因此，必须检查每个计划，以查看 QACA 增加的默认最高百分比是否符合预期，如果不是，则进行修改。如有必要，及时修改可避免运营失败。如果雇主想要采用更高的合格百分比，则适用哪些计划修订时间规则？同样，规定明确百分比上限的计划必须在特殊《安全法案》修订日期结束之前反映更高的上限（通常是 2022 计划年度结束，如上所述）。如果此后实施，则该变更将被视为一项酌情修订，因此必须在变更生效的计划年度结束前通过。请注意，由于变更会影响当年的选择性延期，因此建议在当年的安全港计划通知中反映该变更，即使修订尚未通过，因为年中变更总是会增加复杂性。