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他们通过计算和人工智能揭示了蛋白质的秘密
当 Demis Hassabis 和 John Jumper 确认 AlphaFold2 确实有效后，他们计算了所有人类蛋白质的结构。然后他们预测了研究人员在绘制地球生物图谱时迄今为止发现的几乎所有 2 亿种蛋白质的结构。Google DeepMind 还将 AlphaFold2 的代码公开，任何人都可以访问它。这个人工智能模型已经成为研究人员的金矿。到 2024 年 10 月，来自 190 个国家的 200 多万人使用了 AlphaFold2。以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，甚至可能根本无法获得。现在只需几分钟即可完成。这个人工智能模型并不完美，但它可以估计它所产生的结构的正确性，因此研究人员知道预测的可靠性。图 5 展示了 AlphaFold2 如何帮助研究人员的众多示例中的几个。
在鲁棒性上揭示了极大的内核转向的黑暗秘密
鲁棒性是在将深度学习模型纳入野外时要考虑的重要方面。nuber的研究一直致力于研究视觉变压器（VIT）的鲁棒性，这些研究一直是自2020年代黎明以来作为视觉任务的主流背部选择。最近，一些大型内核探手会以令人印象深刻的性能和效率卷土重来。但是，仍然尚不清楚大型内核网络是否稳健以及其稳健性的归因。在本文中，我们首先对大型内核弯曲的鲁棒性及其与典型的小核对应物的差异进行了全面评估，并在六个不同的稳健性基准数据集中进行了差异。然后分析其强大鲁棒性背后的根本因素，我们设计了来自定量和定性观念的实验，以揭示与典型的Convnets完全不同的大核转交曲线的诱因。我们的实验首次证明了纯CNN可以实现具有可比性甚至优于VIT的实质性鲁棒性。我们对遮挡方差的分析，内核注意模式和频率特征为鲁棒性提供了新的见解。代码可用：https：//github.com/lauch1ng/lkrobust。
水力压裂：商业秘密和压裂水成分的强制披露
与此同时，促使更多公司自愿披露的运动也在进行中。最终，促使自愿披露的运动几乎变得毫无意义，因为大多数拥有大量石油和天然气活动的州都颁布了强制性披露规则。但自愿披露运动至少产生了一项具有持久意义的进展。2011 年 4 月，地下水保护委员会 69 和州际石油天然气契约委员会 70 联合推出了 FracFocus 71 网站，公司可以自愿披露美国任何地方每个油井使用的压裂液的成分。即使在大多数重要的石油和天然气州颁布了强制性披露法规之后，FracFocus 仍然具有相关性，原因是几个州的法规要求公司通过直接向 FracFocus 发布信息来进行披露，而不是直接将披露信息发送给监管机构。72 例如，德克萨斯州立法机构于 2011 年中期颁布了一项立法，73 指示德克萨斯州铁路委员会起草法规，要求公司通过发布信息逐个披露压裂液成分。
交通拥堵？研究揭示了蚂蚁流畅流动流的秘密
这种策略可以使人类流动性更加有效。Guerrieri说：“将来，自动驾驶汽车的交通系统可能受到蚂蚁行为的启发。就像昆虫通过信息素一样，在智能道路上，连接和自动化的车辆（CAV）可以使用先进的通信技术与彼此进行交流，并与道路基础设施管理进行交流。以这种方式，它们可以形成协调的排，以高速移动，并在平行车道上近距离移动。这种方法可以提高交通效率，提高服务水平并减少气体排放。”
宁格鲁的经济贡献：澳大利亚最鲜为人知的秘密之一
韧性珊瑚礁倡议于 2018 年启动，正在与五个世界遗产珊瑚礁试点地区的社区合作，应对气候变化和当地威胁。韧性珊瑚礁倡议为五个试点地区的长期韧性规划、能力建设和实施提供资金。其中包括为当地珊瑚礁管理局的新领导职位——首席韧性官提供资金和培训。该计划由必和必拓基金会推动，是大堡礁基金会、联合国教科文组织世界遗产海洋计划、大自然保护协会珊瑚礁韧性网络、哥伦比亚大学韧性城市与景观中心、韧性城市催化剂和 AECOM 之间的合作项目。这些全球合作伙伴都为试点地区带来了独特的专业知识和支持，并帮助与世界各地的珊瑚礁社区分享这些倡议的经验教训。
消息随机化和基于量子稳定器的秘密共享的经典秘密共享
摘要我们通过在其编码过程中引入消息随机化来提高基于量子稳定器的秘密共享方案的访问结构的灵活性。我们概括了吉尔伯特 - 瓦尔沙莫夫（Gilbert -Varshamov）的确定性编码，以随机编码经典秘密。我们还提供了一个明确的示例，讲述了坡道秘密共享方案，该计划在其经典秘密中揭示了中间设置中的多个符号，并证明有必要纳入强有力的安全标准，以实现强大的安全标准。最后，我们提出了量子稳定器对坚固安全的坡道秘密共享计划的明确构造，该计划可以支撑两倍的古典秘密，就像McEliece -Sarwate强烈安全的坡道秘密共享方案，具有相同的股份规模和访问结构。
不变的秘密管理：在容器中使用敏感数据的零信任方法 - 文章 - 汇合处
我们介绍了Chaossecops，这是一个新颖的概念，将混乱工程与DevSecops结合在一起，特别着重于主动测试和提高秘密管理系统的弹性。通过使用AWS服务（秘密经理，IAM，EKS，ECR）和Common DevOps工具（Jenkins，Docker，Terraform，Chaos Toolkit，Sysdig/Falco）的详细，现实世界实施方案，我们证明了这种方法的实际应用，并且对这种方法进行了实践应用。电子商务平台案例研究展示了不变的秘密管理如何改善安全姿势，提高合规性，更快的市场时间，停机时间的降低以及开发人员的生产率提高。关键指标表明，与秘密相关的事件和更快的部署时间显着减少。该解决方案直接解决了DevOps技术类别中全球技术奖的所有标准，突出了创新，协作，可伸缩性，持续改进，自动化，文化转型，可衡量的结果，技术卓越成果，技术卓越和社区贡献。
利用生成AI辅助创新：通过商业秘密和专利进行全面保护
您是一家公司的顾问，该公司刚刚开发了一种创新过程，该过程结合了生成人工智能（Gen AI）组件。例如，科技公司可能已经设计了AI驱动的个性化健康助理，旨在提供实时健康监测和个性化的健康建议。该技术利用AI驱动的界面允许以对话形式的用户使用来自各种来源的数据，包括可穿戴设备，电子健康记录等。科技公司已经对这项AI驱动技术进行了大量投资，并正在寻求有关如何最好地保护其利益的顾问。具体来说，科技公司想知道其AI技术的知识产权（IP）是否会受到专利，商业秘密的保护，或者是两者的组合。您建议什么？如下文章所讨论的，采用专利和商业秘密的双重保护策略可以帮助公司在战略上和整体上保护其AI Gen Gen Inovations，同时最大程度地提高其竞争优势。