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用于军事应用的神经符号AI
摘要 - 夫妇人工智能（AI）在增强国防系统的能力，彻底改变战略决策并塑造军事行动的未来景观方面发挥了重要作用。神经符号AI是一种利用和增强神经网络和象征性推理的优势的新兴方法。这些系统有可能比传统的AI系统更具影响力和灵活性，从而非常适合军事应用。本文全面探讨了神经符号AI的各种维度和能力，旨在阐明其在军事环境中的潜在应用。我们调查了其改善决策，自动化复杂情报分析和加强自主系统的能力。除了在军事环境中的应用外，我们还进一步探索了其在各个领域中解决复杂任务的潜力。通过这种探索，我们解决了对军事和平民应用中神经符号AI的发展和部署至关重要的道德，战略和技术考虑因素。为不断增长的研究做出了贡献，这项研究代表了对神经符号AI提供的广泛可能性的全面探索。
提议的纳斯达克Symball
本演讲中的某些陈述可以视为适用联邦证券法的含义中的“前瞻性陈述”。除了历史事实的陈述外，所有陈述都解决了安全集团的活动，事件或事件或事件或事件的期望，项目，相信或预期将在未来发生或可能发生，包括，包括，不限制的未来收入和现金流，一般行业状况，一般行业状况，未来的经营业绩，安全集团的未来经营业绩，安全集团，资本和增长机会，扩张机会，商业策略，交通事手和其他级别的能力，以及其他级别的阶级，以及其他问题，这些问题和其他相关性 - 付费 - 付费 - 付费 - 付费 - 依次 - 付费 - 依次 - 付款 - 依次 - 划分，这些阶段，这些阶段，这些阶段，这些阶段，这些阶段，这些阶段，这些阶段，这些阶段，这些阶段，以及其他依据。前瞻性陈述与未来事件，未来期望，计划和前景有关。尽管安全的专业小组认为，在这种前瞻性陈述中所反映的期望是合理的，但期望可能被证明与这些前瞻性陈述所表达或暗示的结果有实质性不同，因为这些假设固有地在固有的上是难以预测和无法确定的，而不是在其控制方面无法确定或无法实现的，而不是其控制权，这是确保其控制的可能性，而这些人的控制权可能是其安全性，而这些人的控制权可能是如此，而这些人的控制权是如此，那么这些假设就可以实现其控制。预测。安全的职业团体试图通过术语来识别前瞻性陈述，包括“信仰”，''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''未来事件或结果的不确定性，以识别这些前瞻性陈述。这些陈述仅是预测，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，包括市场和其他条件。本演示文稿中包含的任何前瞻性陈述仅截至其日期。Safe Pro Group没有义务更新本演示文稿中包含的任何前瞻性陈述，无论是书面还是口头，以反映其日期后发生的事件或情况，或反映意外事件的发生，或者将这些前瞻性陈述符合Safe Pro Group的实际结果，但根据法律要求。
使用惩罚最小二乘>的符号回归中的形状约束
摘要。我们研究了形状约束（SC）的添加及其在符号识别步骤（SR）的参数识别步骤中的考虑。sc是一种将有关未知模型函数形状的先验知识引入SR的手段。与以前在SR中探索过SC的工作不同，我们建议在使用基于梯度的NU-MERIMILICE优化的参数识别期间最大程度地减少SC违规行为。我们测试了三种算法变体，以评估其在识别合成生成数据集的三个符号表达式时的性能。本文研究了两种基准方案：一个具有不同噪声水平的基准，另一个具有不同的培训数据。结果表明，当数据稀缺时，将SC纳入表达搜索特别有益。与仅在选择过程中使用SC相比，我们在参数识别期间最小化违规行为的方法在我们的某些测试用例中显示出具有统计学意义的好处，在任何情况下都没有明显更糟。
公司在符号“ ostx”
罗克维尔，马里兰州和纽约，纽约，2024年7月31日 - OS疗法（“ OS疗法”或“ Company”）（NYSE：OSTX），一种抗体药物结合物（ADC）（ADC）（ADC）和免疫疗法研究和临床阶段阶段的生物手术公司，今天宣布了公共公共公共产品的价格公共公共公共产品$ $ 4. $ $ 000,000 00,000 00,000 00,000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 00,000 00,000 00,000 000 000 000 00,000 00,000 000 00,000 000 000 00,000 000 000 000年，股份增加了640万美元的总收益。此外，该公司还授予了承销商的45天期权，以公开发行价格，更少的承销折扣和佣金购买多达240,000股普通股，以覆盖过度分配（如果有）。扣除了承保折扣和佣金后，净收益是在公司应付支付的估计支出之前，预计将约为600万美元。该公司打算从产品中使用净收益来推进其产品候选者的临床开发 - OST-HER2和OST-TADC，并发现和开发新产品候选者，以及营运资金和其他一般公司目的。OS疗法的铅产品候选OST-HER2是一种创新的免疫疗法，使用HER2生物工程形式的单核细胞增生李斯特菌（LM），以触发对表达HER2的癌细胞的强烈免疫反应。这种现成的治疗旨在防止转移，延迟复发，杀死表达HER2的原发性肿瘤并增加总体生存率。OST-HER2已从食品药品监督管理局（FDA）（FDA）获得了罕见的儿科疾病名称（RPDD），以及FDA和欧洲药品局（EMA）的快速轨道和孤儿名称。目前，该公司已完全招募了一项重复的IIB期临床试验，该试验已切除，切除的骨肉瘤，在美国的21个临床试验地点对41例OST-HER2患者给予了OST-HER2患者，预计在2024年6月发布了临时数据后，预计将在2024年第四季度进行Topline数据。OS疗法正在基于其IIB期临床试验的数据，从FDA寻求骨肉瘤的OST-HER2的突破疗法指定。在Osteosarcoma中FDA的OST-HER2的任何生物制剂许可授权（BLA）上，该公司将根据RPDD获得优先审查凭证。OST HER2还完成了一项主要在乳腺癌患者中的1期临床试验，除了强有力的临床前数据表明，在独立的基础上证明了功效并与Her2靶向的治疗性抗体（如Herceptin®）结合使用。OS疗法也正在开发OST-TADC，这是一种专有的下一代抗体偶联物（ADC）平台。这项先进的技术结合了pH敏感的硅连接器和涂层，并被商标为Silinkers™，可以在肿瘤微环境中选择性地释放多种治疗剂，该疗法的pH值低于身体的其余部分。这种方法旨在最大程度地提高治疗作用，同时最大程度地减少对健康细胞的损害。OS疗法已在癌症的各种鼠模型中完成了最初的安全性和功效概念证明。
VISE：知识图完整性的验证和无效的符号解释
抽象知识图（kgs）自然能够捕获数据和知识的收敛性，从而使它们成为高度表达的框架，用于以连贯和互连的方式描述和集成异质数据。然而，基于开放世界假设（OWA），kgs中没有信息并不表示虚假或不存在；它仅反映了不完整。使用数值或符号学习模型，基于KG中现有的事实陈述来预测基于现有的事实陈述的新关系。最近，知识图嵌入（KGE）和符号学习在各种下游任务（包括链接预测（LP））中受到了相当大的关注。LP技术采用实体及其关系的潜在矢量代表来推断缺失的链接。此外，随着KGS产生的数据数量的不断增加，进行额外质量评估和验证工作的必要性变得更加明显。尽管如此，最新的kg完成方法在产生预测的同时未能考虑质量约束，从而导致建立有错误关系的kg。在医疗保健决策的背景下，准确的数据和见解的产生至关重要，包括诊断过程，治疗策略的制定以及实施预防措施。我们提出了一种混合方法，即Vise，该方法采用了符号学习，约束验证和数值学习技术的整合。Vise利用KGE捕获隐式知识并表示kg中的否定，从而增强了数值模型的预测性能。我们的实验结果证明了这种混合策略的有效性，该策略结合了符号，数值和约束验证范式的优势。VISE实施是在GitHub（https://github.com/sdm-tib/vise）上公开访问的。
RSA攻击 +修复
的解说旨在恢复二进制可执行文件，从而在源代码表格中恢复，因此在网络安全方面具有广泛的应用程序，例如恶意软件分析和旧版代码硬化。一个突出的挑战是恢复可变符号，包括原始类型和复杂类型，例如用户定义的数据结构，以及它们的符号信息，例如名称和类型。现有的工作着重于解决问题的一部分，例如，仅处理类型（没有名称）或本地变量（没有用户定义的结构）。在本文中，我们提出了Resym，这是一种新型混合技术，结合了大型语言模型（LLM）和程序分析，以恢复本地变量和用户定义的数据结构的名称和类型。我们的方法包括两个LLM的微调来处理局部变量和结构。为了克服当前LLM中固有的令牌限制，我们设计了一种新型的基于原始的算法，以汇总和交叉检查来自多个LLM查询，从而抑制了不确定性和幻觉。我们的实验表明，Resym有效地恢复了可变信息和用户定义的数据结构，从而大大优于最新方法。
优化雅各比符号的计算
摘要。Jacobi符号是诸如原始测试，整数分解和各种加密方案之类的加密应用中的基本原始符号。通过探索算法循环中模量减少之间的相互依赖性，我们开发了一种精致的方法，可显着提高计算效率。以Rust语言实施的我们的光学算法，其性能比传统的教科书方法增长了72％，并且是以前已知的Rust实现的两倍。这项工作不仅提供了对优化的详细分析，而且还包括全面的基准比较，以说明我们方法的实际优势。我们的算法根据开源许可公开获得，从而促进了基础加密优化的进一步研究。
生成神经符号系统的模块化设计模式
能够产生新型输出的抽象开发系统是当前人工智能（AI）研究的主导趋势之一。近年来，这种生成系统的功能和可用性，尤其是所谓的大型语言模型（LLM）。尽管神经符号生成模型比纯粹的统计生成模型具有优势，但目前很难比较培训，微调和使用这种方法不断增长的方法的不同方式。在这项工作中，我们为此目的使用了van Bekkum等人的模块化设计模式和拳头语言，并扩展了这些模型，以实现生成模型，特别是LLM的表示。这些模式提供了一种通用语言来描述，比较和理解所使用的不同架构和方法。我们的主要目的是支持对生成模型的更好理解，并支持基于LLM的系统的工程。为了证明这种方法的有用性，我们探索了生成的神经符号结构和方法，作为这些生成设计模式的用例。
使用符号计算的ODE系统的Jacobi稳定性分析
摘要。在差异差异中开发的Kosambi – Cartan-Chern（KCC）的经典理论提供了一种有力的方法来分析动力学系统的行为。在KCC理论中，动态系统的属性是用五个几何不变剂来描述的，其中第二个对应于系统的所谓雅各比稳定性。与在文献中广泛研究的Lyapunov稳定性不同，最近使用几何概念和工具研究了雅各比稳定性的分析。事实证明，关于雅各比稳定性分析的现有工作仍然是理论上的，算法和象征性治疗雅各比稳定性分析的问题尚未解决。在本文中，我们对一类任意维度的ODE系统的问题启动了研究，并使用符号计算提出了两种算法方案，以检查非线性动力学系统是否可以表现出Jacobi稳定性。第一个方案基于特征多项式的复杂根结构的构建和消除量词的方法，能够检测给定动力学系统的雅各比稳定性的存在。第二个算法方案利用了半代数系统求解的方法，并允许一个人确定给定动力学系统的参数条件，以便具有规定数量的Jacobi稳定固定点。提出了几个示例，以证明所提出的算法方案的有效性。