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关于如何解决AI Systems中的性别偏见
将AI系统纳入支持决策过程以增强人类系统可以提供预测或脱离可能未引起人类的预测相关性的能力有很大的优势（Cummings，2004）。然而，除了围绕AI炒作的兴奋之外（Fishburne，2024），人们对其道德，社会和法律的影响越来越关注，尤其是对性别偏见。而不是仅仅试图以道德和合法的方式导航AI炒作，而是需要询问的第一个问题不是AI系统是否可以将AI系统纳入过程或产品中，而是首先应使用AI。正如加布里埃拉·拉莫斯（Gabriella Ramos，2024年）在联合国教科文组织的《女性4道德AI会议》上指出的：“如果我们能为妇女制作，我们就可以为所有人做到这一点。”性别偏见不仅与男人和女人的二进制定义有关，而且是将男性用作系统设计默认值的观点（Perez，2019），不包括其他性别，包括女性，这些性别占世界人口的一半以上。这种偏见不仅是一个道德问题，而且是一个系统性的问题，在整个AI生命周期中存在。
无标题 - 公共数据和应用程序
TIC 培训中心和办公室，科罗拉多州奥罗拉 FCI 最近为工业公司 (TIC) 完成了新的 54,964 平方英尺的 TIC 培训中心和办公室园区。位于奥罗拉的设施包括行政大楼和两个实验室。核心建筑包括工艺和管理教室、办公室以及举办结构/索具/木工、电气、焊接、管道安装和机械工培训项目的实验室。FCI 与业主和建筑师密切合作，以确定业主需要什么以及什么能为他们带来最大价值。通过提供与质量控制和进度安排相关的创新计划、结合价值分析以及与项目利益相关者、分包商和顾问协调以克服挑战，FCI 得以按时成功完成项目，最终合同金额为 134,000 美元，低于保证最高价格，其中包括施工期间范围的增加和减少。用途/占用：行政大楼：办公室 B/装配 A-3，IIB 型建筑。实验室大楼：办公室 F-1。结构构件：现浇混凝土、结构钢结构、后安装锚栓。竣工时间：2016 年 5 月。合同完成时间：305 天
摘要 - Dimitrios P. BOURAS
我的背景是电气工程，拥有超过二十年的行业经验。近年来，我一直专注于物联网和边缘计算云技术，目前就职于智能电气化先驱 FUTURi Power Inc。过去的职位包括全球海上贸易绿色转型领导者 ZeroNorth A/S 的船舶物联网首席架构师、METIS Cybertechnology 的董事总经理兼工程主管、EnerSys Ameri cas（前身为 Alpha Technologies Ltd.）的软件开发经理、mimik Technol ogy 的首席架构师兼代理工程副总裁、Thenamaris（一家顶级船舶管理公司）的电气主管、Atmel（现为 Microchip Technology 的一部分）的首席工程师、Theta Microelectronics（RFIC IP 和设计服务）的系统工程主管以及爱立信的研究工程师。此外，作为欧盟委员会信息、通信和物联网技术领域的 FP6、FP7 和 Horizon 2020 专家评估员和审查员，我共同监督了 14 个研发项目的实施，这些项目的预算总额超过 7500 万欧元，每个项目的典型生命周期为 2-4 年。我拥有加拿大温哥华不列颠哥伦比亚大学数字电信、电气工程的研究生学位。
改善印度尼西亚农村地区疫苗分发和社区接种 COVID-19 疫苗意识的策略
COVID-19 已在全球蔓延，包括印度尼西亚在内的多个政府正在积极接种疫苗。然而，许多因素可能导致疫苗接种管理减少，包括犹豫、缺乏信息和人口统计因素。因此，本综述提供了有关最大限度地分配疫苗和提高社区对交通不便、缺乏医护人员和疫苗储存设施有限的农村地区的 COVID-19 疫苗接种认识的见解。研究发现，物联网 (IoT)、生物跟踪和生物检测、P 中值和车辆路径问题 (VRP) 等多种潜在方法可以监测印度尼西亚农村地区的疫苗接种情况。正确的疫苗分发系统可以通过将物联网技术与空中运输中的生物跟踪和生物检测相结合来监测分发过程中的情况。除了加强疫苗分发技术外，医护人员在维持疫苗质量和提高社区对疾病的认识方面也发挥着关键作用。尤其是，作为一名医疗保健专业人员，药剂师在确保疫苗质量直至接种给患者以及提高患者对 COVID-19 和疫苗接种的认识方面发挥着重要作用。药剂师可以与其他医疗保健专业人员合作，教育社区识别与 COVID-19 和疫苗接种错误认知相关的重要信息。
有关使用Chatgpt的调查
在populaɵne的研究员ɵne内，也开采了反应堆。中学生似乎对委派某些CHATGPT任务的想法充满热情，这很少关注被发现的可能性。他们对自己在老师的数字能力上保持不变的能力感到困惑。另一方面，学生对学生表示反对Chatgpt的重新说明，因为担心会发现这一点，从而避免创建帐户。一名学生想知道教师咨询Chatgpt的可能性，以确定在收到和处理的请求中是否是职责的专业。
慢性炎症性疾病...
我们的身体有一个防御系统，可以保护我们免受传染源的攻击。该防御系统在多个层面发挥作用。因此，身体有时会记住特定的攻击者。当它下次接触这种细菌或病毒时，它会识别侵略者并迅速产生抗体。疫苗可以让你的身体产生抗体，即使你之前没有生过病。如果您将来接触病毒或细菌，您的身体会“记住”该特定的传染源。免疫系统便会更快地激活，发挥更好的功能，您就不会生病，甚至更少生病。通常可以检测到这些称为抗体的记忆蛋白。这样我们就可以检查一个人是否需要接种疫苗。
使用大语言模型迈向可解释的网络入侵检测
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了语言处理任务，尤其是作为聊天代理。但是，他们对威胁检测问题的适用性不清楚。本文研究了将LLMS作为网络入侵检测系统（NIDS）的可行性，尽管它们的计算要求很高，但出于解释性的目的而迅速占有一致。此外，已经投资了开发LLM的资源，它们可能会为NID提供效用。当前最新的NID依赖于人工基准测量数据集，当应用于现实世界的网络工作环境时，导致偏斜的性能。因此，我们将GPT-4和LLAMA3模型与传统体系结构和基于变压器的模型进行了比较，以评估它们在不依赖人工偏斜的数据集而不依赖于其广泛的预培养的AC受过的知识的情况下，不依赖于人工偏斜的数据集。我们的结果表明，尽管LLM在精确的攻击检测中挣扎，但它们具有通往可解释的NID的途径的重要潜力。我们的前探索表明，LLM不适合检测恶意Netfrows。最有希望的是，这些具有NID中互补药物的重要潜力，尤其是在与检索增强的Generation（RAG）集成时提供解释并有助于威胁响应，并呼叫功能。
使用基础模型
我们解决了场景中检测出偏置（OOC）对象的问题。给定图像，我们的目的是确定图像是否具有在通常的上下文中不存在的对象并定位此类OOC对象。现有的OOC检测方法取决于根据手动构造的特征定义共同的上下文，例如对象的同时存在，对象之间的空间关系以及对象的形状和大小，然后学习给定数据集的上下文。但上下文通常是从非常普遍到非常令人惊讶的不等式的。，从特定数据集中获得的学习上下文可能不会被赋予一般性，因为数据集可能并不能真正代表上下文中事物的人类否定。是由大型语言模型的成功和更普遍的基础模型（FMS）在常识推理中的动机所激发的，我们研究了FM捕获上下文概念的FM的能力。我们发现，诸如GPT-4之类的预训练的FM提供了更细微的OOC概念，并且当与其他预训练的FMS结合以进行字幕生成（例如BLIP-2）（例如BLIP-2），并与sta-ble扩散2.0进行图像。我们的方法不需要任何数据集特定培训。我们在两个OOC对象检测数据集上演示了我们的AP的效率，在MIT-OOC数据集上实现了90.8％的零弹药精度，而IJCAI22-Coco-OC-OOC数据集则在IJCAI222222222的数据集上实现了87.26％。
亚稳态和同步器：教程 - 以色列理工学院
亚稳态事件在数字电路中很常见，同步器是保护我们免受其致命影响的必需品。最初，读取异步输入（即输入与时钟不同步，因此它可能在采样时准确更改）时需要同步器。现在，由于同一芯片上有多个时钟域，当片上数据跨越时钟域边界时需要同步器。任何触发器都可以轻松变成亚稳态。将其数据输入与时钟的采样沿同时切换，即可获得亚稳态。展示亚稳态的一种常见方法是向数据和时钟输入提供两个频率略有不同的时钟。在每个周期内，两个信号的相对时间都会发生一点变化，最终它们切换得足够接近，从而导致亚稳态。这种巧合反复发生，使得能够使用普通仪器展示亚稳态。理解亚稳态并正确设计同步器以防止它有时是一门艺术。关于故障和坏同步器的故事比比皆是。同步器并不总是能够合成，它们很难验证，而且过去好的东西在未来可能就会变坏。论文、专利和应用说明给出的错误说明太多了，来自信誉良好的来源的库元素和 IP 核可能“在任何速度下都不安全”。本文简要介绍了亚稳态和同步器的理论和实践；侧栏“亚稳态文献资源”提供了一个简短的资源列表，您可以从中了解有关此主题的更多信息。
MRI
阿尔茨海默氏病（AD）导致各种生物标志物（即淀粉样蛋白β和tau蛋白）的异常，这使得PET成像（可以解释这些生物标志物）在AD诊断中必不可少。然而，宠物成像的高辐射风险限制了其在短时间内的扫描数量，对AD的联合多生物标志物诊断提出了挑战。在本文中，我们提出了一个新型的统一模型，以同时合成MRI的多局部PET图像，以实现AD的低成本和时间效率的关节多生物标志物诊断。具体来说，我们将残留的学习纳入扩散模型中，以强调PET和MRI之间的域间差异，从而迫使每种模态以最大程度地重建其模式特定的细节。此外，我们利用年龄和性别等先验信息，以指导具有语义一致性的PET IMPEN的扩散模型，从而增强了它们的基因值。此外，我们会开发出一个域内差异损失，以确保合成PET IMEGIS之间的域内差异与真实PET图像之间的差异非常匹配，从而促进更准确的合成，尤其是在特定于模式的信息上。在ADNI数据集示例上进行的广泛的例证，即我们的方法在定量和质量上与最先进的方法相吻合。本研究的所有代码已上传到GitHub（https：//github.com/ouzaixin/resdm）。