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聊天机器人和生成式人工智能的十大法律和商业风险
1 Krystal Hu，ChatGPT 创下用户群增长最快纪录 - 分析师报告，路透社 (2023 年 2 月 2 日)，https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/。2 请参阅 Nick Routley，什么是生成式 AI？AI 解释，世界经济论坛 (2023 年 2 月 6 日)，https://www.weforum.org/agenda/2023/02/generative-ai-explain-algorithms-work/。 3 请参阅 Matthew F. Ferraro 的《解码 Deepfakes》，美国国家安全研究所 (2020 年 12 月 16 日)，https://nationalsecurity.gmu.edu/ddf/。4 请参阅 Kindra Cooper 的《OpenAI GPT-3：你需要知道的一切》，PRINGBOARD (2021 年 11 月 1 日)，https://www.springboard.com/blog/data-science/machine-learning-gpt-3-open-ai/；另请参阅《聊天 GPT 如何工作？》，A TRIA I NNOVATION (2023 年 1 月 5 日)，https://www.atriainnovation.com/en/how-does-chat-gpt-work/。相比之下，“据估计，10 TB 可以容纳美国国会图书馆的全部印刷藏书，而 1 TB 可以容纳 1,000 份《大英百科全书》。什么是 TB，T ERADATA ，https://www.teradata.com/Glossary/What-is-a-Terabyte 。
S/2125/2023 - 禁止化学武器组织
6. 调查局根据“合理依据”的确定程度得出结论，这是国际事实调查机构和调查委员会一贯采用的证据标准。在得出结论时，调查局仔细评估了从事实调查团、缔约国和其他实体获得的信息，并结合了调查局进行的访谈和对样本、弹药残留物、毒气扩散模型、气瓶坠落试验、计算机建模、卫星图像、经认证的视频和照片的分析，以及专家、专业人士和法医机构的建议，以及其他相关材料和来源。调查局审查了超过 19,000 份文件，总计超过 1.86 TB，获得并评估了 66 份证人证词，其中 5 份来自女性，并考虑了与 70 个样本相关的数据。调查局全面评估了这些信息，通过广泛共享的方法仔细审查了其证明价值，符合国际事实调查机构和调查委员会的最佳做法。在此过程中，IIT 遵守了适用的禁化武组织程序，包括监管链程序，并酌情进行了补充。IIT 彻底追踪调查线索
量子自旋霍尔效应：简要介绍
引文：关于物理学中拓扑和对称性的新思想，预测了一种只在表面导电的新材料。描述：自本·富兰克林时代以来，我们就开始区分导电和绝缘的电形式。但查尔斯·凯恩和吉恩·梅勒颠覆了这一概念，他们预测了一种新材料——“拓扑绝缘体”，这种材料在边界上是不可侵犯的电导体，但在内部是绝缘体。他们的发现对量子计算的“太空竞赛”具有重要意义，并可能导致新一代电子设备的出现，从而有望在计算中实现巨大的能源效率。拓扑绝缘体还为深入探究物质和能量的基本性质提供了一个窗口，因为它们表现出类似于物理学基本粒子（电子和光子）的粒子状激发，但可以在实验室中以电子和光子无法控制的方式进行控制。这些连接为控制各种物质状态下的电荷、光甚至机械波的流动提供了一个新的概念框架。意想不到的应用似乎也是不可避免的：当晶体管于 1947 年发明时，没有人能够真正预测到它将带来信息技术，使 TB 级的数据能够塞进一个微小的硅片上。
网络法-i
包括半导体和晶体管的发明。技术的稳定进步导致戈登·摩尔（Intel的联合创始人）声明他的信念，即工程师能够每两年将计算机芯片上的晶体管数量增加一倍。这种观察被称为摩尔定律，于1975年进行了，在过去的四十年中一直保持原样。这意味着计算机芯片的速度（处理能力）稳定增长，使笔记本电脑更强大，将智能手机变成手持计算机，并允许Google搜索的速度永远使用。存储更高的连接性和速度很不错，但是它们的意思很少，没有存储。如果可以发送和收到但未存储和检索的电子邮件，文本，电子表格或文档有什么好处？存储容量已经接近与摩尔定律相匹配的（即每两年大约翻一番），因为硬盘驱动器已从千兆字节转变为trabytes并继续增长。存储不仅涉及容量，还涉及性能，这是存储设备的输入/输出速度。的性能随着过渡而显着提高。存储使互联网用户可以下载和保留音乐，视频和图片。
计算机硬件和网络问题库
91. 磁盘在制造时记录的内容无法更改（a）仅内存（b）只写（c）只读（d）仅运行 92. 当电源关闭时，缓存和主存储器将不能保存其内容（a）动态（b）静态（c）易失性（d）非易失性 93. ……….. 是将磁盘划分为磁道和扇区的过程（a）跟踪（b）格式化（c）崩溃（d）分配 94. 以下哪种不是访问模式（a）随机（b）顺序（c）连续（d）直接 95. ……目录对于每个磁盘都是必需的（a）根（b）裸（c）子（d）以上都不是 96. 经常访问的信息保存在（a）硬盘（b）高速缓存（c）闪存（d）只读存储器中 97. 计算机用来存储信息的主要设备是（a）电视（b）仓库（c）办公桌（d）硬盘 98. 保存信息的可移动磁盘是（a）软盘（b）硬盘（c）便携式（d）以上都不是 99. 计算机内存通常以（a）千字节（b）兆字节（c）千兆字节（d）太字节 100. 存储器由（a）一组电线（b）一组电路（c）大量单元（d）以上都不是）组成
生成人工智能在医学教育、研究和实践中的新兴作用
生成式人工智能 (GAI) 是指一类从大量数据中学习以创建各种形式的新内容的算法，包括文本、图像、视频、音频和代码 [1] 。GAI 模型因其处理复杂事实查询和执行一系列任务的能力而备受关注，例如撰写论文、创作诗歌、进行文献综述以及翻译、总结、释义或扩展和调整文本以适应不同的语境或观点 [2-5] 。这些模型的性能在很大程度上取决于问题的性质、查询类型以及算法训练数据的质量和相关性 [6] 。GAI 正在从监督学习过渡到自监督学习，后者完全依赖于原始文本数据而无需人工标记，从而使其能够利用大量公开可用的数据 [7] 。聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT，OpenAI LLP，美国加利福尼亚州旧金山) 于 2022 年 11 月 30 日推出。它是一个高度通用的、基于 Transformer 的、非领域特定的大型语言模型 (LLM)，在大量文本数据上进行训练，这些数据量约为 45 TB 的数据或约一百万英尺的书架空间。ChatGPT 可以生成有意义、可信且新颖的词序列，这是模型从未遇到过的 [8]。
生物信息学副本1.0：大型语言模型 - ...
单细胞转录组学领域一直在产生广泛的数据集，促进我们对各种组织中细胞功能的理解，并赋予诊断，预后和药物开发能力。但是，通过这些数据进行解析是一项艰巨的任务，通常会延伸数周到几个月。由于产生的数据量的庞大，从数百千兆字节到数十吨，因此需要大量的分析时间进行分析。此外，数据分析涉及利用各种软件包的一系列复杂的步骤，为生物学家创造了陡峭的学习曲线。此外，该领域数据分析的迭代性质需要深入的生物学见解来制定相关问题，进行分析，解释结果和完善假设。这个迭代循环需要生物学家和生物信息学家之间的密切合作，这受到持久的通信周期的阻碍。为了应对这些挑战，我们提出了一个大型语言模型的软件，生物信息学副本1.0。它允许用户通过直观的自然语言接口来分析数据，而无需熟练使用Python或R等编程语言。它是针对跨平台功能设计的，并支持Mac，Windows和Linux。重要的是，它促进了本地数据分析，确保遵守严格的数据管理法规，该法规控制了医疗和研究机构中患者样本的使用。我们预计此工具将
为网络安全学科开拓人工智能
网络安全已迅速成为 21 世纪的重大社会挑战。积极应对新兴网络安全挑战的创新解决方案对于确保社会安全至关重要。人工智能 (AI) 已迅速成为一种可行的方法，可以筛选数 TB 的异构网络安全数据，以前所未有的效率和效果执行基本的网络安全任务，例如资产优先级排序、控制分配、漏洞管理和威胁检测。尽管最初前景光明，但人工智能和网络安全传统上是依赖于不同知识和方法的孤立学科。因此，网络安全人工智能学科尚处于起步阶段。在本文中，我们旨在为网络安全人工智能学科的发展提供重要一步。我们首先概述了当前的网络安全数据，总结了现有的网络安全人工智能应用领域，并确定了当前形势下的关键限制。基于这些关键问题，我们提供了一个多学科的网络安全人工智能路线图，该路线图围绕网络安全应用和数据、网络安全的先进人工智能方法以及人工智能决策等主要主题。为了帮助学者和从业者在解决这些网络安全人工智能大问题方面取得重大进展，我们总结了美国国家科学基金会 (NSF) 有前景的资助机制，这些机制可以支持长期、系统的研究项目。我们以本期特刊中包含的文章的介绍来结束本文。
背景者
Platform : CGEn Academic Leaders/Institutions: Stephen W. Scherer (The Hospital forSick Children), Lisa Strug (BC Cancer Research Centre), Steven Jones (BC Cancer Research Centre), Ioannis Jones (McGill University) Lisa Strug, Steven Jones, Ioannis Ragoussis Genome Centre: Ontario Genomics Total Funding: $3,363,333 CGEn is加拿大国家基因组测序和分析平台，在多伦多病儿童医院的应用基因组中心的节点，多伦多的病儿童医院，蒙特利尔的麦吉尔基因组中心和加拿大温哥华BC癌症的迈克尔·史密斯基因组科学中心。CGEN是加拿大创新基金会（CFI-MSI）的一项重要科学倡议，该基金会自2015年成立以来提供世界一流的基础设施，服务和专业知识，并为加拿大在加拿大不可能是不可能的新型研究和技术开发提供了新的研究和技术发展。截至2022年3月，CGEN为2,900多个研究实验室，公司和非利润生成了8,000多个序列数据。为了保持国际竞争力，CGEN在技术开发活动中付出了巨大的努力，以推动创新并制定新的基因组科学方法。反过来，这确保了CGEN继续对加拿大研究和创新生态系统的最佳支持，同时仍在准备好国家来应对大规模的基因组机遇和挑战。
课程讲义（位F464：机器学习）
本课程是机器学习的本科课程。ml是人工智能的子场。它可以帮助工程师构建自动化系统，从经验中学习。它可以帮助机器做出数据驱动的决策。例如，用于导航的Google地图使用路线网络，实时流量特征，旅行时间等。使用ML算法预测适合您的路径。ml是一个弱学科领域，根源在计算机科学和数学上。ml方法，最好使用概率和统计工具来理解其行为。通过整合数学原则，您将学会有效地应对机器学习挑战，并发展与专业数据科学家相似的深刻理解。根据最新的估计，每天创建3.28亿TB的数据。随着数据越来越多的数据，对数据分析的自动化方法的需求继续增长。本课程的目标是开发可以自动检测数据模式的方法，然后使用未覆盖的模式来预测未来感兴趣的结果。本课程将涵盖许多ML和Gen AI模型和算法，包括线性回归，多层神经网络，支持向量机，贝叶斯网络，Gaussian Mixture模型，聚类算法，生成的对抗性对抗（GANS），RNNS，RNNS和RENFORSSICTION学习技术。课程目标如下：实践经验，使您可以选择最佳模型并掌握对他们成功至关重要的基本实现细节。实用会话（编码任务）将涉及使用现实世界数据，从而通过各种ML技术提高您在调试和完善模型方面的熟练程度。