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量子脆弱性分析指导稳健量子计算系统设计
Travis LeCompte 的工作得到了路易斯安那州董事会研究生奖学金的支持。这项工作部分得到了美国国家科学基金会 (NSF) 拨款 OIA-2019511 的支持，部分得到了 NSF 计算探险项目“启用实用规模量子计算 (EPiQC)”的资助，资助金额为 CCF-1730449，部分得到了量子软件定制架构 (STAQ) 的资助，资助金额为 NSF Phy-1818914，部分得到了美国能源部 (DOE) 高级科学计算研究办公室、量子计算加速研究计划的支持，部分得到了 NSF 量子飞跃挑战混合量子架构和网络研究所 (NSF 奖 2016136) 的支持，部分得到了美国能源部科学办公室、国家量子信息科学研究中心的支持，部分得到了陆军研究办公室 (拨款 W911NF-23-1-0077) 的支持，部分得到了橡树岭领导计算设施的支持，该设施是美国能源部科学办公室用户设施，受合同资助DE-AC05-00OR22725。
气候变化脆弱性和生计评估专家
背景信息：伯利兹，一个小岛发展状态特别容易受到气候变化的影响，这是由于其低沿海地区（低于涨潮标记），沿海地区的快速经济发展和人口增加。伯利兹的渔业部门和沿海地区对国民经济的贡献很大，在粮食安全和提供宝贵的旅游机会方面，尤其是由于海平面上升，风暴潮和海面温度升高而受到威胁。沿海地区是伯利兹最伟大的资产之一，其宏伟的障碍礁储备系统是著名的世界遗产。根据开发计划署国家概况研究，伯利兹预计2100的空气温度范围为2ºC -4ºC。同样，每年降雨量的总体下降约为10％，预计为2100。其他预期的影响包括沿海地区的侵蚀和污染增加以及自然危害（例如飓风）的强度和发生的增加。因此，现在比以往任何时候都必须以一种将继续支持重要的生态功能以及当前和未来的社会，文化和经济繁荣的方式使用沿海地区。
气候风险和脆弱性评估（CRIVA）
历史气候的特征是冷冬季和温暖的夏季，平均温度为5.3°C。全年降水非常丰富，每年降雨量为1093毫米。最大降雨发生在秋天的月份，最大降雪在12月和1月（图2）。在历史气候时期，每月平均温度的平均值（均平均温度）表示1月的-8.3°C到7月的17.1°C。参考周期的绝对最低温度为-34.4°C，最高温度为33.3°C。在秋季的月份，降雨量很大，11月最多125毫米，最干燥的月份是八月，降水量最少为84毫米。在历史时间范围内，每日最大降水量为108毫米。
美国太空战争的弱点
华尔街日报 美国太空战的脆弱性 迈克·特纳的国家安全威胁警告或许会唤醒自满的华盛顿特区。 编辑委员会 2024 年 2 月 15 日 众议院情报委员会主席迈克·特纳本周警告称，新的安全威胁在华盛顿引起轰动，并称赞这位俄亥俄州共和党人为公众服务。美国正梦游般进入一个军事和国土脆弱的新时代，政治领导人需要告诉公众令人不安的事实。拜登政府向媒体泄露消息称，威胁涉及俄罗斯的一项计划，该计划将针对美国卫星，也许会引发核爆炸。卫星对现代美国生活和商业的几乎每个方面以及国防都至关重要。摧毁这些卫星将使美国陷入通信中断，造成难以估量的损失。其他领导人迅速淡化或驳斥了这一威胁，称它并非迫在眉睫，没有必要开始建造避难所或储存罐头食品。众议院议长迈克·约翰逊说：“我们只是想向所有人保证：我们正稳住局面，正在努力，没有必要惊慌失措。”他指的是谁的稳住局面——81 岁的拜登总统，还是目前运转失灵的众议院议员？一些共和党批评人士表示，特纳先生敲响了有关俄罗斯的警报，以便在国会争取更多支持，通过针对乌克兰的武器计划。但特纳先生提到的俄罗斯威胁要么存在，要么不存在。他要求拜登总统解密有关威胁的信息，以便公众可以自行判断，这是个好主意。这比依赖那些告诉我们如果美国从阿富汗撤军，阿富汗政府不会垮台的人更令人放心。尤其如此，因为太空中的军事威胁是真实存在的，而且还在不断增长。俄罗斯和中国正在努力开发太空武器。五角大楼官员去年告诉国会，“俄罗斯已经部署了几种可以致盲卫星传感器的地面激光器，并拥有各种可以对抗全球定位系统的地面电子战系统”，卫星通信，雷达和太空武器制导。五角大楼官员去年告诉国会，“中国已经部署了地面反太空武器，包括电子战系统、定向能武器和旨在破坏、损坏和摧毁美国卫星的直接上升（DA）反卫星（ASAT）导弹”。美国太空军官员尼娜·阿玛格诺 (Nina Armagno) 在 2022 年悉尼的一次会议上表示，“他们取得的进展令人震惊，速度快得惊人。”这听起来像是有道理的警报，但拜登政府认为这一切都可以通过美国的克制和军备控制来处理。2022 年，副总统卡马拉·哈里斯 (Kamala Harris) 宣布了美国单方面禁止反卫星试验的禁令，如果你相信的话。
营养脆弱性和情况分析 /加沙< / div>
全球营养集群（GNC）对全球营养信息系统技术工作组（NIS-GTWG）表示感谢，以提供宝贵的支持和协作。我们对NIS-GTWG下建立技术工作组的建立表示衷心的感谢，其中包括GNC，ACF西班牙，美国疾病控制中心亚特兰大（CDC），IPC粮食安全阶段分类，Impact-Reach-Reach Intiative，Impact-Reach Intiative，UNICER，联合国儿童基金会，联合国儿童基金会，拯救儿童，以及WHO和WFP。这些受人尊敬的合作伙伴提供的指导和帮助，以及全球智能计划的支持，大大提高了我们的方法质量和结果的解释。我们感谢他们持续致力于推进营养议程并改善脆弱人群的福祉。此外，UNRWA在可能的情况下是收集人体测量数据的关键合作伙伴，并在其他人道主义机构无法访问的加沙地区实施治疗。
在印度青少年女孩和年轻女性中，对性传播感染（STI） /人类免疫缺陷病毒（HIV）的脆弱性：快速审查< / div> < / div>
有限的证据可获得有关青少年女孩和年轻妇女（AGYW）对性风险行为和STI/HIV的脆弱性。尽管几乎没有关于脆弱性的统计数据，但相关文献表明，AGYW对性风险行为/传播和性传播疾病的患病率的认识较低，使其脆弱。我们对同行评审的研究进行了快速审查，该研究涉及传播网络，流行率，发病意识，性风险行为的共同决定因素/STI/STI/HIV，寻求健康的行为以及针对AGYW（15-24岁年龄段）之间情况的现有干预措施，以告知这一至关重要的研究领域的证据差距。我们在Proso（CRD42023403713）中注册了这项研究。我们制定了详细的包含/排除标准，搜索了JSTOR，PubMed，Google Scholar，Science Direct和人口理事会知识综合数据库，并遵循Cochrane Rapid Reped Review的指导，以开发快速审查。我们还搜索了纳入研究的书目。我们包括了英语语言同行评审的定量，定性，混合方法研究，于2000年1月1日至3月31日。六位审稿人提取了数据，第七审查员独立评估了质量。96个研究符合纳入标准。我们使用描述性统计和叙事合成方法进行数据分析。我们还采取了偏见评估（ROB）的风险，以检查纳入研究的质量。在传输网络上发现文献不足。患病率和感染性感染的意识很低。但是，该年龄段的女性性工作者，性贩运的妇女或吸毒者遭受的痛苦更多。年龄，教育，收入，与配偶/伴侣的关系动态，多个伴侣和实质使用对于确定性传播感染/艾滋病毒至关重要。传统的健康寻求来源比正式来源更受欢迎。大众媒体运动，社区动员计划和生活技能培训计划提高了对艾滋病毒，避孕套使用和自我效能感的认识。仅包含英语研究，而不是由于高异质性而进行元分析是研究的局限性。
AI审核：通往AI问责制的公共汽车
软件漏洞是软件系统中普遍存在的问题，构成了各种风险，例如敏感的Informentation [1]和系统故障[2]。为了应对这一挑战，搜索者提出了拟议的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，以识别源代码中的漏洞[3-6]。虽然以前基于ML/DL的脆弱性检测方法已显示出令人鼓舞的结果，但它们主要依赖于中等大小的预训练模型，例如Codebert [4，7]或训练较小的神经网络（例如图形神经网络[5]）。大型预训练语言模型（LLM）的最新发展表现出了令人印象深刻的跨多种任务学习的少量学习[8-12]。但是，LLM在面向安全的任务（尤其是脆弱性检测）上的性能在很大程度上没有探索。此外，LLM逐渐开始用于软件工程（SE），如自动化程序维修中所示[8]。但是，这些研究主要集中于使用LLM进行基于生成的任务。尚不清楚LLM是否可以在分类任务中有效地使用，并且在脆弱性检测任务中指定了中等大小的预训练模型，例如Codebert等中型预训练的模型。在研究差距中填写，本文研究了LLMS在识别脆弱的代码时，即安全域内的关键分类任务。此外，LLMS的效果很大程度上依赖于该模型提供的提示质量（任务描述和其他相关信息）。因此，
气候变化脆弱性关键问题
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机器人脆弱性和用户同理心的启发
摘要 - 本文描述了一项受试者间的亚马逊机械土耳其人研究（n = 220），该研究研究了机器人的情感叙事如何影响其在人类观察者中引起同理心的能力。我们首先进行了一项试点研究，以开发和验证机器人的情感叙事。然后，在完整的研究中，机器人使用了三种不同的情感叙事策略之一（有趣，悲伤，中立），同时在互动过程中在购物任务方面变得降低了功能。作为机器人的功能，参与者被重复询问他们是否愿意帮助机器人。结果表明，传达悲伤的叙述会极大地影响参与者在整个反应过程中帮助机器人的意愿，并确定参与者在整个互动过程中是否对机器人感到同情。此外，过去与机器人的过去经验更高，也提高了参与者帮助机器人的意愿。这项工作表明，情感叙事在人类与机器人之间情感联系的短期互动中可以有用。
基于人工智能和动态分析的 Web 应用程序漏洞扫描程序
网络应用程序的广泛使用和敏感数据的运行使其成为网络攻击者最重要的目标之一。可以采取的最重要的安全措施之一是在攻击者之前检测并关闭网络应用程序上的漏洞。本研究开发了一种基于动态分析和人工智能的 Web 应用程序漏洞扫描器，它可以使用 GET 和 POST 方法测试 Web 应用程序，并具有针对 21 种不同漏洞类型的测试类。开发的漏洞扫描器在本研究范围内创建的 Web 应用程序测试实验室中进行了测试，该实验室有 262 个不同的 Web 应用程序。使用开发的漏洞扫描器执行的测试创建了一个数据集。在本研究中，使用上述数据集作为第一阶段对网页进行分类。使用随机森林算法确定的页面分类过程中的最高成功率为 95.39%。使用数据集执行的第二项操作是漏洞之间的关联分析。提出的模型比标准扫描模型节省了 21% 的时间。在本研究中，页面分类过程也用于抓取 Web 应用程序。