XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
第一年工学学士学位课程的共同课程...
模块3[8L] 数列和级数：数列和级数收敛的基本概念；收敛检验：比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验（这些检验的语句和相关问题）、拉贝检验；交错级数；莱布尼茨检验（仅语句）；绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分：多元函数简介；极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值；函数的鞍点；拉格朗日乘数法及其应用；线积分的概念，二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分：标量变量的向量函数，向量函数的微分，标量和向量点函数，标量点函数的梯度，向量点函数的散度和旋度，
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
EBPF安全威胁模型
检查时间（TOCTOU）问题可能会在安全工具中出现。目标是分析系统将准确执行的操作。但是，如果安全工具从用户空间内存中读取值，然后在内核作用之前更改了这些值，则内核“使用”的内容可能与您在用户空间中“检查”的内容有所不同。可以通过确保安全工具将值转移到内核内存后观察值来预防竞赛。这样做的两种主要方法是LSM（Linux Security Module）EBPF程序，并直接通过Kprobe/kretprobe/fentry/fentry/ferxit
2024-云安全报告
关键见解：组织在扫描云环境时识别数百万个潜在问题是很常见的 - 除非恶意演员能够利用它们，否则大多数不是有害的。为了应对这一挑战，供应商已经实施了“攻击图”来分组并关联静态错误和漏洞，以更好地确定警报的优先级。但是，优先级是不够的，因为团队仍可能忽略低于注意力门槛的警报。这种错误的信心感可能是有害的。通过专注于防止攻击发生之前，组织可以大大减少产生的警报量，否则将被视为高风险。这种转变不仅可以释放宝贵的资源，而且增强了组织彻底调查和管理真正威胁的真实风险的能力。
英国生物安全策略 - 2024年8月
通过工程生物学监管沙箱基金和合成核酸筛选实施方案的探索（英国科学，创新与技术部2024a;英国科学，创新与技术部2024B）。There have similarly been apparent efforts to develop and promote responsible innovation practices in collaboration with the United States, through initiatives such as the US-UK Strategic Dialogue on Biological Security and the US-UK partnership on AI safety ( Cabinet Office 2024a ; UK Department of Science, Innovation and Technology & AI Safety Institute 2024a ), as well as internationally, through the UK's participation in the UK AI Safety Summit 2023 and AI首尔峰会2024。
以腰椎穿刺为金标准的增强Flair磁共振成像对脑膜炎的诊断准确性
2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日，在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法：通过非概率目的抽样，共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果：平均年龄为 26.4±23.5 岁，范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中，98 名（56.6%）为男性，75 名（43.4%）为女性。临床表现如下：喂养不良、易怒和嗜睡 86 人（49.7%），头痛 137 人（79.2%），恶心/呕吐 125 人（72.3%），颈部僵硬 89 人（51.4%），意识水平改变 132 人（76.3%），癫痫发作 78 人（45.1%）和局部神经功能障碍 45 人（26%）。以腰椎穿刺金标准为诊断标准，增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%，特异性为 85%，PPV 为 87.6%，NPV 为 89.4%，诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准，增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论：与增强 T1W 序列相比，增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此，对于所有怀疑患有脑膜炎的患者，应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。
放射科医生、非放射科医生和普通人从“墨卡托地图”曲线重建中识别大脑皮层萎缩儿童的准确性
背景：使用文本报告向父母和对赔偿权提出异议的法律专业人士传达患有长期缺氧缺血性损伤 (HII) 的儿童的双侧、对称性和区域性皮质脑萎缩可能很困难。使用标准的横截面图像向外行人解释双侧、区域性脑成像也具有挑战性。大脑表面的单一平面图像，就像从地球仪中得出地球地图一样，可以通过磁共振成像 (MRI) 扫描的曲面重建生成，即墨卡托地图。外行人在未经事先培训的情况下识别异常“墨卡托脑图”的能力需要在非医疗环境中使用前进行评估。目的：确定外行人在未经事先培训的情况下检测异常儿童墨卡托平面脑图的灵敏度和特异性。方法和材料：向 111 名参与者分别提供 10 张墨卡托脑图。这些地图包括 5 个 HII、1 个皮质发育不良和 4 个正常病例。参与者需要识别异常扫描。计算了总体和参与者亚组的敏感性和特异性。结果：总体敏感性和特异性分别为 67% 和 80%。普通放射科医生（n = 12）的敏感性和特异性分别为 91.2% 和 94.6%。外行人（n = 54）的敏感性为 67%，特异性为 80%。结论：放射科医生的高特异性和敏感性验证了该技术在区分皮质病理异常扫描方面的有效性。外行人使用墨卡托地图识别异常大脑的高特异性表明，这是一种向外行人展示儿童 HII 皮质 MRI 异常的可行沟通工具。
技术与安全关系背景下人工智能在情报分析中的重要性
摘要：人工智能技术的进步既是近五十年来技术发展的一部分，也是技术发展的结果。信息技术的快速变化和变革给当今世界的所有关系带来了深刻的冲击，机器学习等信息技术的突破性技术进步不仅给政府机构和组织留下了深刻印象，也影响了商业世界。人工智能技术是为了执行人类可以完成的任务而开发的，它也进入了人类智能占主导地位的安全和情报领域。因此，就像在生活的各个领域一样，情报收集和生产将开始自动化。这种情况在许多方面带来了机遇，但也包含着危险和威胁。本研究的目的是向对这一领域感兴趣的读者介绍人工智能在技术和安全领域的应用和重要性。本研究采用了定性和解释性研究方法。本研究在技术与安全关系的背景下处理人工智能这一术语的历史进程，并评估其在当今情报分析中的应用可能性。并试图通过提出一种名为“情报工程”的新职业来解释人工智能在当今情报中使用的可能性。