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文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
AI在优化药物剂量和减少药物错误
人工智能（AI）正在通过优化药物剂量并最大程度地减少药物误差，从而显着提高患者的安全性和治疗功效来改变医疗保健。AI算法，尤其是那些利用机器学习和深度学习的算法，分析了大量患者数据，包括遗传信息，病史和实时健康指标，以确定针对个别患者量身定制的最有效的药物剂量。AI在精密医学中脱颖而出的关键领域之一。AI驱动的系统可以处理复杂的数据集，以预测不同患者将如何对特定药物做出反应，从而个性化药物剂量。例如，药物基因组学利用AI了解遗传变异如何影响药物代谢，有助于自定义剂量，以最大程度地提高治疗益处，同时最大程度地减少不良影响。此外，AI通过与电子健康记录（EHR）集成来增强临床决策支持系统（CDSS）。这些AI驱动的CDS为医疗保健专业人员提供了有关潜在用药错误的实时警报，例如不正确的剂量，药物相互作用或患者特定的禁忌症。通过不断从新数据中学习，这些系统会提高其随时间的准确性和可靠性，从而大大降低了药物错误的发生率。AI在自适应剂量算法的发展中也是关键。这些算法使用特定于患者的数据，例如肾功能和肝酶水平，以动态调整药物剂量。这种方法对于管理糖尿病和高血压等慢性病特别有益，在这种情况下，保持最佳药物水平对于有效的疾病管理至关重要。例如，AI可以通过分析其血糖水平的模式来帮助确定糖尿病患者所需的精确胰岛素剂量。除了个体的患者护理外，AI还通过识别和预测不良药物反应（ADR）来帮助更广泛的药物保护工作。机器学习模型可以通过临床试验，上市后的监视和患者报告分析大型数据集，以检测ADR的早期信号，从而及时进行干预和调整药物处方。总而言之，AI在优化药物剂量和减少药物错误方面的作用是个性化医学和患者安全方面的重大进步。通过利用AI的力量，医疗保健提供者可以提供更精确，有效和更安全的治疗方法，最终改善患者的结果并降低医疗保健费用。
关于先天免疫力建议的患者免疫建议的建议
摘要的先天免疫力（IBD）构成了一组异质性的遗传性疾病，影响免疫系统不同组成部分的数量和/或功能，这些疾病的数量和/或功能易于增加感染的率和严重程度，自身免疫性疾病，自发性疾病，过敏症，自我 - 自我 - 自我 - 自我 - 症和偏症。 div>在这些患者中，灭活疫苗的免疫通常是安全的，但在某些EII组中可能不会有效，而不会产生所需的保护作用。 div>衰减的活体（病毒和细菌）疫苗的应用可能导致与免疫相关的疾病发展，发病率高和死亡率，因此它以前值得咨询专家。 div>本报告总结了阿根廷儿科学会免疫学工作组的结论，涉及IBD患者的疫苗接种及其同居，在药理免疫抑制和造血前体细胞受体下的患者中。 div>
基于GPS/ ... div>的基于预测的机器学习的错误校正
摘要。精确的定位对于自动驾驶汽车的安全至关重要因素和有效导航至关重要。这项应用研究研究了机器学习模型的使用，用于估计，预测和纠正全球定位系统（GPS）/惯性测量单元（IMU）在室内和室外应用程序中的本地化。这种正在进行的开发旨在通过利用探索性数据分析（EDA）和实施诸如线性回归，随机森林回归和决策树回归器等模型来提高本地化准确性。评估是用平方误差（MSE）度量进行的，对于决策树，线性回归和随机森林模型，得出1.7069427028104143𝑒-05的值。结果表明，具有最高性能的模型是通过评估平均平方误差（MSE）值来确定的。
具有最小基因组错误的工程化主要编辑器
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 8 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.08.02.606370 doi：bioRxiv 预印本
预防有针对性的暴力和恐怖主义
概述 州级针对性暴力和恐怖主义预防 (TVTP) 战略的主要任务是帮助确保公共安全并保护州免受针对性暴力和恐怖主义的潜在风险和威胁。制定和实施州级 TVTP 战略是使州资源适应独特和动态威胁环境的有效方法，也是培养预防文化的关键一步。TVTP 战略是一个经过深思熟虑且结构良好的行动计划。强有力的战略为分配资源提供了明确的方向，确定了优先事项，并概述了在起草和实施期间要执行的协调步骤。它应表现出适应性、灵活性和持续评估的特点，能够根据不断变化的情况、不可预见的障碍或获得的见解进行调整。本指南中的信息来自国土安全部 (DHS) 预防计划和伙伴关系中心 (CP3) 与各州在制定自己的 TVTP 战略方面的合作努力。此外，它还借鉴了全国州长协会 (NGA) 预防针对性暴力的综合路线图。 2017 年，NGA 获得国土安全部 TVTP 拨款，用于主办州政策学院并开发技术资源，以协助各州协调其预防计划。由此产生的工具包和信息（NGA，2024）为各州制定战略提供了实用指导和初始起点。本预防资源扩展了 NGA 指南，包括已完成的 TVTP 州战略示例和其他考虑因素，包括行为威胁评估和管理团队、培训机会和信息共享机制。各州可以结合 CP3 利用此资源来制定、改进和实施适合其州独特需求的 TVTP 战略。免责声明：本《州有针对性的暴力和恐怖主义预防战略制定预防资源》提供了预防计划和伙伴关系中心的研究摘要。纳入非联邦来源并不构成美国国土安全部或联邦政府对任何非联邦实体或其内容的认可。
用于误差图像传输的量子通信......
随着量子计算技术的进步，量子通信有望在通信领域发挥重要作用。量子对象的固有属性（例如叠加和纠缠）有可能提供新颖的解决方案，以克服传统通信系统在媒体传输等带宽密集型应用中所遇到的挑战。本研究探索了量子通信系统在使用量子叠加进行图像传输中的性能，并使用简单的量子信道模型研究了其性能。随着信道噪声的增加，与理想的传统信道相比，通过量子信道传输图像的率失真性能有显著的提高。这种构建基于量子通信的图像传输系统的新尝试表明，该方法有潜力满足日益增长的高质量媒体传输应用需求。
冗余字符串基于对称的错误校正
基于测量的量子计算中的计算能力源于纠缠资源状态的对称性保护的托托（SPT）顺序。但是，资源状态容易出现准备错误。我们使用资源状态的冗余非局部对称性引入了量子误差校正方法。我们基于将一维聚类状态的z 2×z 2对称性扩展到其他图状态的传送协议中。Qubit Zz-Crosstalk错误，在量子设备中突出，降低了通常的群集状态的传送性。但是，正如我们在量子硬件上所证明的那样，一旦我们以冗余对称性生长图形状态，就可以恢复完美的传送性。我们将基本的冗余序列识别为纠缠频谱中受错误保护的脱落。
DNA数据存储中错误校正编码的挑战
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年7月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602085 doi：Biorxiv Preprint
尝试恐怖分子 - 不同的审判规则的理由
一个区分罪犯阶层的社会，其故意的目标是提高听证会的效率并阻止他人参与类似罪行的委员会，并广播了道德上的弱点。存在一种危险，即通过对被指控遭受恐怖主义的人表现出负面态度，社会将避免认真应用审判程序。在走这条路时，社会表现出道德上的弱点。当社会适应这种弱点时，“滑坡”的危险就会出现。今天，新措施的理由是，由于恐怖袭击的非凡恐怖袭击，即使以对无辜者的损害的代价，也必须在公正地反恐战争中牺牲程序性宪法权利。明天，非典型性犯罪者的袭击将被视为证明建立特别法庭的合理性和修改