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利用人工智能构建网络弹性
网络安全是一个相对较新的领域，不像医学或工程等其他传统领域那样存在了那么久。因此，它多年来一直没有获得其他领域享有的同等水平的资源和支持。尽管如此，近几十年来重大的技术进步对网络安全专业人员的需求很高。鉴于高技能网络安全资源的稀缺，组织很难找到和维持这样的资源，并确保他们提升自己的技能以匹配对手日益先进的技术和战术。使用人工智能 (AI) 和量子计算等新兴技术意味着网络安全专业人员需要不断提升自己的能力以跟上最新威胁。
upadacitib用于适度治疗严重活跃的溃疡性结肠炎
3.3在诱导治疗结束时，upadacitinib 45 mg组的缓解率在统计学上明显高于安慰剂组（在2个研究中，与安慰剂相比，与安慰剂相比为22％和29％）。在生物含量和生物学暴露的亚组中的缓解率是一致的。在维护阶段的第52周，与安慰剂的人相比，在统计学上，患有upadacitinib的人比例更大（与安慰剂的人相比，与安慰剂相比，与安慰剂相比，与安慰剂的31％[15 mg upadacitinib]和39％[30 mg upadacitinib]）。在生物学和生物裸露的亚组中的缓解率是一致的。临床专家指出，表现出Upadacitinib的试验将提供临床上有意义的好处。委员会得出的结论是，Upadacitinib在诱导和维持缓解方面比安慰剂更有效。
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
SPI-B-严重的精神疾病和COVID-19疫苗接种
SMI和COVID-19感染，SMI的发病率和死亡率似乎有冠状病毒感染的风险增加，与普通人群相比，COVID-19的住院，发病率和死亡率更高。2,3,4,5患有SMI患者的感染风险增加可能是对某些保护行为的依从性低的（尽管没有证据表明），并且在应对不断变化的规则方面面临挑战。6有些人认为它是抗精神药物（例如氯氮平及其对免疫力的影响）继发的。7,8在美国的一项研究中，在最近诊断为精神健康障碍的患者中，共证感染的风险更高。3风险进一步增加，尽管男性的死亡和住院率更高。这些发现表明，患有SMI的人是Covid -19感染的高度脆弱人群，以及疾病的不良后果，这是由于普通人群中已经观察到的种族和性别差异而复杂的。在大流行之前，人们认识到，与普通人群相比，SMI患者的死亡率更高。9,10他们的死亡率增加了两到三倍，导致预期寿命降低了15-20年，并且随着时间的推移，死亡率的差距似乎增加了。SMI患者的10个主要死亡原因是可以预防的。它们包括非传染性的慢性身体状况，例如心血管疾病，呼吸道疾病，糖尿病和高血压。119,10预防通常是通过可修改的危险因素（例如吸烟和肥胖）。值得注意的是，已经发现诸如抑郁症之类的温和疾病与死亡率的增加有关，大小与吸烟的影响相似。
对整个神经系统进行逆向工程
摘要：神经科学的主要目标是了解神经系统或神经回路组合如何产生和控制行为。如果我们能够可靠地模拟整个神经系统，从而复制大脑对任何刺激和不同环境的反应动态，那么测试和改进我们的神经控制理论将变得非常容易。更根本的是，重建或建模一个系统是理解它的一个重要里程碑，因此，模拟整个神经系统本身就是系统神经科学的目标之一，实际上是梦想。要做到这一点，我们需要确定每个神经元的输出如何依赖于某个神经系统中的输入。这种解构——从输入输出对理解功能——属于逆向工程的范畴。目前对大脑进行逆向工程的努力主要集中在哺乳动物的神经系统上，但这些大脑极其复杂，只能记录微小的子系统。我们在此认为，现在是系统神经科学开始齐心协力对较小系统进行逆向工程的时候了，而秀丽隐杆线虫是理想的候选系统。特别是，已建立并不断发展的光生理学技术工具包可以非侵入性地捕获和控制每个神经元的活动，并扩展到大量动物群体的数十万次实验。由于个体神经元的身份在形式和功能上基本保持不变，因此可以合并不同群体和行为的数据。然后，基于现代机器学习的模型训练应该能够模拟秀丽隐杆线虫令人印象深刻的大脑状态和行为范围。对整个神经系统进行逆向工程的能力将有利于系统神经科学以及人工智能系统的设计，从而为研究越来越大的神经系统提供根本性的见解和新方法。
JAK2V617F可逆激活显示其必不可少的...
从http://aacrjournals.org/cancerdiscovery/article-pdf/doi/10.1158/2159-8290.cd22-22-22-0952/3404475/cd-22-22-22-0952.pdf by bern University by Bern Universiti