XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhard
“他们并不难减轻”
加密协议，例如TLS（传输层安全性），是计算机安全性的骨干，用于保护Internet，云和许多其他应用程序。非常引人注目的是，这些协议的部署取决于少数开源库，这些库是由一小部分杰出开发人员开发的。这些开发人员具有一套独特的技能，这些技能是为（通常是复杂的）加密例程编写高效，正确和安全的实现所需的；特别是，它们结合了密码学和计算机架构的出色知识以及对低级编程的深刻了解。不幸的是，尽管有开发人员的技能和经验，但在主要的开源密码库中经常发现新的，有时是深远的漏洞和攻击。一类漏洞是定时攻击，它让攻击者检索诸如加密密钥之类的秘密材料，“通过仔细测量执行私人密钥操作所需的时间”。尽管Kocher在1996年首次描述了时间攻击[KO96]，但他们仍在困扰着密码图库的实施。
硬样品意识提示
基于调整的迅速研究，由于其效率和有希望的能力，近年来引起了人们的关注。只需几个样本即可实现自然语言处理（NLP）任务的最佳性能，至关重要的是要包含尽可能多的信息样本并避免误导性的样本。但是，在迅速调整文献方面没有工作解决了与模型培训中错误样本不同的硬性样本的问题，这是由于缺乏有关样品质量来培训训练良好模型的质量的监督信号所致。我们提出了一个名为“硬性样本意识到及时调查”（硬）的框架，以通过重新学习在硬样品识别中解决非差异的概率，并通过适应性对比学习方法加强了特征空间的折衷，而无需更改原始数据分布。对一系列NLP任务的广泛研究，在几次射击场景中表现出了硬化的能力。HardPT obtains new state-of-the-art results on all evaluated NLP tasks, including pushing the SST-5 accuracy to 49.5% (1.1% point absolute improvement), QNLI accuracy to 74.6% (1.9% absolute improvement), NMLI accuracy to 71.5 (0.7% absolute improvement), TACREV F 1 -score to 28.2 (1.0 absolute im- provement), and I2B2/VA F 1-分为41.2（1.3绝对改进）。
辛勤工作的心脏工作
自从种族隔离以来，黑人教师的下降大幅下降。在1954年布朗与教育委员会案件之后，阴险的种族主义和排他性实践导致黑人教育者的工作可用性大大减少（Madkins，2011年）。以增加城市城市中黑人教师数量的精神，创建了许多计划和倡议，例如替代认证计划。但是，仍然缺乏黑人教师（Carver-Thomas＆Darling-Hammond，2019年； Chin＆Young，2007年）。黑人教师的这种稀缺性可能归因于几个因素，其中包括为黑人学生准备上大学的教育机会不足，争夺有利可图的领域的机会，标准化的教学和测试要求（Madkins，2011年）。因此，大学必须制定战略，并采用专注于招募，保留，认证和毕业的黑人教师的最佳实践。
硬pa的粘膜黑色素瘤
在硬pa而产生的黑色素瘤是一个极为罕见的实体，其中包括所有黑色素瘤病例的微小分数。缺乏特定的临床体征通常会导致诊断延迟和治疗计划中的挑战。我们讨论了现有文献，以阐明与硬pa的黑色素相关的流行病学，危险因素和分子途径。此外，我们讨论了涉及皮肤科医生，耳鼻喉科医生，肿瘤学家和病理学家在诊断和管理这种情况方面的多学科方法的重要性。一名62岁的男性患者在硬pa粘粘膜上出现了色素病变，最初是无症状的，但大小逐渐增加。活检显示黑色素瘤，通过免疫组织化学染色证实。分期调查表明转移性疾病。手术进行了辅助治疗；但是，他迷路了。源自硬质粘膜的黑色素瘤极为罕见，带来了诊断和治疗性挑战。早期检测，准确的诊断和及时的多学科管理对于最佳结果至关重要。该病例强调了综合评估和量身定制的治疗策略的重要性。
人工智能中的艰难选择
随着人工智能系统被整合到高风险的社会领域，研究人员现在正在研究如何以安全和合乎道德的方式设计和操作它们。然而，在复杂的社会背景下识别和诊断安全风险的标准仍然不明确且存在争议。在本文中，我们研究了有关人工智能系统安全性和道德行为的辩论中的模糊性。我们展示了这种模糊性不能仅通过数学形式主义来解决，而是需要对发展政治以及部署背景进行审议。借鉴新的社会技术词汇，我们根据人工智能系统开发关键阶段的不同设计挑战重新定义模糊性。由此产生的人工智能艰难选择 (HCAI) 框架通过以下方式为开发人员提供支持：1) 识别设计决策与主要社会技术挑战之间的重叠点； 2) 鼓励创建利益相关者反馈渠道，以便彻底解决安全问题。因此，HCAI 为民主社会中关于人工智能发展现状的及时辩论做出了贡献，认为审议应该是人工智能安全的目标，而不仅仅是确保人工智能安全的程序。
氮化硼和硬碳
相机械法、液相剥离或液氮中的气体剥离。然而，得到的h-BN材料往往存在表面积低或晶体结构低的问题9-12。最近，我们的研究小组报道了一种使用镁金属将非晶态h-BN转化为结晶h-BN的策略。13然而，这种熔融金属熔剂方法需要严格的转变条件（900℃），并且即使在热处理后采用酸洗程序也会引入潜在的杂质。此外，液态镁金属易燃，需要严格的惰性气体条件以及独特的不锈钢高压釜。另外，金属熔剂法不能控制反应并实现所需的结晶程度。在此，我们报道了一种优越的电化学方法，避免了使用熔融镁金属及其相关的安全隐患。我们假设是否有可能利用熔融的 MgCl 2 原位生成 Mg 金属，类似于之前使用熔融的 CaCl 2 的过程。14, 15
近似模块化分解很难
摘要。为了理解图表中的基本结构规律，一种基本且有用的技术，称为模块化分解，寻找在外部具有完全相同社区的顶点的子集。这些被称为模块，并且存在线性时间算法可以找到它们。但是，这个概念太严格了，尤其是在处理由现实世界数据引起的图表时。这就是为什么通过允许数据中的一些噪声放松这种情况很重要的原因。然而，概括模块化分解远非显而易见的，因为大多数建议都失去了模块的代数特性，因此大多数不错的算法后果。在本文中，我们介绍了ϵ模型的概念，这似乎是一个良好的折衷，可以维持某些代数结构。在本文的主要结果中，我们表明可以在多项式时间内计算最小的ϵ模型，另一方面，对于最大值 - 模块，可以计算图表的最大模型，如果图形允许使用1-平行的分解，即用ϵ =1。
