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HC3情报简报****AI应用和安全...
机器学习——它是人工智能的一种应用，它为人工智能系统提供了自动从环境中学习的能力，并应用这种学习来做出更好的决策。机器学习使用各种算法来迭代学习、描述和改进数据，以预测更好的结果。这些算法使用统计技术来发现模式，然后对这些模式执行操作。
流感疫苗最佳实践警报（BPA）每日发射量显着减少
我们反复测试了五个版本的流感疫苗警报。（1）标题更清晰，授权护士订购疫苗。（2）消除了未订购疫苗或未选择不适合接种疫苗的原因即可解除警报的功能。（3）允许护士选择不适合接种疫苗的原因，并相应地推迟下一次触发。（4）和（5）增加了更多选项来解释警报解除。
Microsoft Word - A_Transparency_Index_Framework_for_AI_In_Education.docx
UCL 知识实验室，r.luckin@ucl.ac.uk 已经提出了许多人工智能伦理检查表和框架，重点关注公平性、可解释性和安全性等道德人工智能的不同维度。然而，在为现实世界的教育场景开发透明的人工智能系统方面，还没有开展过这样的工作。本文提出了一个透明度指数框架，该框架是与教育领域人工智能的不同利益相关者共同设计的，包括教育工作者、教育技术专家和人工智能从业者。我们绘制了教育领域人工智能不同类别利益相关者的透明度要求，并证明了透明度考虑因素贯穿于从数据收集阶段到人工智能系统部署到现实世界并不断改进的整个人工智能开发过程中。我们还展示了透明度如何实现教育领域其他道德人工智能维度，如可解释性、问责制和安全性。最后，我们讨论了这一新兴领域未来研究的方向。本研究的主要贡献在于强调了透明度在开发人工智能教育技术中的重要性，并提出了人工智能教育概念化的指标框架。
利用生成人工智能提高你的学术效率
大型语言模型 (LLM) 支持的生成人工智能 (AI) 可以解决学术界面临的挑战，例如时间限制和管理负担，在提高学术生产力的同时提出道德考量。有效、及时的工程涉及明确的指令、背景和期望的输出。根据受众量身定制语气和细节，使用基于角色的提示来完成复杂的任务，并反复改进以获得最佳结果。
以数据为中心的人工智能：前景与挑战
• 评估数据和数据维护：与训练数据开发相比，这两项研究较少。它们很重要，需要更多的研究工作。• 跨任务技术：我们如何同时优化 DCAI 中的多个任务？• 数据模型协同设计：我们能否通过迭代设计数据和模型来实现更好的性能？• 数据偏差：我们如何消除数据中的偏差？• 数据基准：我们如何开发数据基准来对数据质量进行基准测试？现有的基准仅关注特定的 DCAI 任务，而不是整个 DCAI。
马鲁古获得可再生能源支持
NZMATES 由 Infratec Ltd. 和 Yayasan Mercy Corps Indonesia 在当地实施。该计划还与省级合作伙伴马鲁古省能源和矿产资源局 (ESDM)、PLN 马鲁古和北马鲁古办公室 (MMU)、省级发展规划局 (BAPPEDA)、省级和地区政府以及马鲁古的其他主要利益相关者密切合作。NZMATES 是一项独特的灵活且响应迅速的计划，允许团队反复制定工作计划，以响应关键合作伙伴的需求和计划整个生命周期内不断变化的情况，从而确保实现成果。
开发具有扩散的SELEX模拟器
背景：通过指数富集（SELEX）对配体的系统演变是一种发现具有高亲和力和特异性的新型配体的强大方法。但是，实验过程是耗时的，资源密集的，并且涉及许多可以显着影响结果的参数。本论文旨在使用扩散模型开发一个内部的SELEX模拟器，这些模型是一类生成模型，通过一系列通过一系列降噪步骤迭代精炼信号来学会降解数据。通过利用扩散模型的功能，我们可以简化配体发现并优化实验条件。
candu 工厂计算机系统 - L3Harris
L3Harris 为 SNC-Lavalin 提供了 CANDU 6 工厂的全实时模拟，该工厂在 PC/Windows 平台上运行，由业界领先的 Orchid® 模拟环境提供支持。该模拟器配备了代表 MCR 和双 DCC 仿真的交互式软面板。交互式软面板在多个视频显示单元上启用，以表示增强型 CANDU 6 (EC6) MCR。模拟的 DCC 用作基线，使用在我们的 Orchid® 建模环境中建模和验证的新 PES 控制软件迭代地更改控制程序和逻辑。此外，还提供培训和支持，以确保满足 SNC-Lavalin 的所有目标。
表示动态系统的无条件降解扩散模型的表示
摘要。我们提出了用于数据驱动的动力学系统的授予扩散模型。在这种类型的深度学习中，对神经网络进行了训练，以替代和扭转扩散过程，在该过程中，高斯噪声被从动力学系统的吸引子中添加到状态。迭代应用，神经网络可以将各向同性高斯噪声的样品映射到状态分布。我们展示了这种神经网络在Lorenz 1963系统的概念验证实验中的潜力。经过培训的状态发电，神经网络可以生产几乎与吸引子上的样本。该模型已经学会了系统的内部表示，适用于国家生成以外的不同任务。作为第一个任务，我们通过重新培训其最后一层并将其余网络保留为固定特征提取器，从而为预训练的神经网络提供了替代建模。在这些低维设置中，这种精细的模型的性能与从头开始训练的深度神经网络相似。作为第二个任务，我们应用预训练的模型来从确定性运行中生成合奏。扩散运行，然后迭代应用神经网络，条件状态生成，这使我们能够从运行的邻居区域中的吸引子中采样。为了控制所得的集合扩散和高斯性，我们调整扩散时间，从而调整吸引子的采样部分。虽然更容易调整，但此提出的集合采样器可以在集合最佳插值中胜过调谐的静态协方差。因此，这两个应用显示，降级扩散模型是代表动态系统学习的有前途的方法。