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DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
谁做什么？一种确定功能定位的新算法
我们引入了一种新算法，称为 PPA（性能预测算法），该算法可以定量测量神经系统元素对其执行任务的贡献。根据一小组病变中性能下降的数据，该算法可以识别参与认知或行为任务的神经元或区域。它还可以准确预测由于多元素病变导致的性能。新算法的有效性在两个具有元素间复杂相互作用的循环神经网络模型中得到了证明。该算法可扩展并适用于大型神经网络的分析。鉴于可逆失活技术的最新进展，它有可能对理解生物神经系统的组织做出重大贡献，并阐明关于大脑局部计算与分布式计算的长期争论。
共享灭菌方法（1）.pdf
modeofaction.detergentsmechanallicelatelyremovethemicroermenismssssurfaces（例如，皮肤，dirtycloths）on thehichththeareareApplied。分散sanddirtsand，asaresult，themicroermanismsbecomeenmeshedinthe the洗涤剂'slatherandareremeveremevbybytherinsewater.ever，anumberofCompodCompOndShave be IncorporatedIntertodertodertodetertodetertstodertstoindodetertstoincrobicirobicidalactivitivition。
增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。
p300/CBP 抑制剂 A485 可在体外使银屑病成纤维细胞基因表达正常化，并在体内减少银屑病样皮肤炎症
银屑病是一种慢性炎症性皮肤病，经常在同一位置复发，这表明病变皮肤细胞可能存在表观遗传学变化。在这项研究中，我们发现从银屑病皮肤病变中分离的成纤维细胞即使在培养几次后仍保留了异常表型。转录组分析显示银屑病成纤维细胞中几种基因上调，包括纤维连接蛋白的额外结构域 A 剪接变体和 ITGA4。小分子表观遗传修饰药物的表型文库筛选显示，选择性 CBP/p300 抑制剂能够挽救银屑病成纤维细胞表型，降低纤维连接蛋白的额外结构域 A 剪接变体和 ITGA4 的表达水平。在咪喹莫特诱发的银屑病样皮肤炎症小鼠模型中，使用强效 CBP/p300 阻断剂 A485 进行全身治疗可显著减少皮肤炎症、免疫细胞募集和炎症细胞因子产生。我们的研究结果表明，表观遗传重编程可能代表一种治疗和/或预防银屑病复发的新方法。
使用CAR-T治疗潜在的
摘要。艾滋病毒/艾滋病是全球最大的健康挑战之一，影响了数百万的人，到2021年能够产生700,000例新的感染病例。但是，调查的进展允许开发抗逆转录病毒治疗（TAR），将这种疾病置于一系列慢性状态。自1980年代和1990年代的最初识别以来，进步彻底改变了治疗的情况。今天，关于焦油治疗的不利影响，了解其优势和缺点的广泛知识。在场景中这种演变的当前视图中，我们有一个新的问题：下一步要采取什么？在这种情况下，出现了一种创新的治疗方法：使用与抗原特异性受体的T细胞使用，该策略涉及患者淋巴细胞的遗传修饰。现在更具体而有效地针对HIV的这些合成分子的表达表明，这是一种具有良好的病毒持续机制和感染控制障碍的方法。这篇文献评论突出了该领域的细胞工程进步，以分析越来越多的证据，这些证据证明了有关治疗的事实和数据，并有可能提供抗病毒疗法的新观点，意识到未来的研究应继续并提高CAR-T细胞的有效性和安全性，重点是为疾病实现一天的可能性。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
全息技术、信息定位和子区域
局域性无疑是量子理论和广义相对论不可分割的一部分。另一方面，像 AdS/CFT 这样的全息理论意味着，在边界理论中，体量子引力自由度被编码在空间无穷远处。尽管这种说法是在非微扰层面上的说法，但在量子引力的微扰极限中，这种性质仍然存在。这主要是由于引力高斯定律，它使我们无法定义严格的局部算子。由于在描述中包含引力要求理论在坐标变换下不变，因此物理算子需要是微分同胚不变的。高斯定律实现的这一条件要求算子被修饰到边界，并包含一个延伸到无穷远处的引力版本的威尔逊线，因此要求它们是非局部的。为了解决这一矛盾，我们提出了候选算子，它们可以绕过这一要求，同时在 AdS/CFT 环境中具有局部和微分同胚不变性。这些算子仍然满足引力高斯定律的一个版本，因为它们被解释为相对于状态的特征进行修饰。因此，这些算子所定义的状态是破坏理论对称性并具有“特征”的状态。这些状态通常是具有大方差的高能状态，对应于块体中非平凡的半经典几何。该提议还将有助于解决有关岛屿提议的悖论。此外，这使得人们能够在微扰量子引力中更具体地讨论子区域、其相关子系统和信息局部化。在第二部分中，我们将主要关注称为 AdS-Rindler 楔形的块体子区域。我们将使用从量子信息和量子计算界借用而来的 Petz 映射，从其边界对偶子区域明确地重建该体子区域。这与先前关于体子区域重建的猜想以及由于引力的量子误差校正性质，Petz 映射可用于重建纠缠楔的提议相一致。此外，我们精确研究了 AdS Rindler 楔中的算子代数，包括体和边界对偶。使用交叉积构造和一种新的重正化 Ryu Takayanagi 表面的方法，我们展示了如何通过包括引力校正将代数修改为更易于管理的代数，我们可以在其中定义密度矩阵和冯诺依曼熵。最后，在存在引力相互作用的情况下，我们研究了一般背景下算子代数的一种特殊表示，称为协变表示。这种表示将从物理角度阐明交叉乘积构造的含义。
以及基于 MCPD 的 BLE 室内定位系统
摘要：IPS 是一项关键技术，它使医务人员和医院管理人员能够准确定位和跟踪医疗建筑内的人员或资产。除其他技术外，可以利用现成的 BLE 来实现节能且低成本的解决方案。这项工作介绍了基于 RSSI 和基于 MCPD 的室内定位系统的设计、实施和比较。该实现基于轻量级 wkNN 算法，该算法处理来自无连接 BLE 信标的 RSSI 和 MCPD 距离数据。设计的硬件和固件是围绕最先进的 BLE SoC（来自 Nordic Semiconductor 的 nRF5340）实现的。在一个有家具和六个信标节点的 7.3 m × 8.9 m 的房间中，对实时数据处理进行了实验评估并进行了展示。在房间内随机选择的验证点上的实验结果表明，MCPD 方法的平均误差仅为 0.50 m，而 RSSI 方法的误差为 1.39 m。
X-ICP：在极端环境中稳健本地化的可本质性感光激光雷达注册
摘要 - 在具有挑战性的环境中需要可靠的定位，需要现代机器人系统才能运行。基于激光雷达的局部化方法，例如迭代最接近的点（ICP）算法，可能会在几何无知的环境中遭受损害，这些环境已知，这些环境已知会导致点云登记性能恶化，并沿弱受约束方向推动散落的优化。为了克服这个问题，这项工作提出了i）稳健的可局部性检测模块，ii）局限性感知到的受限的ICP优化模块，该模块将其与统一的局限性检测模块相结合。通过利用扫描和地图之间的对应关系来实现所提出的可区分性检测，以分析优化的主要方向的对齐强度，作为其细粒度的LIDAR固定性分析的一部分。在第二部分中，然后将此可本质性分析集成到扫描到映射点云注册中，以通过执行受控更新或离开优化的脱位方向来生成无漂移姿势更新。所提出的方法经过彻底评估并将其与模拟和现实世界实验1中的最新方法进行了比较，证明了激光挑战环境的性能和可靠性提高。在所有实验中，所提出的框架表明没有环境特异性参数调整的准确且可推广的可局部性检测和可靠的姿势估计。