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我们的律师讨论了生成AI如何革新药物发现，临床前测试和临床试验。他们概述了知识产权，产品责任和数据隐私领域的关键相关风险，同时共享可行的策略以减轻这些风险并确保强大的AI治理。
分析和缓解对TLS的量子计算威胁...
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3145-3170，文章ID：IJCET_16_01_220在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue=1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_220
一种强化学习方法，用于减轻语言模型中的刻板印象偏见
广泛采用由BERT和GPT等大型语言模型提供支持的应用程序，突出了社区内部对这种模型可以从培训数据中继承的意外偏见的影响的担忧。为了表现出来，过去的工作报告了LLM的证据，这些LLM扩大了性别刻板印象以及地理和种族偏见。以前的方法集中在数据预处理技术或技术上，这些技术或技术试图直接嵌入以增加资源需求，符号工作以及对足够偏见类型的适用性方面的限制方面，直接嵌入具有很大的缺点。在本文中，我们提出了精炼-LM，这是一种使用模型架构以及偏置型的强化学习对偏差的事后过滤。在包括Distillbert，Bert和Roberta在内的一系列模型中进行的实验表明，所提出的方法（i）在保留语言模型性能的同时，大大减少了刻板印象的偏见； （ii）实现适用于广泛的偏见类型，跨越诸如基于种族，宗教和基于国籍的偏见等环境的概括； （iii）减少所需的培训措施。
评估和缓解临床样品矩阵对TX-TL无细胞性能的影响
无细胞的生物传感器是医学诊断的有前途的工具，但是它们的性能可能会受到样本本身或外部组件产生的基质效应的影响。在这里，我们使用两个记者系统（SFGFP和荧光素酶）系统地评估血清，血浆，尿液和唾液中无细胞系统的性能和鲁棒性。在所有情况下，临床样品都具有强大的抑制作用。，只有RNase抑制剂减轻基质效应。但是，我们发现RNase抑制剂的恢复潜能因从商业缓冲液中包含的甘油的干扰而部分突出。我们通过设计产生RNase抑制剂蛋白的菌株来解决此问题，不需要额外的提取准备。此外，我们的新提取物比以前的条件和与基质效应相关的脾气暴躁的室内变异性产生的记者水平更高。在许多类型的临床样本中统一的无细胞系统鲁棒性的这种系统评估和改进是朝着各种疾病开发无细胞诊断的重要一步。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
利用生成人工智能（AI）进行网络安全：分析扩散模型在检测和减轻网络威胁
由于当今数字连接世界中的网络危险数量增加，必须制定更先进和灵活的安全措施。在本研究中研究了使用生成人工智能（AI），尤其是扩散模型来查找和停止网络威胁。一种称为扩散模型的新型生成模型在许多领域都显示出巨大的希望，包括创建图片和自然语言处理。这项研究的目的是查看它们在网络安全方面的使用，尤其是在寻找奇怪的模式，预测未来威胁并在发生时停止攻击。这项研究利用五个科学数据库和系统的搜索策略来识别有关PubMed，Google Scholar，Scopus，IEEE和Science与该主题有关的研究文章。此研究还利用了书籍，论文，硕士论文和会议诉讼。本研究涵盖了所有出版的出版物，直到2024年。通过对扩散模型的结构以及如何应用于网络安全问题的详尽研究，我们研究了这些模型如何改善当前的发现威胁系统。此外，我们讨论了它们通过创建假数据添加到数据集中的能力，这使得异常检测在网络攻击案例中更准确，而这些案例的代表性不佳。由于其稳定性和预测能力，扩散模型被视为寻找复杂威胁的有用工具，例如高级持久威胁（APTS）和零日攻击。本文提出了未来研究的途径，并讨论了扩散模型如何改变网络安全的方式。仍然存在一些问题，例如需要大量计算能力，难以理解的模型以及在线威胁总是在变化的事实。
螨虫如何影响美国的无笼子产量，螨虫管理策略以及基因组选择的缓解作用
行业。到1960年代，采用密集农业方法（包括使用常规或“电池”笼子）已经变得广泛，大大提高了鸡蛋产量的规模，并为现代商业家禽养殖实践奠定了基础（Kidd and Anderson，2019年）。然而，随着消费者对改善动物福利的需求的需求，鸡蛋行业中的一个不断增长的行业（约40％）为超过1.24亿个生产母鸡采用无笼的住房，并且某些州立法需要每只鸟类的空间更多。认证的有机鸡蛋生产也有所增加，从定义上讲，这是无笼子的；每年在美国饲养超过2750万个有机饲养母鸡（USDA-NASS，2021年）。从笼子到笼子的开关转换为母鸡提供了更多的行为机会，但是在无笼系统中，对母鸡健康的一些风险更为普遍（Lay等，2011）。尤其是，转向无笼子的住房正在显着影响诸如北方禽螨（Ornithonyssus sylviarum）和家禽设施中的北方禽螨（Ornithonyssus sylviarum）和家禽红螨（Dermanyssus Gallinae）等ectopara遗址的普遍性（Murillo和Mullens，Mullens，Mullens，2016年; Chambless et al and 2022）。螨虫在节日中影响了母鸡福利的所有领域，包括母鸡的健康，行为，生产力和情绪状态。在这里，我们讨论了北方禽螨和禽螨的了解，它们对母鸡的影响；当前的螨虫管理策略和挑战，以及使用基因组工具在美国无笼鸡蛋生产中管理螨虫的潜力。
通过技术措施减轻农业的肠甲烷排放的潜力：文献综述
•存在有希望的技术措施，其中饲料添加剂3-硝基丙醇是领先者，在瘤胃中降低甲烷的产生功效，对动物生产力没有不利影响。但是，添加剂的长期影响需要更多的研究。•由于需要定期补充，因此对绝对排放产生影响的添加剂目前在放牧系统中无效。正在开发各种农业牲畜系统中有效的措施。通过选择性育种或疫苗接种的口服缓释技术，基因组编辑和永久性缓解甲烷。•缺乏为农民实施缓解措施的激励措施，这阻止了广泛的实施。需要适当的经济政策来促进技术措施的利用。这种新型政策由新西兰和丹麦提出，分别在2025年和2027年期间实施。
冲浪变形器减轻表面动态缺陷代码 - ...
摘要 — 在本文中，我们介绍了 Surf-Deformer，这是一种代码变形框架，可将自适应缺陷缓解功能无缝集成到当前的表面代码工作流程中。它根据基本规范变换设计了几种基本变形指令，这些指令可以组合起来探索比以前的方法更大的设计空间。这使得针对特定缺陷情况定制的变形过程更加优化，以最少的量子位资源更有效地恢复变形代码的 QEC 能力。此外，我们设计了一种自适应代码布局，可以适应我们的缺陷缓解策略，同时确保逻辑操作的高效执行。我们的评估表明，Surf-Deformer 的表现优于以前的方法，可将各种量子程序的端到端故障率显著降低 35 倍至 70 倍，而与以前的方法相比，仅需要约 50% 的量子位资源即可实现相同的故障率。烧蚀研究表明，Surf-Deformer 在保留 QEC 能力方面超越了以前的缺陷去除方法，并通过实现近乎最佳的吞吐量来促进表面代码通信。索引词——量子误差校正、动态缺陷
