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嗅球中的神经发生动力学
抽象的成年神经发生在室内区域出生后持续存在，新神经元迁移到嗅球的颗粒细胞层和肾小球层，在那里它们以抑制性神经元的形式整合到现有的电路中。嗅球中这些新神经元的产生都支持结构和功能可塑性，这有助于由记忆和学习过程触发的电路重塑。然而，这些神经元的存在，再加上嗅球内的细胞多样性，在理解其网络组织和功能方面提出了持续的挑战。此外，在嗅球中，新神经元的连续整合在调节嗅觉信息处理中起关键作用。这种自适应过程对上皮组成的变化做出了反应，并通过调节嗅球内的细胞连通性并与高阶大脑区域的相互作用相互作用，从而有助于形成嗅觉记忆。成人神经发生在嗅球功能中的作用仍然是一个争论的话题。然而，嗅球的功能与二尖瓣和簇状细胞周围的颗粒细胞的组织错综复杂。这种组织模式显着影响输出，网络行为和突触可塑性，这对于嗅觉感知和记忆至关重要。此外，该组织是由源自皮质和皮层下区域的轴突末端进一步塑造的。理解这些过程对于获得嗅觉功能和行为的复杂性的见解至关重要。尽管嗅球在与嗅觉有关的脑功能和行为中的重要作用至关重要，但这些复杂且高度相互联系的过程尚未全面研究。因此，该手稿旨在讨论我们当前的理解，并探讨神经可塑性和嗅觉神经发生如何有助于增强嗅觉系统的适应性。这些机制被认为可以通过增加神经网络结构的复杂性和重组以及添加有助于嗅觉适应的新颗粒颗粒细胞的复杂性和重组来支持嗅觉学习和记忆。此外，手稿强调了采用精确方法来阐明在数据矛盾和不同实验范式中的成年神经发生的特定作用的重要性。关键词：网络适应性；神经发生；神经元交流；嗅球；嗅觉学习；嗅觉记忆；突触可塑性
dolfin：无自动编码器的扩散布局变压器
摘要。在本文中，我们引入了一个新的生成模型，即无自动编码器（DolfIN）的扩散布局变压器，该变压器在现有方法上可显着提高建模能力和透明度。Dolfin采用基于变压器的扩散过程来建模布局生成。除了有效的双向（非因果关节）序列表示外，我们还设计了一种自回归扩散模型（Dolfin-ar），该模型尤其擅长捕获邻居对象的丰富局部语义相关性，例如对齐，大小和重叠。在对标准的无条件布局生成基准进行评估时，Dolfin尤其优于各种指标的先前方法，例如FID，对齐，重叠，Maxiou和DocSim分数。此外，Dolfin的应用程序不仅仅是布局生成，因此它适用于对其他类型的几何结构（例如线段）进行建模。我们的实验既提出了定性和定量结果，以证明Dolfin的优势。
2024COA71 No. 21ca0111，Wolf诉Brenneman - ...
Announced July 11, 2024 Haddon, Morgan & Foreman, P.C., Ty Gee, Adam Mueller, Denver, Colorado, for Plaintiff-Appellant Davis Graham & Stubbs, LLP, Brandee L. Caswell, Sarah M. Kellner, Denver, Colorado, for Defendants-Appellees *Sitting by assignment of the Chief Justice under provisions of Colo. Const.艺术。vi，§5（3）和§24-51-1105，C.R.S。2023。
Rolf Air研讨会2024
Rolf Luft奖的动机2024 Frances Ashcroft发现了在β细胞中表达的KATP通道，这是信号传导途径的关键组成部分，该途径刺激了胰岛素分泌，以响应升高的血糖。她发现，通过葡萄糖代谢到ATP中的闭合在胰岛素释放中起着至关重要的作用。她为通道的分子操作提供了许多机械洞察，并通过核苷酸和磺酰脲药物调节。在与先前的LUFT奖得主安德鲁·哈特斯利（Andrew Hattersley）的强大合作中，她表明KATP通道基因的功能收益突变会导致新生儿糖尿病并阐明基本的分子机制。他们表明这些患者接受了磺酰尿酶的良好治疗，不需要用胰岛素治疗。他们的工作彻底改变了对新生儿糖尿病的治疗，超过90％的患者已从胰岛素注射转变为口服磺酰氟脲理论。这大大改善了他们的临床状况和生活质量。Ashcroft最近的研究表明，糖尿病中的高血糖通过改变许多代谢基因的表达来损害β细胞中的氧化代谢，该代谢基因的表达是由糖酵解代谢物（不是葡萄糖本身）介导的。阻断葡萄糖代谢可防止高血糖对β细胞的有害影响。这表明了一种新的方法来防止2型糖尿病的β细胞下降。除了她的科学成就外，阿什克罗夫特（Ashcroft）还是一位著名且备受赞誉的作家。她写了一本重要的教科书，《健康和疾病的离子频道》，还为外行公众写了几本著名的书籍。在她的书《生命的火花》中，Ashcroft解释了电信号如何对生活至关重要。在极端的生活中，阿什克罗夫特（Ashcroft）编织了有关历史材料和最新科学发现的非凡耐力壮举的故事，因为她调查了人类生存的局限性以及使我们能够承受极端条件的显着改编。
Gandolfi Danie
将神经元活性的计算模型应用于神经形态电子电路。开发用于数据分析和图像分析的机器学习和人工智能算法。分析神经回路活性。非线性光学方法，用于同时记录单个神经元的多重活性。
嗅觉或认知障碍的 COVID-19 患者的大脑微结构和连接
缩写：ACC，前扣带皮层；ACE2，血管紧张素转换酶2；ALFF，振幅低频波动；BBB，血脑屏障；BCT，脑连接工具箱；CC，胼胝体；CMB，脑微出血；COMMIT2，微结构信息纤维束成像2的凸优化模型；CSD，约束球面反卷积；DT，扩散张量；DW-MRI，扩散加权MRI；FA，分数各向异性；FBA，基于固定单元的分析；FC，纤维横截面；FD，纤维密度；FDC，纤维密度和横截面；FOD，纤维方向分布；FOV，视野；GM，灰质；ICU，重症监护病房；MD，平均扩散率； N Acc，伏隔核；NBS，基于网络的统计数据；OFC，眶额皮质；RT-PCR，实时逆转录聚合酶链反应；SyN，对称标准化；UF，钩束；WM，白质。* 通讯作者：意大利马里奥内格里 IRCCS 农业研究所生物医学工程系，Villa Camozzi via GB Camozzi, 3, 24020 Ranica (BG)。电子邮件地址：alberto.arrigoni@marionegri.it (A. Arrigoni)、sara.bosticardo@univr.it (S. Bosticardo)、gpezzetti@asst-pg23.it (G. Pezzetti)、sofia.poloni@ marionegri.it (S. Poloni)、serena.capelli@marionegri.it (S. Capelli)、 anapolitano@asst-pg23.it (A. Napolitano), andrea.remuzzi@unibg.it (A. Remuzzi), rzangari@ fontazionefrom.it (R. Zangari), llorini@asst-pg23.it (FL Lorini), msessa@asst-pg23.it (M. Sessa), alessandro.daducci@univr.it （A. 达杜奇），anna.caroli@marionegri.it （A. Caroli），sgerevini@asst-pg23.it（S. Gerevini）。
Wolfssl Inc. FIPS 140-3非专有安全政策...
术语/参考说明[140-3] FIPS 140-3，加密模块的安全要求[OE]“操作环境” [186-4] FIPS 186-4，数字签名标准（DSS）[90AREV1] NIST SP 800-90A REV.1，建议使用确定性随机位发生器[56AREV3] NIST SP 800-56A REV.3，使用离散对数密码学[56CREV2] NIST SP 800-56C REV.2，有关键建立方案中的键推导方法的建议[135rev1] NIST SP 800-135 Rev.1，针对现有应用程序特定密钥推导功能的建议[140DREV2] NIST SP 800-140D修订版2，CMVP批准的敏感参数生成和建立方法：CMVP验证授权机构更新至ISO/IEC 24759
语言代理人在狼人游戏中进行战略性游戏的强化学习
用大语言模型（LLM）构建的代理在广泛的领域中显示出巨大的潜力。然而，在复杂的决策任务中，纯LLM的代理在选择动作时倾向于表现出偏见，这是从模型的训练数据中获得的，并导致了次优性能。要开发战略语言代理，即产生灵活的语言行动并具有强大决策能力的代理人，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以用LLM的代理使用加强学习（RL）。我们认为沃尔夫（Waywolf）是一种流行的社交推论游戏，是一个充满挑战的测试台，强调多功能沟通和战略性游戏。为了减轻语言动作中的内在偏见，我们的代理人使用LLM执行演绎推理并生成一组候选行动。然后，一项训练有素的RL政策，以优化决策能力，从候选人中选择在游戏中玩的行动。广泛的实验表明，我们的代理商克服了狼人游戏中的内在偏见和胜过现有的基于LLM的代理商。我们还进行人类代理实验，发现我们的代理人达到了人类水平的表现并表现出强大的战略性发挥。
Kevin Wolf 证词
感谢您再次邀请我作证。我很乐意尽我所能帮助委员会完成工作和使命。虽然我现在是 Akin 律师事务所国际贸易组的合伙人，也是乔治城大学安全与新兴技术中心的非驻地高级研究员，但我今天表达的观点仅代表我个人。我不代表他人主张或反对任何潜在的立法或法规变更。我的观点受到我在该领域 31 年工作经验的影响，包括我担任合规律师、特别合规官以及在奥巴马政府两届任期内担任商务部出口管理助理部长。I. 纳入先前的证词和建议 我今天的证词建立并更新了与您的听证会相关的以下其他证词和评论，我将其提交给委员会供其审议：
挑战机器学习算法在预测脆弱的JavaScript函数Rudolf Ferenc†，p´eter Hegedus ∗，p´eter gyimesi†，g´abor
摘要 - 网络犯罪活动的迅速上升以及受其威胁越来越多的设备将软件安全问题引起了人们的关注。由于所有攻击中约有90％利用已知类型的安全问题，因此寻找脆弱的综合和应用现有的缓解技术是与网络犯罪作斗争的可行实际方法。在本文中，我们研究了最新的机器学习技术（包括流行的深度学习算法）如何在预测JavaScript程序中可能具有安全性漏洞的功能方面执行。我们应用了8个机器学习算法来构建从节点安全项目和SNYK平台的公共数据库中为本研究构建的新数据集构建预测模型，并从GitHub中构建了代码修复补丁。我们使用静态源代码指标作为预测变量和广泛的网格搜索算法来找到最佳的性能模型。我们还研究了各种重新采样策略的影响，以处理数据集的不平衡性质。最佳性能算法是KNN，该算法为预测弱势函数的模型以0.76（0.91 Precision和0.66召回）的预测模型。此外，深度学习，基于树木和森林的分类器和SVM具有竞争力，其F-MEASERIORS超过0.70。尽管F-测量结果与重新采样策略没有很大差异，但精度和召回的分布确实发生了变化。似乎没有重新采样似乎会产生偏爱高精度的模型，而重新采样策略可以平衡IR措施。索引术语 - 泄气性，JavaScript，机器学习，深度学习，代码指标，数据集