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神经符号人工智能在自然语言处理方面是否能实现其承诺？结构化评论
摘要。神经符号人工智能 (NeSy) 的倡导者断言，将深度学习与符号推理相结合将产生比单独使用任何一种范式都更强大的人工智能。尽管深度学习取得了成功，但人们普遍认为，即使是我们最好的深度学习系统也不太擅长抽象推理。而且由于推理与语言密不可分，因此直觉上自然语言处理 (NLP) 将成为 NeSy 的特别合适的候选对象。我们对将 NeSy 用于 NLP 的研究进行了结构化审查，目的是回答 NeSy 是否确实实现了其承诺的问题：推理、分布外泛化、可解释性、从小数据中学习和推理以及可转移到新领域。我们研究了知识表示（例如规则和语义网络、语言结构和关系结构）的影响，以及隐式或显式推理是否有助于提高承诺分数。我们发现，将逻辑编译到神经网络中的系统可以实现大多数 NeSy 目标，而其他因素（例如知识表示或神经结构类型）与实现目标没有明显的相关性。我们发现在推理的定义方式上存在许多差异，特别是与人类水平的推理有关，这会影响有关模型架构的决策并导致结论在各个研究中并不总是一致的。因此，我们主张采用更有条理的方法来应用人类推理理论以及制定适当的基准，我们希望这可以更好地理解该领域的进展。我们将数据和代码放在 github 上以供进一步分析。1
精神病学中迷幻的脆弱承诺
美国氯胺酮的临床市场估计为2022年的31亿美元，预计每年为10.6％，直到2030年，1仅仅是对使用迷幻治疗精神病疾病的重新兴趣的众多迹象之一。2各种Mindalteringdrugshavealready进入市场，包括Esketamine Nasal Spray，美国食品药品监督管理局于2019年批准。和2022年，澳大利亚治疗货物管理局（TGA）允许psilocybin和3,4-甲基二甲基甲基苯丙胺（MDMA）BeprescrededByAuthoristybyPhysiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansforpsychiatric，例如抑郁症和创伤后压力障碍。尽管TGA提出了一份独立的科学报告，但该决定还是做出的，因为授权的确定性很低或很低，因此提出了反对授权的建议。3
履行承诺，延期至 2029 年
根据当今的流行病学情况，经过严格分析和专家磋商，全球根除脊髓灰质炎行动（GPEI）战略委员会和脊髓灰质炎监督委员会（POB）决定将认证根除 1 型野生脊髓灰质炎病毒 (WPV1) 的时间表延长至 2027 年底，并将认证消灭循环 2 型变异脊髓灰质炎病毒 (cVDPV2)（也称为疫苗衍生脊髓灰质炎病毒）的时间表延长至 2029 年底。该文件是对原 2022-2026 年根除脊髓灰质炎战略的补充，概述了自战略期（2022 年）开始以来阻碍实现这些目标的障碍，并确定了在延长期内（从现在到 2029 年底）将做出的调整以克服这些障碍。报告总结了能够实现更有效实施和问责的关键策略转变、继续投资实现无脊髓灰质炎世界承诺的理由以及在实现根除脊髓灰质炎后维持根除脊髓灰质炎的计划。
网络入侵常见问题
1 11 月 24 日网络入侵常见问题 1. 入侵的性质是什么？ 国防部已获悉并正在调查一个独立网络系统遭到入侵的情况。该系统与 JPA 没有直接关联。该系统通过互联网传输与薪酬相关的数据。与薪酬相关的数据可能包括武装部队成员的个人数据。 2. 哪些特定的个人数据可能遭到入侵？ 虽然没有证据表明任何数据遭到入侵，但系统将工资信息传输到您的银行以便付款。数据包括您的姓名、服务号码和银行详细信息。虽然法医调查仍在进行中，但显然系统中保留了有限数量的地址。该系统不保存 JPA 的其他个人数据。 3. 我如何知道我的家庭住址是否可能遭到入侵？ 在我们继续调查入侵性质的同时，可能有少数人员的地址作为数据包含在系统中。地址数据可能是您的工作地点、行政地址或家庭住址。正在写信给那些家庭住址已确定的人。4. JPA 系统是否遭到入侵？否，此次入侵与一个独立的独立系统有关，该系统仅通过互联网传输与薪酬相关的指令。5. 谁的详细信息遭到入侵？相关系统用于向银行传输详细信息，以便向正规军、预备役和成人志愿军学员支付款项。在调查继续进行的同时，可能还涉及一些详细记录向已退役但从 2018 年开始收到付款的人员支付款项的遗留数据。法医调查正在进行中，以查明哪些人可能受到了影响。MyHR 不受此事件影响。公务员和皇家舰队辅助队成员的付款详情不受影响。6. 我是一名退伍军人。我会受到影响吗？我们已经写信给所有自 2018 年 1 月起退役并从 MODs 支付系统收到付款的退伍军人。这些退伍军人可能会受到此次潜在入侵的影响。 7. 国防部对此采取了什么措施？国防部非常重视对您的数据的责任。一旦我们意识到这一事件，我们就停止处理所有付款，隔离系统，以便我们能够审查可能发生的情况。在进行调查的同时，为了尽量减少对我们人员的影响，我们为高优先级付款（军队购买援助/提前离境付款）制定了替代付款方式。由于大量低价值付款（例如旅行和生活费），您可能在上周遇到了这些索赔的延迟。该团队努力保证新系统是安全的，我们预计将在本周晚些时候重新开始全面付款服务。我们感到抱歉，对于少数人员来说，这可能意味着部分索赔的支付将延迟几天。
神经技术对改善人类健康和认知的前景和挑战
神经技术是指与神经系统交互以增强或恢复其功能的设备。此类设备的发展正在迅速增长，在理解如何解释大脑活动以驱动外部设备或刺激大脑以改善感觉或认知功能方面取得了令人瞩目的进展。从本质上讲，神经技术是神经科学、工程学、计算机科学、医学和哲学多年研究的合作成果。神经科学的第一个重大突破是在基本感觉处理领域取得的，例如视觉 [ 1 ]、听觉 [ 2 ]、触觉和运动控制 [ 3 ]。因此，在这些领域看到神经技术的首次成功应用并不奇怪。本期《PLOS Biology》刊登了一系列文章，探讨了此类神经技术的现状以及它们未来的潜在应用和挑战。感觉反馈通常在神经系统疾病中丢失；在他们的《观点》中，Cimolato 和 Raspopovic 仔细研究了恢复患者体感反馈的神经技术，以及它如何增强神经康复 [ 4 ]。在视觉方面，我们正在见证视觉假体的首次应用，它使视力丧失的人能够感知基本的视觉输入。虽然这是令人兴奋的消息，但正如 Fernandez 和 Robles [ 5 ] 所讨论的那样，在视觉假体大规模应用之前，仍有重大的技术和科学挑战需要克服。相比之下，我们对注意力、记忆力、决策甚至意识等更复杂功能背后的大脑机制的理解还不够深入。尽管如此，神经技术的可行目标已经确定，为它们不仅用于医疗目的，而且用于增强神经认知铺平了道路。在他们的观点中，Violante 和 Okyere 仔细研究了神经技术彻底改变认知增强的潜力，重点关注使用非侵入性技术所展现的前景 [ 6 ]。我们不要忘记记忆； 70 多年来，我们都知道内侧颞叶区域（尤其是海马体）对记忆至关重要。癫痫患者的这个区域通常会植入电极，这为侵入性记录和刺激这些区域提供了直接途径。使用这种侵入性电极进行的研究
Fortinet Fortigate和Securosys Primus HSM防止数字密钥妥协
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's SVP Legal and above, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall对Fortinet有约束力。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
DRB® 推出 AI 增强型车牌识别系统，实现最准确、最高效的洗车操作 俄亥俄州阿克伦 – 2024 年 10 月 16 日 – Vontier 公司 (NYSE: VNT) 旗下的领先洗车和车辆护理技术提供商 DRB 很高兴地宣布推出其 AI 增强型车牌识别 (AI-LPR) 系统，这是对其已经先进的 LPR 技术的重大升级。AI-LPR 有望在洗车的运营效率、准确性和客户满意度方面树立新标准。
DRB 是 Vontier (NYSE: VNT) 旗下子公司，Vontier 是一家全球性工业技术公司，致力于将生产力、自动化和多能源技术结合起来，以满足快速发展、更加互联的移动生态系统的需求。凭借领先的市场地位、数十年的领域专业知识和无与伦比的产品组合广度，Vontier 改变了世界的移动方式——为我们的客户和地球提供智能、安全和可持续的解决方案。Vontier 拥有持续改进和创新的文化，这种文化建立在 Vontier 业务系统的基础上，并受到全球同事的欢迎。有关 Vontier 的更多信息，请访问公司网站 www.vontier.com。
检测并缓解 Active Directory 威胁
本指南由澳大利亚信号局 (ASD)、网络安全和基础设施安全局 (CISA)、国家安全局 (NSA)、加拿大网络安全中心 (CCCS)、新西兰国家网络安全中心 (NCSC-NZ) 和英国国家网络安全中心 (NCSC-UK) 共同编写，旨在向组织机构介绍编写机构观察到的 17 种针对 Active Directory 的常见技术。本指南概述了每种技术以及恶意行为者如何利用这些技术，并提出了缓解这些技术的建议策略。通过实施本指南中的建议，组织可以显著提高其 Active Directory 安全性，从而提高其整体网络安全，以防止恶意行为者的入侵。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
阈值pake with Aserical抗议所有服务器的折衷方案⋆
摘要。我们重新审视了阈值密码实批键交换（TPAKE）的概念，并将其扩展到增强的TPAKE（ATPAKE），即使在所有服务器都遭到妥协，除了允许（不可避免的）离线词典攻击外，它也保护密码信息。与tpake的先前概念相比，这类似于更换对称的pake，在该pake中，服务器以增强（或不对称）的pake存储用户的密码，例如不透明的[44]，服务器存储密码哈希，仅在离线字典搜索密码中仅作为目标用作目标。ATPAKE方案也严格改善了APAKE的安全性，通过在一组服务器中秘密共享密码哈希。的确，我们的ATPAKE协议是阈值不透明的自然实现。我们在通用合并（UC）的框架中正式化了ATPAKE，并展示了实现它的实用方法。我们所有的方案都是通用构图，与用作子协议的任何APAKE接口，使其更易于采用。我们的主要方案依赖于阈值遗漏的伪辅助功能（TOPRF），而我们的独立贡献则可以解决[41]的UC TOPRF概念中的缺陷，并升级其中的TOPRF方案以实现固定定义，同时保留其最小成本和圆形的复杂性。我们使用在阈值计算内对任意上下文信息的隐性协议的技术，这是一般利益的。