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技术与安全关系背景下人工智能在情报分析中的重要性
摘要：人工智能技术的进步既是近五十年来技术发展的一部分，也是技术发展的结果。信息技术的快速变化和变革给当今世界的所有关系带来了深刻的冲击，机器学习等信息技术的突破性技术进步不仅给政府机构和组织留下了深刻印象，也影响了商业世界。人工智能技术是为了执行人类可以完成的任务而开发的，它也进入了人类智能占主导地位的安全和情报领域。因此，就像在生活的各个领域一样，情报收集和生产将开始自动化。这种情况在许多方面带来了机遇，但也包含着危险和威胁。本研究的目的是向对这一领域感兴趣的读者介绍人工智能在技术和安全领域的应用和重要性。本研究采用了定性和解释性研究方法。本研究在技术与安全关系的背景下处理人工智能这一术语的历史进程，并评估其在当今情报分析中的应用可能性。并试图通过提出一种名为“情报工程”的新职业来解释人工智能在当今情报中使用的可能性。
在COVID-19感染的背景下研究甲状腺功能障碍
covid-19是由严重急性呼吸综合症2（SARS-COV-2）引起的一种传染性病毒感染。COVID-19感染的关键特征之一是炎症。越来越多的证据表明细胞因子风暴与自身免疫之间存在关联。与Covid-19有关的一种自身免疫性疾病是甲状腺功能亢进。Covid-19已显示可降低TSH水平并诱导甲状腺毒性，破坏性甲状腺炎和从头坟墓的疾病。还有人提出，疫苗接种后针对SARS-COV-2抗原的免疫反应可以通过一种称为Molecular Mimicry的机制进行反应，该机制可能引起自身免疫性反应性，潜在地导致疫苗后潜在的甲状腺疾病。但是，如果Covid-19疫苗与减少的COVID-19相关严重疾病有关，则可能有可能对Covid-19后-19后甲状腺功能亢进症（从头疾病和恶化）发挥保护作用。进一步研究了Covid-19或Covid-19疫苗和甲状腺功能障碍之间的复杂相互作用可以帮助提供大量证据和潜在的治疗靶标，这些靶标可以改变预后并改善患有或没有甲状腺疾病的患者的共同结果。
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
人工智能法案合并文本
• 使用潜意识、操纵或欺骗手段扭曲行为，妨碍知情决策，造成重大伤害。 • 利用与年龄、残疾或社会经济状况相关的弱点扭曲行为，造成重大伤害。 • 生物特征分类系统推断敏感属性（种族、政治观点、工会会员资格、宗教或哲学信仰、性生活或性取向），但标记或过滤合法获取的生物特征数据集，或执法部门对生物特征数据进行分类的情况除外。 • 社会评分，即根据社会行为或个人特征对个人或群体进行评估或分类，对这些人造成有害或不利的待遇。 • 仅根据分析或性格特征评估个人犯罪的风险，但用于增强基于与犯罪活动直接相关的客观、可验证事实的人类评估的情况除外。 • 通过从互联网或闭路电视录像中无针对性地抓取面部图像来编制面部识别数据库。 • 在工作场所或教育机构推断情绪，医疗或安全原因除外。 • 在公共场所为执法部门提供“实时”远程生物特征识别 (RBI)，但以下情况除外：
生成AI在时尚中针对针织纺织品设计的应用
摘要近年来，人工智能（AI）的形式是深度学习模型的形式，已作为促进或在各个设计领域展现创造力的工具。在时装设计方面，AI的现有应用程序更加严重地解决了一般的时装设计元素，例如样式，轮廓，色彩，色彩和图案，并且更少注意对基本纺织品属性的关注。为了解决这一差距，本研究探讨了将生成深度学习模型专门用于时装设计过程的纺织品组成部分的效果，它是利用生成性的对抗网络（GAN）模型来为编织纺织品设计的新图像，然后基于与200名受访者的审美调查中的审美质量进行评估。结果表明，基于生成深度学习（GAN）的方法具有具有创造性和实用性的新纺织品设计的能力，从而促进了时装设计过程。
多视图3D对象检测的多视图actentive上下文化
我们介绍多视图的细心上下文化（MVACON），这是一种简单而有效的方法，用于改善基于查询的多视图3D（MV3D）对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展，但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征，或者由于高计算成本，或者由于3D Queries的高度密集地接地不足，无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟，该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中，使用BEVFormer及其最近的3D变形注意（DFA3D）变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试，并显示出一致的检测性能提高，尤其是在位置，方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试，并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明，基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “（contectu-alsized）特征事项”。
美国 101 海岸公路历史背景 - Oregon.gov
克拉马斯山脉生态区是北美地区发现的树木最多的地区。俄勒冈州大约有 4,000 种本土植物，其中约有一半位于克拉马斯山脉生态区。该生态区被誉为全球植物学重要地区（全球仅有的