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哥伦比亚特区法院行政命令
鉴于哥伦比亚特区法院长期以来一直致力于提高信息技术能力，为公众提供最高水平的服务，并为员工提供最先进的技术工具，以提高运营效率。法院继续开发、管理和维护有效、高效和有弹性的信息技术基础设施，以支持法院的使命和战略目标：1：让所有人都能获得司法公正；2：公众信任和信心；3：良好的工作场所；4：有效的法院管理；5：公平及时的案件解决；6：种族平等和文化能力。2023-2027 年战略计划中的一项战略是利用最先进的技术，使法院人员能够有效、高效地开展工作。
Alethea AI 推出全球首个去中心化合成媒体网络
为了展示其技术并挑战合成媒体因其近期滥用历史而获得的负面声誉，Alethea AI 制作了以下有关气候紧急情况的视频。这段讽刺性的合成视频是为 Apologia 项目制作的，该项目是由非营利组织 STEP 发起的气候变化宣传项目，令人不安地描述了 2032 年的世界状况。选择这一年份是因为科学家预测地球温度将达到相应的 +1.5°C 上限，这被广泛认为是不可挽回的。未来几周，人们将民主投票选出下一位应该为忽视气候紧急情况道歉的领导人。使用 Alethea AI 技术生成的所有合成视频都将带有显眼的免责声明，并加注水印以表明视频已被数字修改。
预测二尖瓣反流的中风和死亡率
摘要：我们假设考虑合并症，P波和超声心动图测量的可解释的换档机（GBM）模型，可以更好地预测二尖瓣反理中的死亡率和脑血管事件（MR）。分析了三级中心的患者。GBM模型被用作可解释的统计方法，以识别具有CVA和全因死亡率结果的高危患者的主要指标。总共包括706名患者。GBM分析表明，年龄，收缩压，舒张压，血浆白蛋白水平，平均p波持续时间（PWD），MR反理体积，左心室射血分数（LVEF），剩余的心房限制，预测末端 - 类固有（LADS），VELOCITY PITY ENTIMAL（VELOCITY CONTIN）和有效的commigi andi andi andi ofi andi andi andi ofi andi ori ori ofi ofii ofii na
Darktrace Cyber AI 分析师
Darktrace 的 Cyber AI 首先看到公司桌面使用远程桌面通信协议和管理凭据与第二台内部设备建立新连接。在此连接进行期间，第二台设备使用 SMB 文件共享协议与内部服务器建立连接。通过此连接，第二台设备写入内部服务器上的隐藏文件共享，这是在此上下文中从未见过的活动。
Darktrace 开放式架构
Darktrace 免疫系统利用开放式架构，无缝接入不断发展的多样化生态系统。通过一键式集成，该平台可以立即获取新形式的遥测数据，在既定的工作流程中分享定制的 AI 见解，并与各种技术进行互操作，以在电子邮件系统、内联防御和协作平台上提供自主响应。除了越来越多的一键式集成之外，Darktrace 免疫系统还有多种数据获取和输出方法，以最适合您的生态系统。
2024 年 4 月 30 日，武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尼 (Sébastien Lecornu) 正式访问圣克里斯托尔 (Saint-Christol) 的第二外国工程兵团 (84)
2024 年 4 月 30 日，武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尼 (Sébastien Lecornu) 正式访问圣克里斯托尔 (Saint-Christol) 的第二外国工程兵团 (84)
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。
2025 年摘要指南
摘要指南：1. OHBM 计划委员会希望海报的水平能够为与会者提供积极的观看体验。在提交 2025 年 OHBM 年会摘要时，请考虑是否真正需要多份摘要，或者您所展示的数据是否可以通过提交一份摘要来传达。2. 将您的摘要输入在线摘要提交系统，以便它出现在 OHBM 年会日程表和其他出版物上。除非绝对必要（例如，MRI、PET 或 PRESTO 等首字母缩略词），否则请不要使用全部大写。3. 摘要的格式应包括以下内容：● 标题 - 100 个字符。请不要使用全部大写。● 作者和附属机构 - 最多 40 个● 简介、方法、结果、结论 - 总字符数限制为 4000 个（包括空格）● 图表（可选/最多 2 个）- 请参阅以下指南● 参考文献
一种多视图聚类的锚点增强策略
近年来，基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而，以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息，忽略了不同视图之间的相关性。特别地，我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间，因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量，而这同样被忽略了。为此，我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言，我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习，我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点，从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外，大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。