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全球汽车领域的生成式人工智能
在瞬息万变的全球汽车行业中取得成功，很大程度上取决于创新。汽车制造商面临的挑战是满足客户对技术更先进、更环保和更个性化汽车的期望，同时在瞬息万变的市场中保持竞争力。生成式人工智能正在改变汽车的设计、开发和生产方式。它可以通过减少设计迭代次数、预测客户偏好和改进生产流程来实现这一点。显然，随着我们探索人工智能与汽车卓越之间的联系，生成式人工智能对未来移动出行具有巨大潜力。生成性人工智能正在引发汽车行业的范式转变，打开智能移动新时代的大门，并通过使制造商突破创造力、效率和可持续性的边界，改变全球数百万客户的驾驶体验。
非侵入式故障注入攻击综合综述
摘要 — 非侵入式故障注入攻击已成为从商品设备到高端定制处理器等一系列微电子系统的重大威胁。与侵入式攻击不同，这些攻击更便宜，并且可以在不物理改变硬件的情况下利用系统漏洞。此外，某些非侵入式故障注入策略允许远程利用漏洞而无需物理接近。然而，现有研究缺乏对这些攻击在不同目标平台、威胁模型、新兴攻击策略、评估框架和缓解方法上的广泛调查。在本文中，我们全面概述了当代非侵入式故障注入攻击的研究。我们的目标是整合和审查研究界提出的各种技术、方法、易受攻击的目标系统以及现有的缓解机制。此外，我们根据几个方面对攻击策略进行分类，对各个类别进行详细比较，并强调研究挑战和未来方向。通过强调和讨论尖端、非侵入式故障注入的前景，我们希望更多的研究人员、设计人员和安全专家进一步研究这些攻击，并在制定有效的对策时考虑到这些威胁。
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。
医学基因工程
“ Breakthrough”是大多数医生，研究人员和受人尊敬的记者都避免了一个词。但是，来自格拉斯哥的约翰·保罗教授最近使用它来描述在对药物研究协会讲话时的基因工程。他可能是对的。遗传操作主要仅在过去十年中开发，是将细胞的遗传物质的过程：从一个细胞的一个例子中更改基因（DNA的序列），将人类细胞包插入另一个细胞，通常是细菌，并且可以发挥作用。已经使用这些技术人类胰岛素，生长激素和干扰素是由细菌细胞产生的。已经获得了洞察力，其中已经获得了基本细胞功能，肿瘤病毒的行为以及某些遗传疾病的机制。这些新想法影响了各种生物学工作。他们的影响很快就会到达全科医生，他们应该能够开出细菌制造的人类胰岛素。尽管这些技术非常复杂，但基因工程的原理足够简单，可以理解任何医生。有三个问题要提出：首先，准备适当的基因；其次，将它们插入“影响”的生物体中，以便它们在生物体中复制；第三，为了确保插入的基因表达 - 那就是影响生物实际上会产生编码的蛋白质。段，该酶是自然存在的酶，这些酶在定义的点上裂解DNA链。替代地，可以合成小基因：可以在实验室中组合核酸，目前可以合并到最高约100个组成碱的长度，或者可以从Messen-Gerger RNA的模板中合成少量DNA，从而通过反向转录酶产生的Messengerger RNA的模板（可以通过某些tumor ver verse dna vere vera）来制作dna。使用质粒和噬菌体将段插入有效的有机体中 - 通常是大肠杆菌。质粒是细菌中发现的小包DNA，可以从一种细菌传递到另一种细菌。他们以医生的能力转移抗生素耐药性而闻名。通过使用适当的酶，可以将外源DNA的切片插入质粒中包含的DNA中。质粒进入细菌细胞，同时存在
通过价值敏感设计引领更安全的E2E对话式AI的发布
自然语言处理及其应用的社会影响在 NLP 社区中受到越来越多的关注（例如 Hovy 和 Spruit，2016 年），其中大型语言模型 (LLM) 成为近期的主要目标之一（例如 Bender 等人，2021 年；Bommasani 等人，2021 年；Weidinger 等人，2021 年）。本文探讨了在设计和发布对话式 AI (ConvAI) 模型时需要考虑的事项。我们专注于神经对话响应生成模型，这些模型在开放域对话数据上训练，缺乏特定领域的任务公式，而是旨在自由而引人入胜地谈论各种主题。这些模型通常在流行的编码器-解码器范式中训练，该范式由 Vinyals 和 Le（2015 年）；Shang 等人（2015 年）；Serban 等人首次为此任务引入。 （2016 年）。我们将在此范式中训练的对话模型称为端到端 (E2E) 系统，因为它们学习输入和输出之间的隐藏映射，而无需临时语义表示。在此范式中训练的 E2E ConvAI 模型的一个重要优点是它们可以
可持续安全管理的系统评价
摘要：事故模型是一种心理模型，可以让我们理解不良事件的因果关系。本研究基于五个主要目标：（i）系统地回顾有关 AcciMap、STAMP 和 FRAM 模型的相关文献，并综合理论和实验结果以及主要研究流程；（ii）研究用于对事故主要因素和社会技术系统行为进行建模的独立和混合应用；（iii）强调探索研究机会的优势和劣势；（iv）用安全-I-II-III 来描述安全和事故模型；最后，研究系统模型的应用对增强系统可持续性的影响。系统模型可以识别不同系统级别的促成因素、功能和关系，有助于提高系统意识并增强安全管理的可持续性。此外，它们的混合扩展可以显著克服这些模型的局限性并提供更可靠的信息。在系统中应用安全 II 和 III 概念及其方法也可以提高其安全水平。最后，复杂系统的伦理控制表明，应利用这些方法进行进一步研究，以加强系统分析和安全评估。
通过降低定量系统药理学模型来得出基于机制的药效学模型：华法林
摘要定量系统药理学（QSP）模型整合了有关药理学相关过程的全面合理和定量知识。我们以前提出了一种利用QSP模型中知识的第一种方法，以得出基于机制的药效学（PD）模型。它们的复杂性通常仍然太大，无法用于临床数据的人群分析。在这里，我们将方法扩展到了降低状态，还包括简化反应速率，消除反应和分析解决方案。我们还确保减少的模型不仅要维持参考个体的预定近似质量，而且还要用于虚拟人群。我们说明了华法林对血液凝血的影响的扩展方法。使用模型还原方法，我们得出了一种新型的小型华法林/国际标准化比率模型，并揭示了其适合生物标志物识别的能力。由于该方法的系统性质与经验模型构建相比，提出的模型还原算法提供了改进的基本原理，可以从其他应用程序中的QSP模型中构建PD模型。
生长抑素类似物在神经内分泌肿瘤中的胃肠道副作用：专注的评论
神经内分泌肿瘤（NETS）是一组差异化的异质性肿瘤，其特征在于缓慢的进展以及独特的临床和生物学行为。在患有净，第一线治疗的患者的医生中，生长抑素类似物（SSA）表示，尽管具有高耐受性（甚至是高剂量）的药物，并且可以为类癌症状控制和抗增殖作用提供一些副作用，但可能会影响某些副作用，对生命和营养状况的潜在影响。最频繁的副作用是由胃肠道事件特别是肠道习惯（腹泻和便秘），腹痛，外分泌胰腺胰腺不足和胆石症所代表的。考虑到网络的相对稀有性，关于不良事件的频率和标准临床管理SSA相关的文献仍然缺乏和异质。本次审查的目的是将胃肠病学家和其他医生对SSA副作用的基本知识进行治疗。通过早期识别和管理这些adverse活动，医疗保健专业人员可以提供最佳护理，避免可预见的合并，并确保患者的最佳成果。没有如此早期的认可，有可能会降低患者的生活质量及其维持治疗能力。
激光竖琴生成实时推文的语音和文本......
1。引言单词是传达问候，思想，感觉和情感的有用工具。尤其是诗歌是一种丰富的单词表达形式，有时听起来像是一首歌。，例如，haiku是由音节构建的传统日本经文，即使没有旋律也可以读出一首歌，因为单词具有口音，语调和节奏的短语。这意味着口语的声音是构成包含各种人类情感的音乐的有吸引力的资源。现在有许多人将世界各地的Twitter用作与他人交流的工具。他们鸣叫有关日常琐事的简短话语和与他人分享的意见。有人总是在某个地方发推文，它创造了反映人类思想和内心的大量单词。推文单词本身只是文本数据；但是，当它们与人类的声音交谈时，它们类似于诗歌和歌曲。我们提出了一种使用人类声音说单词和激光竖琴的系统。我们使用Twitter网站[1]的推文中的单词作为音乐的材料。1.1 Twitter应用程序已经开发了许多Twitter客户端应用程序，其中一些应用程序具有娱乐性的享受推文。
加密斑块和UBP12/13去泛素酶拮抗
磁盘和脑电图（M/EEG）是以高时间分辨率但相对较低的空间分辨率来测量体内神经活性的广泛技术。M/EEG基础的来源提出了一个反问题，该问题本身是错误的。近年来，基于人工神经网络开发了一种新的源成像方法。我们提出了一个长期术语内存（LSTM）网络，以解决M/EEG In-verse问题。它整合了低计算成本，对粗空的剥削，也整合了来自脑电图的出色时间信息，输入功能和稳健性到噪声。我们使用仿真数据和实际脑电图数据将LSTM网络与经典的逆溶液进行了比较，在颅内刺激过程中记录在癫痫患者中。与经典的逆溶液相比，LSTM网络在多个指标和不同数量的神经源上显示出更高的准确性，但与我们的替代体系结构相比，与我们的替代体系结构相比，相比之下。LSTM网络关于其对噪声的鲁棒性和低定位误差的性能，这是在将来的源定位研究和临床应用中考虑的有希望的逆解决方案。