XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交集
圣路易斯华盛顿大学-CDN圣路易斯华盛顿大学-CDN
我叫莉亚·诺布尔（Leah Noble），我是林登伍德大学（Lindenwood University）的崛起大四学生。我主修公共卫生和舞蹈的舞蹈，这两个我都非常热衷！我对公共卫生和衰老的兴趣源于我在各个年龄段的舞者中所见过的运动与认知之间的相互作用。去年在荷兰出国留学时，我深入研究了年龄歧视和能力主义的话题及其与公共卫生的交集。既然我又一次在美国，我很高兴能够从事一个将我的新好奇心和技术技能结合在一起的项目。
atal aicte
为了理解其对许多行业的可能影响，本研究调查了区块链技术与生成的人工智能（AI）的交集。区块链由于其分散，透明和安全的分类帐功能而成为管理数字资产和记录的可靠方法。反过来，生成的AI推进了复杂的数据驱动内容的产生，包括文本，音频和图形。合并后，这些技术将有可能改变内容生产，医疗保健和财务等部门。研究当代应用，例如分散的AI模型，安全的数据共享和透明的内容创建，并评估其优势，艰难和道德含义是研究的目标。
Michael G. Mohsen -CDN
Michael G. Mohsen Michael.mohsen@yale.edu | +1（516）661-5815 |美国康涅狄格州纽黑文（New Haven）摘要我的主要研究领域存在于化学生物学与核酸科学之间的交集。 我的实验室将探索小分子化学和RNA工程的协同作用，以取得治疗和生物技术的进步。 i设想领导一个高度跨学科的团队，该团队将使用并开发来自指导进化和药物发现的工具。 通过我的科学培训，我已经在化学，生物学和计算技术方面变得精通，这对于实现我的研究目标至关重要。 教育与培训耶鲁大学，系 当前的研究工作涉及采用定向的进化方法来设计RNA构建体，从而感知其他类似药物的化合物并调节真核和细菌种类中的基因表达。Michael G. Mohsen Michael.mohsen@yale.edu | +1（516）661-5815 |美国康涅狄格州纽黑文（New Haven）摘要我的主要研究领域存在于化学生物学与核酸科学之间的交集。我的实验室将探索小分子化学和RNA工程的协同作用，以取得治疗和生物技术的进步。i设想领导一个高度跨学科的团队，该团队将使用并开发来自指导进化和药物发现的工具。通过我的科学培训，我已经在化学，生物学和计算技术方面变得精通，这对于实现我的研究目标至关重要。教育与培训耶鲁大学，系当前的研究工作涉及采用定向的进化方法来设计RNA构建体，从而感知其他类似药物的化合物并调节真核和细菌种类中的基因表达。
EDP-教育心理学
主题3：教育中的残疾和文化。在教育背景下检查残疾文化。探索围绕残疾的语言和术语；能力主义的历史（歧视/偏见），适应性和访问在定义残疾和包容中的作用，对残疾的看法，残障人士的身份发展，残疾群体中语言的多样性和差异。主题9：小儿心理学和健康差异。检查儿科状况的生物学，心理和社会基础，以及与童年发展有关的寿命健康状况。探索儿科健康差异，心理学与公共卫生的交集，小儿心理学领域使用的研究方法以及与儿童和家庭的评估和干预。教育心理学376T（主题7）和376T（主题9）不可计算。其他先决条件：建议在行为科学课程的上限和六学期学时。主题12：体育和表现心理学。检查心理与运动/表现的交集。讨论强化和行为修改，团队管理，心理健康和体育以及多样性和田径运动。教育心理学376T（主题：运动与表现心理）和376T（主题12）不可计算。主题14：教性健康。专为对教育，社会工作，护理，刑事司法，公共卫生和其他专业领域感兴趣的人而设计的，这些领域与提供信息相交。检查与性发展，性健康和其他有关儿童，青少年和成人全面性教育中的其他学科有关的有效教学策略。教育心理学376T（主题：教学健康）和376T（主题14）都不能计数。其他先决条件：教育心理学350L或同等的人类性课程。
正式方法交集中的自主系统，...
1300小时LR7，IEB摘要：自主系统正在成为无数应用程序的驱动技术。 许多学科应对使这些系统值得信赖，适应性，用户友好和经济的挑战。 另一方面，现有的纪律界限延迟，甚至可能阻碍进步。 我认为，设计和验证自主系统在学习，正式方法和控件的交集时需要混合解决方案。 我将在顺序决策过程中学习中的这种混合解决方案的示例。 这些结果提供了有效地将基于物理，上下文或结构性的先验知识整合到数据驱动的学习算法中的新颖手段。 它们通过对系统以前没有经历的环境和任务的几个数量级和通用性提高了数据效率。 我将在一些有希望的未来研究方向上发表评论。1300小时LR7，IEB摘要：自主系统正在成为无数应用程序的驱动技术。许多学科应对使这些系统值得信赖，适应性，用户友好和经济的挑战。另一方面，现有的纪律界限延迟，甚至可能阻碍进步。我认为，设计和验证自主系统在学习，正式方法和控件的交集时需要混合解决方案。我将在顺序决策过程中学习中的这种混合解决方案的示例。这些结果提供了有效地将基于物理，上下文或结构性的先验知识整合到数据驱动的学习算法中的新颖手段。它们通过对系统以前没有经历的环境和任务的几个数量级和通用性提高了数据效率。我将在一些有希望的未来研究方向上发表评论。
小王
Xiaolong Wang是加州大学圣地亚哥分校ECE系的助理教授，也是NVIDIA Research的客座教授。 他获得了博士学位。卡内基梅隆大学的机器人技术。 他的博士后培训是在加利福尼亚大学伯克利分校的。 他的研究重点是计算机视觉和机器人技术之间的交集。 他的特定兴趣在于从视频和物理机器人交互数据中学习视觉表示。 这些综合表示形式用于促进类似人类的机器人技能的学习，以推广机器人在真实物理世界中有效与广泛的对象和环境有效互动。 他是J. K. Aggarwal奖，NSF职业奖，Intel Rising明星奖和索尼，亚马逊，Adobe和Cisco的研究奖。Xiaolong Wang是加州大学圣地亚哥分校ECE系的助理教授，也是NVIDIA Research的客座教授。他获得了博士学位。卡内基梅隆大学的机器人技术。他的博士后培训是在加利福尼亚大学伯克利分校的。他的研究重点是计算机视觉和机器人技术之间的交集。他的特定兴趣在于从视频和物理机器人交互数据中学习视觉表示。这些综合表示形式用于促进类似人类的机器人技能的学习，以推广机器人在真实物理世界中有效与广泛的对象和环境有效互动。他是J. K. Aggarwal奖，NSF职业奖，Intel Rising明星奖和索尼，亚马逊，Adobe和Cisco的研究奖。
人工智能与人权：使用人工智能作为镇压武器及其对人权的影响
“人工智能压制”或算法压制这一术语没有单一的定义，但可以理解为人工智能应用和压制行为的交集，包括算法监视和审查、自动决策和差异化技术执法。虽然压制通常与威权主义政权类型有关，但无论政权类型如何，分析可能导致基于人工智能的压制的技术、策略和程序的目的都很重要。本文的目的是概述人工智能对人权的挑战，并根据欧盟的《人工智能法案》和人工智能道德使用的标准，为欧盟 (EU) 和欧洲议会 (EP) 推荐一套解决这一问题的政策选择。
领先的集成生成人工智能 (GenAI) 和机器学习 (ML) 网络安全
整个行业的研究往往不足且未得到充分重视。SANS 通过其讲师、行业团体、峰会和 SANS 学院鼓励研究，以增加对这一关键领域的研究。我们正在积极提供见解和最佳实践，为安全构建和部署内部或第三方 LLM 和 GenAI 解决方案提供可操作的指导，包括实施强大的访问控制、数据加密和异常检测机制。通过探索 LLM 和 GenAI 与网络安全的交集，我们旨在更深入地了解相关风险和挑战，并确定保护这些技术的有效策略。
人工智能在增强网络安全方面的作用
随着网络威胁的规模和复杂程度不断增长，传统的网络安全解决方案已越来越不足以缓解不断演变的风险。人工智能 (AI) 已成为增强网络安全的有力工具，它通过改进威胁检测、自动化响应机制和预防攻击发生来增强网络安全。本评论探讨了人工智能与网络安全的交集，重点关注威胁检测、自动响应系统和预防措施中的人工智能驱动技术。此外，本文讨论了在网络安全中部署人工智能的挑战，包括对抗性攻击和道德考虑，并提供了未来的研究方向。