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减轻远程医疗智能家庭整合中的网络安全和隐私风险
如何引用此NIST技术系列出版物：Pulivarti R，Littlefield K，Patrick B，Wang S，Williams R（2024）远程医疗智能家庭整合中的网络安全和隐私风险：医疗保健行业风险管理方法。（美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准技术研究所），NIST网络安全白皮书（CSWP）NIST CSWP 34 IPD。https://doi.org/10.6028/nist.cswp.34.ipd
图像胜于雄辩：从因果中介的角度来理解和减轻视觉模型中的偏见
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型（VLMS）可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联，无意中地学习偏见。当前方法，该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化，通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架，该框架结合了因果中介分析，以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中，我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明，图像效果是偏见的主要因素，其影响明显高于文本特征，特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57％和12.63％。值得注意的是，图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实，语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此，在图像编码器中着重于模糊的性别表示，这对模型偏见做出了最大的贡献，在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中，有效地降低了偏见22.03％和9.04％，并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1
使用干酵母（酿酒酵母）溶液来减轻盐度对料豆（Vicia faba l）植物的生长和产量的压力
特质酵母处理 - 酵母+酵母菌植物高度（cm）59.16 66.51（+12）分支机构数量植物-1 05.00 06.13（+23）叶植物的数量-1 84.13 90.38（+07）叶（+07）叶（+07）叶（+2）19.83 23.83 23.13（+2工厂）种子植物-1 39.38 52.63（+34）10种种子的重量11.84 13.40（+13）干重植物-1 19.98 22.64（+13）种子产量植物-1 69.66 83.71（+20）个体值是在不同的酵母处理下的八个复制的平均值。值表明从对照处理（-yeast）到（+酵母）的百分比增加。
减轻大型语言模型中的实体级幻觉
大型语言模型 (LLM) 的出现彻底改变了用户访问信息的方式，从传统的搜索引擎转向使用 LLM 进行直接问答交互。然而，LLM 的广泛采用也暴露出一个重大挑战，即幻觉，即 LLM 生成的响应连贯但事实不准确。这种幻觉现象导致用户不信任基于 LLM 的信息检索系统。为了应对这一挑战，本文提出了基于幻觉检测的动态检索增强 (DRAD)，作为一种检测和缓解 LLM 中幻觉的新方法。DRAD 通过基于实时幻觉检测动态调整检索过程，改进了传统的检索增强。它有两个主要组件：实时幻觉检测 (RHD)，用于在没有外部模型的情况下识别潜在幻觉；基于外部知识的自我校正 (SEK)，用于使用外部知识纠正这些错误。实验结果表明，DRAD 在检测和缓解 LLM 中的幻觉方面表现出色。我们所有的代码和数据都是开源的，网址为 https://github.com/oneal2000/EntityHallucination。
如何减轻欧盟碳边境调整机制的潜在影响
关联协议意味着一个系统的配额或其他交易单位可由另一个系统的参与者直接或间接地用于合规。关联将消除对英国出口的欧盟 CBAM 的需求，并在两个计划之间实现价格趋同，同时避免竞争扭曲并防止碳泄漏。它还将根据各自的 CBAM 授予英国和欧盟豁免权。
催眠疗法可减轻糖尿病患者的焦虑和血糖
摘要。催眠疗法是一种自然疗法，通过改变习惯和生活方式让大脑保持健康，从而降低 2 型糖尿病患者的压力水平和非空腹血糖。本研究的目的是确定催眠疗法对压力（焦虑）水平和非空腹血糖水平的有效性，并评估 2 型糖尿病患者压力（焦虑）水平和非空腹血糖水平的降低情况。所用研究类型是真正的实验研究，采用随机前测后测对照组设计。随机抽取 20 名受试者，实验组给予行动，对照组不给予行动，使用前测和后测进行测量。研究结果可以得出结论，催眠疗法在降低非空腹血糖水平方面是有效的，ap= 0.018（p<0.05）。
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
所有人都太人性化了吗？绘制和减轻拟人化AI
由大语言模型承保的高度能力的对话代理的开发有可能以深刻的方式塑造用户与这项技术的互动，尤其是当技术是拟人化或类似于人类的技术时。尽管拟人化AI的影响通常是良性的，但拟人化设计功能也会带来新的风险。例如，用户可以与类似人类的AI建立情绪连接，从而产生通过过度依赖来侵犯用户隐私和自主权的风险。为了更好地理解拟人化AI系统的可能陷阱，我们做出了两个贡献：首先，我们表达了过去嵌入了交互式系统中的拟人化特征，并利用了这种先验来突出拟人化表征的当前影响。第二，我们提出了研究方向，以告知拟人化AI的道德设计。在进行AI负责任的发展时，我们将方法推广到通过用户与拟人化AI相互作用引起的伦理远见，评估和缓解危害的方法。
治理在减轻人工智能风险中的重要作用
虽然监管经常被描绘成创新的对立面，但这种想法掩盖了更广泛的观点。周到的监管对于实现广泛接受的标准是必要的，这些标准可以提高人工智能训练数据的透明度——这反过来会刺激更大的创新。确实，粗心或过度的立法会阻碍创新，但同样真实的是，缺乏任何真正的监督会给人工智能带来不可接受的风险水平，使更广泛的采用成为不可能。因此，关键是公共和私营部门共同制定周到的政策，以取得适当的平衡。