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美国特种部队如何对抗人工智能
人工智能在国防工业、军事和国家安全领域的应用也不例外。它正在成为一个备受关注的话题。从军官到私营部门高管，再到政界人士和政府官员，许多人都认识到人工智能原则在改善美国军事和对抗新兴技术和其他国家的命令方面可以带来的诸多好处。参谋长联席会议主席马克·米利将军在 2023 年 9 月退休之前表示：“人工智能非常强大。它正在向我们袭来。我怀疑它可能会在 10 到 15 年内针对军事行动的指挥和控制进行优化……如果我们要继续优于地球上所有其他军队，我们的军队就必须改变。” 3
人工智能对抗现代奴隶制
从泰国的海鲜、马来西亚和中国的电子产品，到印度的纺织品和巴西的木材，现代奴隶制存在于地球的各个角落。这是一个价值数十亿美元的跨国犯罪企业，通过贸易和消费者选择影响我们所有人。2016 年，估计有 2500 万人因威胁、暴力、胁迫、欺骗或债役而被迫工作。其中，1600 万人被迫在私营部门工作。鉴于问题的普遍性，政府、企业和公众越来越期望公司准确披露他们为解决现代奴隶制问题所采取的行动。然而，五年过去了，了解公司遵守 2015 年英国现代奴隶制法案的情况仍面临挑战。目前尚不清楚哪些公司未能根据 MSA 进行报告，而这些报表的质量通常仍然很差。
对抗传染病的医疗创新
本文概述了旨在抗击传染病的现代医学创新，传染病仍然是全球公共卫生面临的主要挑战之一。本文详细研究和分析了基于先进科技成果的预防、诊断和治疗的关键策略。特别关注疫苗的开发和应用，包括创新的疫苗研发方法，如RNA疫苗和载体疫苗，以及通过开发佐剂和新给药方法增强免疫系统的策略。为此，对与抗击传染病领域的医学创新相关的现代科学文章、评论、书籍和其他出版物进行了广泛的审查。正在研究最新的诊断方法，包括使用分子技术、生物传感器和人工智能来更准确、更快速地检测感染。最后，强调了持续创新方法在应对全球范围内日益增长的传染病挑战中的重要性，以及全球合作有效克服这些问题的必要性。
对抗环境下的 AI-NC3 集成
» 建立一个成熟的军备控制制度面临相当大的障碍，该制度主要针对人工智能技术，特别是人工智能与核能力的交集。尽管军备控制制度面临着现有挑战——例如《中程核力量条约》的破裂以及主要参与者不愿采取可能限制技术发展的行动——但围绕这些新兴能力所带来的战略利益和风险的不确定性限制了缔约国参与谈判的可能性，或限制了它们成功利用现有制度安排的能力，例如《联合国特定常规武器公约》（CCW）。虽然学术界就计算能力、数据中心、数据和人力资本作为人工智能能力的代理的潜在监管进行了大量讨论，但未来的治理安排是最好面向技术本身还是面向技术使用方式（即用例），仍不清楚。
进攻性空中力量与……之间的对抗
当前的许多战略文件都强调，防空系统作为我们潜在对手的拒止和区域拒止 (A2/AD) 能力的支柱，其危险性日益增大。这个令人作呕的想法如下：西方人大规模参与非常规战争，减少了其军队现代化的资金，而他们的竞争对手则致力于迅速发展必要的能力来对抗他们的空中力量，这是空中力量的决定性因素。自冷战结束以来他们的军事统治。因此，这种优势在未来将不再得到保证。这种威胁最具代表性的系统显然是著名的俄罗斯 S-400，而且还有能够阻止隐形的低频雷达，它是多层防御的先锋，能够以较小的体积压制空中力量，特别是战术能力，以使其无法充分发挥作用。穿透性或弹性传感器、战斗机和弹药。支持该论文的某些地图插图支持拒绝进入日益扩大的边界的气泡的想法。
一致的生成对抗网络
简介：使用实验室模拟或陆地模拟环境中产生的支持数据来解释行星表面的远程光谱。域翻译弥合了这些数据集之间的差距以解释航天器仪器限制，但是对于这种比较，很少有专用的自动化机制存在 - 单独使用广义模型。生成模型已用于重建稀疏的观察结果，并补偿了探测器特异性的噪声和信号转移。生成域翻译提供了一个独特的机会，可以比较具有相关多种属性但不同观察条件的数据集[1-3]。空间，时间，成分，嗜热物，环境和其他观察性特征可能会在仍然具有至少一个基础特性的数据集中有所不同。两个具有巨大不同频谱分辨率的数据集可能具有相同的特征吸收功能，但是在每个功能中识别每个功能都是完全不同的任务。例如，与未知仪器遮盖的8-32频段光谱中的特征很容易与在实验室中没有手动差异的150个或更多频段的类似光谱进行比较。在这里，我们证明了生成对抗网络（GAN）在观察域之间翻译光谱数据的同时，同时保留了歧管组成和热物理特征，但以最小的重建损失转换了特定的特定环境。此域翻译模型可以将低分辨率的远程光谱转换为更高的分辨率，并有效地补偿了仪器响应功能，大气干扰，目标温度或反照率以及其他特定于观察的效应。
释放对抗癌症的免疫力
本演示文稿包含前瞻性陈述，这些陈述受风险和不确定性的影响，因为它们与期望，信念，预测，未来计划和策略，预期事件或趋势以及有关事物不是历史事实的类似表达的相关。本演示文稿中包含的历史事实陈述以外的所有陈述都是前瞻性陈述。前瞻性陈述使生物发动机的当前期望和预测与其财务状况，运营结果，计划，目标，未来绩效和业务有关。这些陈述可能不受限制地包括任何陈述之前，之后或包括诸如“目标”，“相信”，“期望”，“目标”，“目标”，“目标”，“五月”，“预期”，“估算”，“估算”，“计划”，“项目”，“项目”，“愿意”，“威尔”，“可能是”，“可能”，“应该”，“应该”，“应该”，“应该”，“否定”和其他词语或其他含义或其他含义或其他词语或其他词语或其他词语”或其他词语或其他词语或其他词语，或其他词语或其他词语或其他词语或其他词语或其他词语或其他词语或其他意义。这种前瞻性陈述涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这可能会导致生物发动机的实际结果，绩效或成就或其运营的行业，与此类前瞻性陈述所表达或暗示的任何未来结果，绩效或成就实质上不同。鉴于这些风险，不确定性和其他因素，该介绍的接受者被告知不要对这些前瞻性陈述不依赖。上面提到的前瞻性陈述仅在演示日期说。生物发动机将不承担任何义务公开发布这些前瞻性陈述的任何修订或更新，以反映未来的事件，情况，预期事件，新信息，或其他方式，除非法律要求或任何适当的监管机构。
现代医学对抗癌症的进步
肿瘤学继续取得了不可思议的进步，为癌症患者提供了无数的治疗选择，这在整个医学领域都树立了令人印象深刻的基调。肿瘤学家，外科医生，放射科医生和研究人员合作开发新方法并改善患者治疗的多学科团队毫无希望，这是现实。这些在癌症治疗和药物方面的显着进步证明了全球科学家，临床医生和研究人员的奉献，毅力和承诺。随着我们继续揭开癌症的复杂性，我们可以以新的乐观情绪来实现未来，因为知道每个新发现都使我们更接近更有效的治疗方法，更好的生存率，最终使我们对被诊断出患有这种积极进取心的人的生活更加健康。有希望！
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出成功的性能。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入到具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。