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World File Search System对抗性
印度尼西亚制药和临床研究杂志
众所周知，Phyllanthus属的植物中含有Colilain，Geranin，Gallic Acid，Phyllanthin，hypophyllanthin，Ellaglanthin，Ellagic Acid，Filtetralin，Nirantin，Catechin，quercetin，quercetin，Astagalin，Astagalin，这是Tannin衍生物的一种，可以像对抗性和对抗性抗体和对抗性。这种类型的研究是通过计算机辅助药物设计（CADD）或E-ISSN的研究：2620-3731基于计算机中的计算机方法，其目的是获得P-SISSN：2615-6199：2615-6199最佳相互作用的最佳相互作用键在蛋白质和配体之间的蛋白质之间可以抑制Cancercelss的开发。模拟，Geranin Compou Kartika，W。A.，Silalahi，A.，Rambe，R.，Fattara，F。P.，＆Ali，A。（2024）。分子对接Meniran（Phyllanthus niruri）Terhadap Penghambatan Enzim酪氨酸激酶Sebagai Antikanker。印度尼西亚制药与临床研究杂志，07（02），013–023。
人工智能时代的网络威胁：利用高级技术和增强网络安全
这种类型的攻击不仅限于图像，还可能影响文本，音频或视频数据。在面部识别系统中，对抗性攻击的一个众所周知的例子是，对照片的微小改动可以阻止该系统准确地识别个人，从而构成了重大的网络安全威胁[2]。此外，这些攻击对敏感部门的AI应用具有相当大的风险，例如以人类观察者似乎正常但被系统误解的方式改变交通信号，可能导致灾难性的决策[3]。此外，这些攻击可能会超越安全和运输到医疗保健系统。如今，许多医疗保健系统依靠AI来分析医疗数据并做出诊断决定。 但是，如果这些系统受到对抗性攻击，则可以操纵诊断结果，从而导致患者的不适当治疗[4]。如今，许多医疗保健系统依靠AI来分析医疗数据并做出诊断决定。但是，如果这些系统受到对抗性攻击，则可以操纵诊断结果，从而导致患者的不适当治疗[4]。
通过对抗性推理从 EEG 中学习不变表征 /作者=Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 4 月 18 日 /主题=人工智能、机器学习
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器，但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设，即深度网络自然表现为受试者（或会话）不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果，展示了学习网络的神经生理学解释，并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
使用近似误差校正接近量子单例界限
众所周知，没有任何速率为 푅 的量子纠错码能够纠正超过 ( 1 − 푅 )/ 4 部分符号的对抗性错误。但是，如果我们只要求我们的代码能够大致恢复消息呢？在这项工作中，我们针对接近量子单例界限 ( 1 − 푅 )/ 2 的对抗性错误率构建了可有效解码的近似量子码，对于任何恒定速率 푅 。具体来说，对于每个 푅 ∈( 0 , 1 ) 和 훾 > 0，我们构造速率为 푅 、消息长度为 푘 和字母表大小为 2 푂 ( 1 / 훾 5 ) 的代码，这些代码可以有效地解码 ( 1 − 푅 − 훾 )/ 2 分数的对抗性错误，并恢复高达反指数误差 2 − Ω ( 푘 ) 的消息。在技术层面，我们使用经典的鲁棒秘密共享和量子纯度测试将近似量子误差校正减少到合适的量子列表解码概念。然后，我们通过 (i) 引入折叠量子 Reed-Solomon 码和 (ii) 应用新的量子版本距离放大来实例化我们的量子列表解码概念。
Andrew IlyasAndrew Ilyas
Invited Talks Microsoft Research, Attributing model behavior at scale 2023 TrustML Young Scientist Seminar, Datamodels: predicting predictions from training data 2023 Stanford MedAI Seminar, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 Google Brain, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 SIAM Mathematics of Data Science, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 OpenAI, Datamodels：预测训练数据2022 Samsung AI中心的预测，对2020 MIT视觉研讨会的深度学习现象的经验分析，确定数据集复制2020年伯克利CHAI中的偏见，仔细研究了深度政策梯度算法2020 Microsoft研究，Microsoft研究Microsoft Research，如何批量正常化？2019 Simons Institute，对抗性示例不是错误，它们是功能2019年两个Sigma，更仔细地查看深度政策梯度算法2019两个Sigma，强大的对抗性示例2018 Intel Labs，3D对抗性示例2018
在古典世界中作为量子计算机生存
14 如果值得做，就值得过度做：阈值定理 245 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................265 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................269
在古典世界中作为量子计算机生存
14 如果值得做，就值得过度做：阈值定理 225 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................240 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................243
在古典世界中作为量子计算机生存
14 如果值得做，就值得过度做：阈值定理 227 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................242 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................245
在古典世界中作为量子计算机生存
14 如果值得做，就值得过度做：阈值定理 227 14.1 对抗性错误. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................242 14.7 连接与阈值定理 ..................................................................................................................................................................................................................245
人工智能时代的责任制度：用例驱动的举证责任分析
• 机器学习中的独立同分布 (i.i.d) 假设 (Schölkopf 等人，2021) à 当实际操作与训练中的统计分布不同时，模型性能不佳，例如对抗性攻击。