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AI 如何改变网络威胁格局？
随着基于大型语言模型 (LLM) 的应用程序的出现，AI 再次成为一个备受关注的话题。这些新模型的局限性尚待探索，目前还不清楚当前的 AI 趋势将有多大的颠覆性。毫无疑问，人们担心 AI 对网络安全的影响，因为它已经改变了攻击者和防御者的网络线程格局。我们调查了由于新技术的出现，攻击者的攻击和操作如何发生变化，重点关注 AI 的攻击性使用。虽然生成式 AI 已经提高了社会工程攻击的质量和数量（例如，深度伪造、大规模个性化网络钓鱼），但我们将讨论重点放在技术攻击媒介上，而不是人为因素上。然而，应该提到的是，社会工程攻击是最普遍的攻击之一，AI 对这种特定类型攻击的影响非常明显。
建筑工人 - 密歇根建筑行业
作者：Celine McNicholas 政府事务经济政策研究所所长 12 月，我制作了一个视频，介绍特朗普总统的国家劳工关系委员会如何实施商会十大劳工政策愿望清单。有些已经完成，有些刚刚开始，有些尚待完成。但现在，不到一年的时间，它们已经完成。特朗普政府已经完全实施了美国最大企业游说团体的整个愿望清单。在过去的两年里，我们经济政策研究所一直在跟踪特朗普政府领导下的国家劳工关系委员会的行动。美国工人的现状如何？极端不平等和工资停滞导致越来越多的工人要求变革。从西弗吉尼亚州教师罢工到谷歌工人罢工，工人们认识到
小鼠A4GNT缺乏改变的胃微生物组
肠道微生物组在人类健康和疾病中起着至关重要的作用（Nardone等，2017； Coker等，2018）。肠道微生物组的营养不良涉及多种肠道疾病和胃肠外疾病（Umbrello and Esposito，2016; Sgambato等，2017）。在人类胃中，在胃癌的背景下，微生物组的生物多样性发生了变化（Aviles-Jimenez等，2014； Wang等，2020）。胃微生物组中的口腔细菌似乎在癌症的发展中起重要作用（Coker等，2018）。微生物群落的结构似乎在癌症中受到破坏（Wang等，2020）。尽管有明确的致癌细菌尚待鉴定，但已考虑了不植物微生物组参与胃癌的发生。肠道微生物组的发展始于出生，并逐渐产生成熟的微生物组
研究与创新集群政策简报
政策简报 政治和科学的发展往往有着截然不同的时间尺度。寻求新政策证据的政策制定者通常需要在数周或数月内得到答案，而设计和开展研究以严谨解决新政策问题则需要数年时间。对某个主题进行深入调查的价值不可低估，但当无法做到这一点时，好的证据也总比没有证据好。皇家学会的一系列政策简报是一种旨在弥合这一鸿沟的新机制。这些政策简报借鉴皇家学会院士和更广泛的科学界的专业知识，对当前证据进行了快速而权威的综合。这些简报阐述了当前的知识状态和围绕通常与合作伙伴共同定义的政策问题尚待解答的问题。
用psilocybin蘑菇微化的效果
用psilocybin抽象的微剂量是一种在某些蘑菇中发现的精神活性化合物，近年来已获得流行，是一种增强情绪，认知和创造力的手段，而没有诱发全面的迷幻体验。与psilocybin相关的微剂量有许多潜在的好处。尽管研究确实表明了与psilocybin的许多积极作用，但需要长期研究才能就此主题做出结论性陈述。此外，涉及的风险和关注点需要考虑，包括psilocybin的非法性和缺乏研究。本文将通过psilocybin回顾有关微剂量的可用文献。它将探讨用psilocybin微化的作用机理，潜在的益处和影响，以及与这种做法相关的风险和关注点。虽然对psilocybin治疗某些精神疾病的有效性的研究看起来很有希望，但尚待确定该物质的微生物病是否会产生相似的作用。
大众汽车集团大众汽车公司 /大众金融服务亚太固定收益投资者路演，首尔，2018年11月28日< / div < / div
以下演讲包含有关大众集团业务发展的前瞻性陈述和信息。这些陈述可以被说出或书写，并且可以通过诸如“期望”，“预期”，“打算”，“计划”，“信仰”，“寻求”，“估计”，“意志”或类似含义的单词等术语认可。这些陈述是基于假设，我们根据我们可用的信息做出的假设，并且我们认为在迫时是现实的。这些假设尤其与各个国家和市场经济的发展，监管框架和汽车行业的发展有关。因此，给出的估计值涉及一定程度的风险，实际发展可能与预测不同。大众集团目前面临与许多司法管辖区中有关尚待索赔和调查的额外风险和不确定性，这与某些大众集团汽车中与柴油发动机的止气发动机有关的发现有关。大众集团可能会受到这些正在进行的主张和调查的负面影响的程度。
改善了用AlphaFold- ...
AI网络现在可以在大多数情况下以很高的精度预测蛋白质复合物的结构。预测蛋白质复合物的准确性与输入信息的质量直接相关。但是，这些信息可能会非常嘈杂，从而使质量的输出产生不同。一个有趣的发现是，用于结构预测的AI网络往往会根据对预测本身的信心做出错误预测。一起，这表明可以通过AI网络的预测信心来寻找更多有用的输入信息。为了改善蛋白质复合物的结构预测，我们在这里学习如何过滤输入信息，以便基于预测的置信度可以更好地使用AlphaFold-Multimer。我们表明，在33％的α-折叠式斗争的情况下，有可能有效地进行此操作并改善结构。也可以将相同的过滤过程用于其他任务，例如搜索替代构象，尽管这尚待研究。