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成员 LOD 启动表隐私法声明... - HQ RIO
隐私法声明 授权：10 U.S.C.§ 8013 目的：提供医疗状况信息和医疗状况相关情况，以便确定工作状态。该决定可用于分配、评估、补偿、分离和退休流程。常规用途：该决定将作为您的主人事记录的一部分永久保存。根据 5 U.S.C. 允许的披露。隐私法第 552a(b) 条。此外，根据 5 U.S.C.552a(b)(3)，此记录可能会在国防部之外向退伍军人事务部以及家属和幸存者披露，以确定福利资格。国防部统一常规用途适用。披露：强制性。需要进行正面身份识别，以保证责任和补偿福利。确定合格职责（由成员完成）1.成员姓名（姓氏、名字、中间名首字母）
具有隐式量化表示的样品有效的增强学习
Aidan Scannell，Mohammadreza Nakhaei，KalleKujanpää，Yi Zhao，Kevin Luck，Arno Solin，Joni Pajarinen
有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题
AST月，OpenAI首席执行官Sam Altman终于承认了研究人员多年来一直在说的话 - 人工智能（AI）行业正处于能源危机的方面。这是一个不可接受的入学。在世界经济论坛在瑞士达沃斯举行的年度会议上，奥特曼警告说，下一波生成的AI系统将消耗的力量要比预期的要大得多，并且能源系统将难以应付。“没有突破就无法到达那里，”他说。我很高兴他说了。自从我从2018年开始发布有关AI行业的环境成本以来，我已经看到一贯的低调和否认。Altman的承认使研究人员，监管机构和行业巨人谈论了生成AI的环境影响。那么，Altman Banking启动了什么能源突破？不是更可持续的AI系统的设计和部署，而是核融合。他在那场比赛中也有皮肤：2021年，阿尔特曼（Altman）开始投资华盛顿埃弗里特（Everett）的Fusion Company Helion Energy。大多数专家都同意，核融合不会显着构成在本世纪中叶脱碳以应对气候危机的关键目标。Helion最乐观的估计是，到2029年，它将产生足够的能量，为40,000个平均美国家庭供电；一项评估表明，由OpenAI在加利福尼亚州旧金山创建的聊天机器人Chatgpt已经消耗了33,000户房屋的能源。据估计，由生成AI驱动的搜索使用了传统网络搜索能量的四到五倍。，这不仅仅是能量。在几年内，大型AI系统可能需要与整个国家一样多的能量。生成的AI系统需要大量的淡水来冷却其处理器并发电。在爱荷华州西得梅因市，一个巨大的数据中心集群为OpenAI最先进的型号GPT-4提供。当地居民的诉讼显示，2022年7月，即Openai完成了培训模型的一个月，该集群使用了该地区约6％的水。根据公司的环境报告，当Google和Microsoft准备了大型语言模型时，两者都在用水方面有很大的峰值 - 在一年内分别增加了20％和34％。一个预印本1表明，在全球范围内，对AI的水需求可能是2027年的一半。在另外2个中，Facebook AI研究人员称工业的环境影响是追求规模的“房间里的大象”。而不是管道梦，我们需要务实的
与中华人民共和国有关的网络行为者隐藏在路由器固件中
具体而言，在初步进入目标网络并获得网络边缘设备的管理员访问权限后，BlackTech 网络攻击者通常会修改固件以隐藏其在边缘设备上的活动，从而进一步保持网络中的持久性。为了在整个组织中扩大立足点，BlackTech 攻击者将目标对准分支路由器（通常是用于远程分支机构连接公司总部的小型设备），然后滥用目标公司网络内分支路由器的信任关系 [ T1199 ]。然后，BlackTech 攻击者使用受感染的面向公众的分支路由器作为其基础设施的一部分，用于代理流量 [ TA0011 ]、与公司网络流量混合以及转向同一公司网络上的其他受害者 [ T1090.002 ]。
树突状细胞和隐孢子虫 - 数字共享@Becker
摘要：宿主免疫反应是对隐孢子虫病的有效控制所必需的。imity，在这种情况下，它是由先天性和适应性免疫反应介导的。树突状细胞是先天性和适应性免疫之间的关键联系，并参与防御隐孢子虫感染之间。虽然效应器机制各不相同，但人类和小鼠都依靠树突状细胞来感测寄生虫和限制感染。最近，使用小鼠适应的菌株C. parvum和小鼠特异性菌株C. thzzeri提供了可拖动的系统来研究树突状细胞在小鼠中针对该寄生虫的作用。在这篇综述中，我们概述了隐孢子虫感染期间先天免疫作用的最新进展，主要关注树突状细胞在肠粘膜中的作用。需要进一步的工作才能了解树突状细胞在T细胞激活中的作用并探索相关的分子机制。在感染期间，在树突状细胞中激活类似受体的受体信号传导的隐孢子虫抗原的鉴定也是未来研究的问题。对隐孢子虫病中免疫反应的深入了解将有助于发展有针对性的预防性和治疗性干预措施。
具有隐式先验的生成贝叶斯建模
•选择要生成的数据集•从先前的𝑝（𝜃 𝜃）中•从可能性𝑝（𝑦𝑦（𝑗）中示例̃𝑦（𝜃𝑗）•示例•示例𝑆draws traks traks（𝜃，𝑠，𝑠，𝑠，𝑠） 𝕀[𝑓（𝜃（𝑗，𝑠））<𝑓（𝜃（𝑗））]•如果一切都正确，则等级的分布将均匀分布
人类肠道微生物群亚种带有隐式信息
来自同一物种的微生物菌株由于其不同的基因含量而具有不同的功能特征。作为最高分辨率，菌株主要是特定于宿主的，因此掩盖了公正的关联，并阻碍了演绎研究。在这里，我们以公正的，独立的方式全面地以一致宣布的亚种分辨率定义了人类肠道微生物群，并证明我们可以在全球范围内概括到全球范围内的不同种群，同时保持特异性并提高培养基可重复性。我们开发了Panhashome，这是一种基于草图的方法，用于快速亚种量化和鉴定驱动种子内变化的基因，并表明亚种在物种水平上携带不可检测的信息。通过大肠癌荟萃分析（CRC）数据集，我们确定了与疾病相关的亚种，其兄弟姐妹亚种没有。基于亚种的机器学习CRC诊断算法通过利用唯一的亚种级信息来优于物种水平的方法。该亚种目录允许鉴定基因，这些基因将亚种之间的功能差异作为机械理解微生物组 - 表型相互作用的基本步骤。
由整个有机体隐孢子菌介导的保护的免疫学关联
此预印本版的版权持有人于2024年6月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.12.598760 doi：Biorxiv Preprint
二进制椭圆曲线的另一个具体量子隐式分析
摘要。本文为二进制椭圆曲线提供了具体的量子密码分析，以实现时间效率的实现透视（即减少电路深度），并补充Banegas等人的先前研究，该研究的重点是空间效率的效率（即电路宽度）。为了实现深度优化，我们提出了改进Karatsuba乘数和基于FLT的反转的现有电路实现，然后在Qiskit Quantum Computer Simulator中构建和分析资源。提出的乘数架构，改善了Van Hoof等人的量子Karatsuba乘数，减少了与O（n log 2（3））界限的深度和较低的CNOT门，同时保持了相似数量的to效应和鸡蛋。此外，我们所证明的基于FLT的反演会减少CNOT数量和整体深度，并具有较高的量子量。最后，我们采用了拟议的乘数和基于FLT的IN-版本来执行二进制点添加的量子隐性分析以及用于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的完整shor的算法。结果，除了减小深度外，与先前的工作相比，我们还能够降低多达90％的to oli门，从而显着改善，并提供对量子密码分析的新见解，以实现高度优化的实施。
使用隐齿式靶向结直肠癌的致癌突变
结直肠癌（CRC）是世界上最普遍的癌症类型之一，在美国的癌症死亡中排名第二。尽管最近的筛查和治疗有所改善，但与CRC相关的死亡人数仍然非常重要。CRC治疗所涉及的复杂性源于异常途径之间的多个致癌突变和串扰。这要求使用先进的分子遗传学来了解负责该癌症的潜在途径相互作用。在本文中，我们从文献中构建了CRC途径，并使用有关健康与肿瘤结肠细胞的现有公共数据集构建了CRC途径，我们确定了突变的基因和途径，并且可能对疾病进展负有影响。然后，我们在CRC途径中引入药物，并使用布尔建模技术，推断出产生最大细胞死亡的药物组合。我们的理论模拟证明了Cryptanshinone（一种涉及中国草药衍生物）的有效性，它通过靶向关键的致癌突变和增强细胞死亡而实现。最后，我们使用HT29和HCT116人类结直肠癌细胞系上的湿实验室实验验证了理论结果。