收到:29/07/2024接受:02/08/2024出版物:03/08/2024摘要本研究通过Maass等人的语言Intergroup Bias(LIB)理论分析了对以色列 - 伊朗冲突的评论,通过分析对以色列 - 伊朗冲突的评论来研究冲突的感知。(1989)和Semin and Fiedler(1988,1991,1992)的语言类别模型(LCM)。这些理论集中于语言在群体间相互作用中的使用如何无意间加强或建立对群体的看法,并通过用于描述和分析伊朗 - 以色列冲突中描述和分析案例研究的语言所感知的隐式属性。使用定性方法,通过搜索#IRANISRAELCONFLICT标签从Twitter平台收集数据。总共分析了10个数据点,包括1条带有9条评论的推文。这项研究旨在了解语言选择如何影响群体间的看法,并可能通过社交媒体影响冲突动态。分析涉及识别语言偏见的使用并将陈述分类为群体或外部的正面或负面行为,分为四个级别的语言抽象级别。分析的结果表明,抽象语言倾向于用来描述外群的负面行为,加剧现有的偏见并塑造公众对冲突的看法。关键字 - 抽象纠纷,编码类别,群体和外部,以色列 - 伊朗冲突,语言偏见。简介
联合学习(FL)包括用于机器学习的分散培训算法的家族[1] - [3],使内部分裂能够在不集中培训数据的情况下协作训练模型。这种方法通过将培训计算分配到边缘来减轻数据中心的计算负担。但是,至关重要的是要注意,尽管联邦学习提供了一个分散的框架,但它可能无法继承客户的隐私。中央服务器收到的更新有可能无意间揭示有关客户培训数据的信息[4],[5]。保护客户对联合学习的隐私的流行策略包括基于差异的隐私(DP)和基于同型加密(HE)方法。DP的想法是在梯度上添加噪音,以保护梯度的保密性[6]。基于DP的学习算法的现有作品包括本地DP(LDP)[7],具有选择性参数更新[8],基于晶格[9]等的DP等。尽管可以直接采用DP,但它具有较弱的隐私保证和潜在准确性损失的缺点。他是一种加密技术,可以在加密数据上执行计算,而无需首先解密。在联邦学习的背景下,同构加密在确保个别参与者数据的隐私方面起着至关重要的作用。由于FL中的梯度的聚集仅涉及添加,因此许多最近的作品[10],[11]提议采用基于Paillier [12]的加性同构加密。某些基于晶格的问题,例如但是,一旦可以使用Shor的量子算法有效地将大整数构成大型整数[13],Paillier的安全性就会损坏。基于晶格的密码学被认为是抗量子的[14] - [16]。
2024年1月11日,经济和社区发展委员会通过了修正案,2024.EC9.5:噪声法规的实施审查。工作人员报告中的一个关键建议是实施理事会指示,以增加固定机动车的噪声分贝限制,此外,当前摩托车目前的摩托车限制外。建议的限制与行业标准和相关的测试程序保持一致,并建议与声学工程公司协商。委员会将此具体变更转交给委员会,并要求工作人员报告回到2024年2月20日,经济和社区发展委员会会议,涉及减少摩托车和机动车分贝水平的选择。本补充报告为委员会提供了有关拟议摩托车和机动车噪声分贝限制的更多信息,包括有关测量分贝限制的更多详细信息,以及进行测量的距离的重要性(随着声音级别而变化,取决于与噪声源的距离的不同)。额外考虑后,工作人员建议按照2024.EC9.5提议的分贝限制。拟议的限制是声音工程师确定实施的最低分贝限制范围,响应理事会的指导,以实施汽车工程师协会(SAE)标准,并且与在其他安大略省其他城市中实施和执行的限制。此外,拟议的方法已得到多伦多警察局(TPS)的工作人员的认可,董事会要求MLS考虑在闲置之上可执行的分贝限制。如果批准更新的限制,TPS工作人员已经确认了他们的支持,以与MLS进行周期性的联合执法计划,以解决过度的车辆噪声和非法修改的车辆。为摩托车和机动车实施分贝限制的目的是针对具有改良排放系统的过度嘈杂的车辆,而不是无意间
螺内酯是一种占钾的利尿剂,用于治疗高血压,心力衰竭和某些高雌激素疾病。不建议在怀孕期间使用,这主要是由于其雌性胎儿的风险,这主要是由于其抗雄激素活性。但是,人类数据仍然很少,并且在很大程度上没有定论。在这里,我们在妊娠16周时介绍了一名25岁孕妇的第一个案例,她因药物分配错误而无意间暴露于螺内酯(240 mg/day),为期1周。患者随后在阴道分娩后的妊娠38周时以正常的生殖器分娩。当前的随访表明婴儿是健康的,并且正常发育。本文总结了螺内酯引起的异常生殖器发育的潜在原因,并探讨了怀孕期间新代矿物皮质激素受体拮抗剂(MRA)的安全性。螺旋酮诱导的雄性胎儿异常发育背后的机制尚未完全阐明。螺内酯与二氢睾丸激素竞争与雄激素受体结合,并抑制参与雄激素生物合成的酶,这可能部分解释了其抗雄激素作用。MRA的最新进展导致了对矿物皮质激素受体选择性较高的化合物的发展,从而降低了抗雄激素副作用的发生率。这些新一代MRA在怀孕期间可能是有效的替代方法,但是需要更多数据来确定孕妇的安全。这种情况有助于妊娠中螺内酯的安全性有限但日益增长的文献,从而在胎儿发育的关键时期提供了有关其影响的见解。
•新西兰提交了一种候选药物(用于用作环境抑制剂的特定化合物),以供优先工作组考虑,并在全体阶段提交了必要的优先级表格中的全体情况,并在全体工作组中提交了该形式的主席,然后将此表格放在屏幕上,并被全体批准。•关于新西兰感兴趣的第8步的所有提案都提前了,尽管一个交易区的担忧是没有时间考虑j Oint FAO/WHO粮食添加剂专家委员会(JECFA)专着。•当前的牛奶最大残留限制(MRLS)将伊维菌素的最大残留限制(MRL)推出到所有反刍动物的牛奶中,部分原因是NZ提供的大量游说和技术论证。•提出的建议是基于科学合理的,以进一步释放了一些物种之间的MRL的标准。将更多的牛推断到国际上所考虑的“次要物种”,例如绵羊,山羊和鹿等,应进一步帮助减轻与使用此类综合的贸易风险。•采用了标准和新的定义,将在程序手册中添加到CCRVDF的风险管理附件中,以阐明批准的药物的行动水平不可避免地且无意间将其置于未批准的物种或商品中。•在发现与饲料中不可避免和无意义的育种相关的非目标动物商品中发现兽医药物的残留物后,主管当局批准了一项新工作的建议,以采取行动当局采取的行动。•关于有关可靠的耗竭和暴露数据CCRVDF27的必要性和缺乏的争议,同意将当前MRL向其他成员开放向所有成员和观察者开放的电子工作组重新建立电子工作组。
*通讯作者:uzomachookukwuuche@gmail.com摘要侵入性外星植物物种被确定为已有目的或无意间引入其自然栖息地以外地区的植物。侵入性植物(IPS)是生态系统功能和世界生物多样性的最大风险之一。在非洲,侵入性植物物种是令人关注的来源,因为它们可以取代本地动植物,改变生态系统的结构和功能,并威胁着数百万依靠自然资源生存的人的生计。保护对于保护非洲独特的生物多样性至关重要,并保证其自然资源的可持续使用。对各种文献的分析是必要的,以了解非洲侵入性植物物种的存在,对保护工作的影响以及确定相关信息差距。我们回顾了2000年至2023年发表的113篇文章,涵盖了不同非洲国家的植物的侵入性,其影响以及管理和保护生物多样性的方法。IPS一旦建立,可以迅速传播并胜过本地植物物种,从而导致生态系统组成和结构发生重大变化。已在IPS的管理和控制中采用了不同的方法,其中包括使用化学物质,机械和生物控制。本文审查了非洲管理入侵物种的挑战和机遇,并提出了有效管理和控制入侵物种的建议和呼吁。关键词:侵入性植物物种;保护;非洲;生物多样性;管理防止引入新的和潜在的入侵分类单元是任何IPSS管理方法的关键组成部分。许多非洲国家缺乏预防和控制IPS的政策和法规,这是采取立即采取行动的呼吁。对于尚未参与此过程的非洲国家,IPSS的利用也强烈建议,这可能是控制和管理IPS的斗争的转折点。
聊天机器人的最新进展为学生和学者提供了一种新的知识来源和组成方式。在很短的时间内,学生和学者蜂拥而至,用于使用Chatgpt和其他生成人工智能(GAI)平台,原因是他们的反应能力。此外,除了生成的聊天机器人(例如Chatgpt和Gemini)之外,AI编写工具用于释义,总结和共同写作也已经变得有能力且越来越普遍,因此公众被宠坏了。在对流行的聊天机器人和AI写作工具进行了测试后,很明显,尽管Turnitin之类的程序正在开发新算法来检测窃和AI-AI-ATECTENT内容,但本研究的初步发现表明,这可能是一项越来越困难的任务。这些测试已在YouTube上发表,几周后,随着学生和教育工作者似乎对这些AI工具的优势,劣势和合法性似乎不确定,证据就获得了数以万计的观点。清楚的是,我们已经通过了临界点,而AI的帮助不再只是语法修复器。这对此的影响是关于窃的,因为窃已经是大学的重要问题。该职位论文报告使用Turnitin软件和AI写作工具(例如Chatgpt和Quillbot)进行的测试。这些现实世界的测试支持该论文的立场,即确定在GAI世界中构成原创作品的越来越困难。所提出的方法侧重于工作的“理解”,而不是文本相似性。本文的目的是提供证据表明,依靠相似性检查和当前形式的AI探测器的教育者可能会无意间支持窃而不是减少窃。提出了一种新的学术窃方法检测方法,利用大型语言模型来生成和跟踪思想,从而充当一个想法数据库。
该行业赞赏EIOOPA在建立有效小组分类的适当条件和提供有关建议反馈的机会方面所做的努力。总的来说,在欧洲保险的看来,EIOPA对选项A.2的偏爱反映了一种合理的方法。但是,我们欢迎对标准的应用及其在监管技术标准(RTS)中的预期目的的进一步澄清。关键问题在下面概述,以及对RT草案的一些建议修正案,以在详细的评论中解决这些问题。保险欧洲很乐意与EIOOPA和/或委员会进一步讨论这些内容。广泛的标准保险欧洲担心,该提案中某些标准的广泛定义可能会导致无意间扩大一系列企业的范围,这些企业可以被归类为超出偿付能力II指令的意图之外的保险集团。标准,例如第2(c)条(再保险),3(f)和4.1(b)(b)(i)和(v)(类似策略),以及第3(g)和4.1(g)和4.1(x)(协调反馈)的典型行业实践,描述了典型的行业实践,这些行业与本质上是固有的重要性或主导性影响或主导影响或统一的基础。如果国家监督当局(NSAS)过于广泛地将这些标准结合在一起,则存在过度包罗应用的风险,这可能将许多事业归类为这是没有逻辑意义的小组的一部分。目前起草的标准也可能无意中捕获属于同等第三国集团的独立企业。例如,同一第三国集团内的企业可能会共享一个品牌,战略目标或行政链接,可能导致其作为水平子组的分类,这不会增加由于在第三国控股公司级别上的集体监督而为保单持有人提供的价值。此外,澄清一项在小组监督下已经是小组监督的一部分的企业并不归因于另一个小组是有益的。
AMD处理器脆弱性无意间泄漏。“ AMD知道新报告的处理器漏洞。执行攻击需要本地管理员级别访问系统的访问,也需要恶意微码的开发和执行。” (技术目标)中国开发的DeepSeek通过人工智能和技术市场向冲击波发送了冲击波。人工智能(AI)模型DeepSeek被推出,以使AI工具在与OpenAI及其CHATGPT竞争中使用更加容易,更有效。“ AI工具声称能够以其他机器学习模型使用的计算能力的一小部分运行……DeepSeek的突然受欢迎程度也带来了一些缺点,因为路透社报道,该公司在网络上引起了网站上的停机时间限制了新的用户注册的数量。” (SC媒体)黑客使用X虫大鼠来利用脚本孩子,“ pwning” 18,000个设备。“被盗的数据包括来自折衷设备的浏览器凭据,不和谐令牌,电报数据和系统信息等敏感信息。” (HackRead)Lynx勒索软件集团与复杂的会员计划一起发布。“已发现Lynx Ransomware-AS-A-Service(RAAS)组经营一个高度组织的平台,并配有结构化的会员程序和强大的加密方法。” (Infosurity杂志)Microsoft测试Edge Scareware Blocker,以阻止技术支持骗局。Blocker使用本地机器学习模型“实时实时”检测技术支持骗局。 (流失的计算机)超过6,900万美元被怀疑的网络攻击从Crypto Platform偷走了。“该公司的首席执行官在周五上午表示,他们正在恢复平台上的提款,并将手动审查暂时将资金从Phemex中抽出的请求。” (记录)Ransacked:在LTE和5G网络实现中发现了100多个安全缺陷。攻击者可以利用这些缺陷来破坏对服务的访问,甚至可以立足于蜂窝核心网络。” (黑客新闻)
摘要:一种主要的瓶颈降低了各种药物的治疗功效,是只有一小部分给药剂量到达作用部位。增加目标组织中药物量的一种有希望的方法是通过用细胞表面受体配体修饰的纳米颗粒(NP)递送,以选择性地鉴定靶细胞。但是,由于受体结合可以无意间触发细胞内信号传导级联,因此我们的目标是开发一种独立于受体的NP摄取方式。细胞穿透肽(CPP)是一种有吸引力的工具,因为它们允许有效的细胞膜交叉。到目前为止,由于其促进能力是非特异性的,因此它们的适用性受到严重限制。因此,我们旨在将有条件的CPP介导的NP内在化仅在目标细胞中。我们合成了不同的CPP候选物,并研究了它们对核心 - 壳 - 壳纳米颗粒系统中的影响,ζ电位和吸收特征,该系统由聚(乳酸糖 - 糖果)(PLGA)(PLGA)(PLGA)和聚(乳酸)和甲基乙二醇(乙烯乙二醇)(PLA)(PLA 10 K PEG)(PLA 10K)组成的壳纳米颗粒系统(PLA)(PLA)(PLA 10K)钉部分。我们将TAT47-57(TAT)确定为最有前途的候选人,随后将TAT修饰的PLA 10K 10K PEG 2K 2K聚合物与更长的PLA 10K PEG 5K 5K聚合物链结合在一起,用有效的血管紧张素转换酶2(ACE2)Infimitor-2(ACE2)Infimitor Mln-47660进行了修饰。MLN-4760启用选择性目标细胞识别时,额外的PEG长度在第一个非特异性细胞接触期间隐藏了CPP。仅在MLN-4760与ACE2的先前选择性结合后,已建立的空间接近度暴露了CPP,从而触发了细胞的摄取。与未修饰的颗粒相比,我们发现ACE2阳性细胞的摄取量有18倍。总而言之,我们的工作为有条件的纳米颗粒摄取为有条件的,高度选择性受体依赖性的纳米颗粒摄取铺平了道路,这在避免副作用方面是有益的。关键字:纳米颗粒靶向,聚合物纳米颗粒,多精氨酸,TAT,纳米粒子表面电荷,聚阳离子,电荷介导的摄取,顺序摄取