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我们利用人工智能来保护您的数据，阻止其他人无法做到的事情。
无线空域防御是一个全面的安全平台，旨在保护无线网络和设备免受未经授权或恶意活动的侵害。该系统利用软件定义无线电 (SDR)、人工智能和机器学习等先进技术，在发生损失或事件之前提供实时威胁检测、监控和响应。
当前技术无法实现没有可信节点的长距离 QKD
引言如今，点对点量子密钥分发 (QKD) 已经成为商业现实。商用 QKD 系统的范围通常在光纤上为 100 公里。学术系统和新协议可以达到数百公里 1、2。中国墨子号卫星已经展示了与低地球轨道卫星的自由空间 QKD 链路 3。然而，单个点对点链路的范围仍然受到链路功率损耗的限制 4。为了扩展 QKD 的实际应用，有必要将范围扩展到全球 QKD 并提供更复杂的网络拓扑 5。随着量子中继器等新技术的出现，这种扩展的多功能性可以通过所谓的可信节点 (TN) 6 实现。在 TN 中，量子信号被测量并转换为经典信号。生成一个新的经典信号，转换为量子，然后发送到下一个节点。 TN 可用作中继，提供长距离 QKD，也可用作交换机，提供复杂的拓扑 5 。然而，由于 TN 包含经典信号，原则上可以被复制，因此 TN 内不存在量子安全性。必须信任 TN 并对其进行物理保护，以避免数据泄露 5 。因此，出于安全目的，TN 代表了完整的端到端 QKD 传输中的薄弱环节。在本文中，术语“长距离 QKD”是指全球 QKD，即在地球上任意两点之间部署和实施 QKD 的能力。最近，英国知识产权局向 Arqit Ltd. 公司授予了专利号 GB2590064（https://www.ipo.gov.uk/p-ipsum/Case/PublicationNumber/GB2590064）我们还将本专利中描述的协议称为 ARQ19 协议。本专利旨在提供没有 TN 的长距离 QKD。根据这些说法，现在可以使用不受信任的卫星实现全球 QKD。这将改变 QKD 的游戏规则。因此，调查这些说法显然很重要。不幸的是，据我们所知，它们尚未在任何科学期刊上通过随附的公开披露得到验证。因此，我们的分析基于已发布的 ARQ19 专利和 Arqit 在美国证券交易委员会 (SEC) 提交的 20-F 年度报告 (https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001859690/000110465921150276/arqq-20210930x20f.htm)。本报告将
北卡罗来纳州能源未来的更新的碳计划再次无法使年级
杜克能源公司于2023年8月向北卡罗来纳州公用事业委员会（NCUC）提交了卡罗来纳州资源计划，该计划是NCUC的碳计划命令于2022年发布的。1 NCUC的命令要求该计划展示成本最低的途径2，以满足北卡罗来纳州的减少目标，该目标是HB 951。杜克大学的计划涵盖了电力系统，杜克能源进步和杜克能源卡罗来纳州，该公司在北卡罗来纳州和南卡罗来纳州运营（与南卡罗来纳州公共服务委员会同时提交）。在此文件中，杜克（Duke）介绍了几种不同情况的建模，以及分析方法，假设和建模结果的详细文档。再次，这些建模假设完全忽略了对边缘化社区倾倒有毒污染的50年遗产。
RAS 靶向治疗：无法用药的疾病可以用药物治疗吗？
RAS（KRAS、NRAS 和 HRAS）是癌症中突变最频繁的基因家族，因此，30 多年来，研究人员一直在寻找有效的 RAS 抑制剂。即使在 10 年前，RAS 抑制剂也是非常难以捉摸的，以至于 RAS 被称为“无药可治”。现在，随着等位基因特异性共价抑制剂成功对抗非小细胞肺癌中最常见的 RAS 突变版本 KRAS G12C ，我们有机会评估治疗 RAS 驱动癌症的最佳治疗策略。突变特异性的生化特性以及起源组织可能会影响此类治疗的有效性。目前，通过等位基因特异性抑制剂直接抑制突变型 RAS 是最佳治疗方法。针对 RAS 激活途径或 RAS 效应途径的疗法可以与这些直接 RAS 抑制剂、免疫检查点抑制剂或 T 细胞靶向方法相结合，以治疗 RAS 突变肿瘤。本文我们回顾了针对突变 RAS 蛋白的疗法的最新进展，并讨论了这些疗法的未来挑战，包括组合策略。
评估中的生成AI悖论：“它可以解决的，它可能无法评估”
本文探讨了以下假设：在生成任务中熟练的大型语言模型（LLMS）同样熟练于评估者。我们使用Triviaqa的三个LLM和一个开源LM的性能（QA）和评估任务（Joshi et al。，2017）数据集。结果表明有明显的差异，与生成任务相比，LLMS在评估任务中的性能较低。有趣的是，我们发现了不忠评估的情况，模型可以准确评估他们缺乏能力的领域的答案，从而强调了表达LLMS作为评估者的忠诚和信任度的需求。这项研究有助于理解“生成ai para-dox”（West等人，2023年），强调了探索卓越和评估能力之间的相关性以及仔细审查模型评估中忠实方面的必要性。
人工智能竞赛：为什么当前基于神经网络的架构无法为通用人工智能奠定良好基础
通用人工智能是指，某一天，人工智能 (AI) 的发展将产生一个假想的智能体，它将远远超越人类最聪明、最有天赋的头脑。这个想法自人工智能早期发展以来就一直存在。从那时起，关于这种人工智能如何对待人类的情景就成为了许多虚构和研究作品的主题。本文分析了人工智能发展的现状，以及当前的人工智能竞赛如何随着令人印象深刻的新人工智能方法（可以欺骗人类，在我们仅仅十年前认为人工智能不可能解决的任务上超越人类，并颠覆就业市场）的快速发布引发了人们对通用人工智能 (AGI) 可能比我们想象的更快到来的担忧。特别是，我们专注于现代人工智能的 3 个特定家族，以发展这样一种观点：深度神经网络是目前几乎所有人工智能方法的支柱，但由于其存在许多局限性，它不适合任何 AGI 的出现，因此，最近人工智能竞赛带来的任何威胁都不在于 AGI，而在于我们当前模型和算法的局限性、用途和缺乏监管。
最新估计显示，英国每天有 20 人因无法缓解的痛苦而死亡
• 2019 年的 OHE 报告估计，英格兰每年有 378,427 人需要姑息治疗。我们的最新数据显示，到 2023 年，英格兰估计有 436,022 人需要姑息治疗。 • 在英国，估计每年有 7,329 人（即每天 20 人）在生命的最后 3 个月内死于没有疼痛缓解，即使患者可以获得最高水平的临终关怀，这也是使用保守假设得出的最低估计值。 • 即使在英格兰姑息治疗的最高标准下，2019 年至 2023 年间，死于完全无法缓解的疼痛的人数也增加了 15%。 • 无论英国即将做出的决定结果如何，对高质量临终关怀的资助都应该成为英格兰和威尔士协助死亡讨论的重要组成部分。生命最后 3 个月内未缓解的疼痛程度（VOICES 2015）
配对联想刺激无法诱导自由行为完整大鼠的可塑性
摘要 配对联想刺激 (PAS) 已被用于人类，作为一种非侵入性工具来驱动可塑性并促进神经损伤后的恢复。需要更彻底地了解 PAS 诱导的可塑性，以充分利用它作为临床工具。在这里，我们在清醒大鼠模型中测试了具有多个刺激间隔的 PAS 的有效性，以研究联想可塑性的原理。通过在运动皮层和前肢长期植入电极，我们探索了 PAS 参数以有效驱动可塑性。我们使用闭环 EMG 控制的皮质刺激范式评估了皮质运动兴奋性的变化。我们测试了 11 个 PAS 间隔，选择这些间隔来强制大鼠运动皮层和脊髓中的神经元活动与与赫布尖峰时间依赖性可塑性原理相关的时间相一致。然而，尽管刺激配对数量相对较多（300），但没有一个测试间隔能够可靠地改变皮质脊髓兴奋性相对于控制条件。我们的研究结果对这些条件下 PAS 的有效性提出了质疑。
没有制度变革的价值整合无法防范人工智能的社会风险
减轻人工智能 (AI) 社会风险的一种方法是价值观协调，旨在确保 AI 系统以符合社会价值观的方式运行。为了补充这种方法，可以采用制度主义方法，研究 AI 系统如何与其所在的社会机构互动。这很重要，因为约翰·罗尔斯 (John Rawls) 所说的“社会基本结构”的主要背景机构显著影响新技术的影响。因此，具有不同基本结构的社会将体验到同一种技术的不同影响。在许多情况下，AI 系统不会产生新问题，而只是揭示和放大了我们社会机构中先前存在的脆弱性。在这种情况下，我认为，除非解决潜在的制度脆弱性，否则仅靠价值观协调无法减轻 AI 的社会风险。因此，深刻的制度变革（有时是对看似不相关的背景机构）是必要的，以便在减轻风险的同时从 AI 中获益。