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人工智能对加拿大就业和技能需求的影响
人工智能的暴露和劳动力构成：大约 56% 的加拿大工人从事高暴露性职业，其中一半需要人工智能来补充任务，另一半则更容易受到自动化的影响。技能动态：高暴露性、高互补性的工作，如工程和医疗保健领域的工作，需要认知、决策和领导技能。相反，高暴露性、低互补性的工作，如行政职位，通常需要更易于自动化的常规数字技能。就业趋势：2022 年后，高度自动化的工作岗位数量有所下降，这是人工智能对招聘实践产生影响的早期迹象。政策和实际影响：政策制定者和劳动力利益相关者必须优先考虑教育、劳动力发展和劳工政策中的人工智能弹性，以减轻就业两极分化的风险、中等技能、中等收入工作岗位的不断减少，并最大限度地发挥人工智能的优势。
人工智能对加拿大就业和技能需求的影响
人工智能的暴露和劳动力构成：大约 56% 的加拿大工人从事高暴露性职业，其中一半需要人工智能来补充任务，另一半则更容易受到自动化的影响。技能动态：高暴露性、高互补性的工作，如工程和医疗保健领域的工作，需要认知、决策和领导技能。相反，高暴露性、低互补性的工作，如行政职位，通常需要更易于自动化的常规数字技能。就业趋势：2022 年后，高度自动化的工作岗位数量有所下降，这是人工智能对招聘实践产生影响的早期迹象。政策和实际影响：政策制定者和劳动力利益相关者必须优先考虑教育、劳动力发展和劳工政策中的人工智能弹性，以减轻就业两极分化的风险、中等技能、中等收入工作岗位的不断减少，并最大限度地发挥人工智能的优势。
博士职位 保护深度学习硬件加速器免受故障注入和侧通道攻击
在深度学习硬件安全环境中，有报道称 DNN 实现受到的本地和远程攻击越来越多 [3]。这些攻击包括利用功耗 [5–7] 或电磁 (EM) 辐射 [8–10] 的侧信道分析 (SCA) 攻击 [4]，以及故障注入 (FI) 攻击 [11–13]。SCA 攻击会破坏机密性，使秘密深度学习资产（模型、私有数据输入）得以恢复，从而危及隐私并通过模型逆向工程进行伪造；FI 攻击会破坏完整性，通过错误分类和受控行为改变预期性能，以及可用性，通过拒绝访问或降低质量或性能使系统变得无用 [14]。由于 AI 边缘设备的可访问性和暴露性更高，因此对它们发起的物理 SCA 和 FI 攻击尤其令人担忧。然而，这些攻击不再需要对目标进行物理访问，因为云端和数据中心采用 FPGA 也使它们成为可以通过软件触发的远程硬件攻击的目标 [15]。
相关眼病
甲状腺相关眼病（TAO）是一种与甲状腺功能障碍密切相关的自身免疫性疾病，是成人眼科中一种具有挑战性的疾病。其临床表现复杂多样，病情进展可导致突眼、复视、暴露性角膜炎、角膜溃疡、压迫性视神经病变，导致不可逆的视力损害甚至失明。传统的TAO治疗方法包括糖皮质激素、免疫抑制剂和放射治疗，但往往存在局限性和副作用，使该疾病成为眼科的一大难题。因此，开发新型靶向药物成为解决TAO发病机制的研究热点。目前，teprotumumab、tocilizumab等一系列新型靶向药物已成功研发，在消炎和治疗该疾病方面显示出显著的疗效。此外，在TAO体外模型中发现的一些候选药物和分子靶点也展现出了良好的应用前景，本文简要综述了未来临床治疗的潜在新策略以及TAO新药疗法的进展。