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患者时事通讯2025年1月 - 宇宙试验
凯恩·福斯特（Kane Foster）是一名博士生，也是生物源-cian，利用宇宙研究中的Paɵent样品研究了T细胞在骨髓瘤中的影响。他在2024年12月在圣地亚哥举行的美国血液学学会。凯恩（Kane）的工作表明，在闷烧和症状骨髓瘤中发现了不同类型的T细胞。这表明免疫系统对骨髓的反应可能正在改变免疫系统中T细胞的类型。这有助于我们毫无意义地与疾病进展中的免疫系统相互作用Annabel laidler是一名博士生，研究了T细胞如何使用宇宙中的PAɵENT样品在骨髓瘤中识别TUMORM。Annabel于2024年9月在里约热内卢的Intanalal骨髓瘤学会上介绍了她在Rio de Janeiro的T细胞受体（TCR）测序的工作。这为不同T细胞的特定目标提供了宝贵的见解。TCR测序是在从宇宙pa paents收集的样品上进行的。对该数据的分析表明，某些类型的T细胞在进展为症状骨髓瘤时消失了。这在没有进展的pa nents中没有看到。我们认为，这些T细胞负责维持稳定的闷烧疾病，而失去疾病会导致症状骨髓瘤的发展。
单位：“阿尔及农的花”
•第1课：旧希腊故事中的普罗米修斯的故事（示例任务）•第2课：进度报告“阿尔及农的花朵”（示例任务）•第3课：“墨迹中有什么？有人说，没有太多”（示例任务）•第4课：进度报告“阿尔格农花”的进度4-8•第5课：进度报告9的“阿尔格尔农”（示例任务）•第6课：弗兰肯斯坦第4章的进度报告“阿尔格农的鲜花”的进度第10章，“鲜花”，“如何向男人进行火灾报告，proment forps al proment for al proment forshe forpers forpers forshe forpers in proment forpers forphern forpers forpers forpers in proments•课程）•课程7弗兰肯斯坦的“第13章和第17章”•第8课：“阿尔格农花”的进度报告11，“对黑德斯的祈祷”（示例任务）•第9课：“阿尔格农花的鲜花”的进度报告12，“疾病和疾病的疾病和习惯”，“疾病和习惯是在prometheus of Prometheus of Prometheus of Prometheus of Melting Tasking Tasking themand the the Cressing 10：“ scress thress thress thress insply 10：” （电影）•第12课：“神经伦理学”，儿童神经科学（扩展任务）•第13课：“智商测试是'毫无意义且过于简单的'主张研究人员，”“智商测试是否真的衡量智力？” （冷阅读评估）
机器人扩散变压器的成分
摘要 - 近年来，机器人主义者通过利用高容量变压器网络体系结构和生成扩散模型来解决灵巧机器人硬件的越来越一般任务取得了良好的进步。毫无意义地结合了这两个正交改进已被证明是非常困难的，因为没有明确且鲜明的理解过程来做出重要的设计选择。在本文中，我们确定，研究和改进了高容量扩散变压器策略的关键架构设计决策。所得模型可以在多个机器人实施方案上有效地解决各种任务，而不会导致主参数调整的痛苦。通过将调查的结果与改进的模型组件结合起来，我们能够提出一种新颖的体系结构，称为DIT-Block策略，该策略极大地超过了解决长期马（1500多个时间步长）与人类的Aloha Aloha Aloha Robot上的Dexteros Dists。此外，我们发现在10小时的高度多模式，语言注释的Aloha演示数据中接受培训时，我们的政策显示出改善的缩放性能。我们希望这项工作将为未来的机器人学习技术打开大门，以利用大型变压器体系结构的可扩展性来利用生成扩散建模的效率。代码，机器人数据集和视频可在以下网址找到：https：//dit-policy.github.io
国际关系网络分析
摘要 国际关系研究将网络视为一种特殊的组织模式，有别于市场或国家等级制度 + 相反，网络分析允许调查和测量网络结构——代理之间持久关系模式的新兴属性，可以定义、支持和约束这些代理 + 网络分析既提供了识别和测量网络结构属性的工具，也提供了一套通常来自国际关系之外的背景的理论，将结构与结果联系起来 + 网络分析通过以三种不同方式定义网络权力来挑战国际关系中的传统权力观：访问、经纪和退出选项 + 两个问题对国际关系尤为重要：行为体通过加强和利用其网络地位来增加权力的能力，以及网络权力的可替代性 + 网络分析在国际关系中的价值已在对国际网络的精确描述、对网络对关键国际结果的影响的研究、在国际关系背景下对现有网络理论的测试以及新数据源的开发中得到证明 + 部分或全部然而，错误地引入网络分析可能会导致结论无用、断言未经证实以及措施毫无意义 + 提出了未来将网络分析应用于国际关系的三部分议程：引入工具包以深化国际网络研究；测试国际关系领域现有的网络理论；使用网络分析工具测试国际关系理论 +
你现在能听见我说话吗？人类与机器感知的灵敏对比
处理感官输入的机器学习系统的兴起带来了人机感知对比的增加。但这种对比面临挑战：虽然机器对某些刺激的感知通常可以通过直接和明确的措施来探测，但人类的大部分感知知识是潜在的、不完整的或无法明确报告的。在这里，我们探讨了这种不对称如何导致这种对比错误估计人机感知的重叠。作为一个案例研究，我们考虑了人类对对抗性语音的感知——合成音频命令被自动语音识别系统识别为有效消息，但据报道人类听众听上去是毫无意义的噪音。在五项实验中，我们改编了人类心理物理学文献中的任务设计，以表明即使受试者无法自由地转录此类语音命令（这是人类理解的先前基准），他们有时也可以表现出其他形式的理解，包括区分对抗性语音和非常匹配的非语音（实验 1 和 2），完成对抗性语音中开头的常用短语（实验 3 和 4），以及解决对抗性语音中提出的简单数学问题（实验 5）——即使对于之前被描述为人类听众无法理解的刺激也是如此。我们建议在比较人类和机器感知时采用此类“敏感测试”，并讨论了此类方法对评估系统重叠的更广泛影响。
删除：识别设备机器学习模型窃取和重复使用移动应用程序中的漏洞
移动应用程序已通过装饰机学习（ML）技术提供人工智力（AI）服务而受欢迎。与在远程服务器上实现这些AI服务不同，这些在当地AI服务所需的这些设备技术敏感信息可以减轻远程数据收集的敏感数据收集的严重问题。但是，这些设备技术必须推动ML专业知识的核心（例如，，模型）到本地智能手机，这些智能手机仍在远程云和服务器上受到模拟漏洞的影响，尤其是在面对模型窃取攻击时。为了防止这些攻击，开发商采取了各种保护措施。毫无意义地，我们发现这些保护仍然不足，并且可以在移动应用程序中的设备ML模型提取和重复使用而无需限制。为了更好地证明其保护性不足和此攻击的可行性，本文提出了Dimistify，该摘要在应用程序中静态定位ML模型，切成相关的执行组件，并最终自动生成脚本以成功地移动应用程序以成功地窃取和重复使用目标ML模型。为了评估Dimistify并证明其适用性，我们将其应用于1，511顶级移动应用程序，使用设备ML专业知识基于其Google Play的安装数字来为几种ML服务，而Demistify可以成功执行1250个（82。73％）。此外，还进行了深入研究，以了解移动应用程序中的设备ML生态系统。
来自标准模型中配对的动态分散功能加密
摘要。动态分散功能加密（DDFE）。（加密20）表示（多客户）功能加密的强大概括。它允许用户动态加入并贡献私人输入，以单独控制联合功能，而无需信任的权威。最近，Shi和Vanjani（PKC'23）提出了用于掩盖功能内部产品（FH-IP）的第一个多客户功能加密方案，而无需依赖随机的甲壳。毫无意义地，他们的构建仍然需要一个值得信赖的关键权威，因此，打开了一个问题，即标准模型中是否可以存在全面的FH-IP-DDFE。在这项工作中，我们通过引入可更新的伪零共享来回答这个问题，这是一个新颖的概念，它提供了在标准模型中构建安全DDFE计划所需的关键功能和安全性。我们的第二个贡献是一种新颖的证明策略，它在将FH-IP的任何功能加密方案转换为FH-IP-DDFE时可以保持自适应安全性。一起，这两种技术实现了FH-IP-DDFE的模块化构造，该模块化是可抵抗标准模型中自适应消息和关键查询的安全性。此外，我们的伪零共享方案具有很高的用途，可以在标准模型中获得属性加权总和的第一个DDFE，并补充了Agrawal等人最近基于ROM的结构。（加密23）。
布尔诺孟德尔大学的人工智能应用原理
1. 文本包含一般已知信息，但其表述方式与作品主题无关，且未遵循术语和上下文相关性。 2. 经常重复表达相同思想的句子。人工智能生成的文本包含重复的短语，重复使用相同的结构和单词。人类撰写的文本往往具有更自然和多样化的风格，句子结构和词汇选择范围广泛。 3. 文本包含相互矛盾的陈述（即使在同一个条款或段落中）。 4. 文本中出现事实扭曲，声称某个问题只有一个答案。 5. 使用的论点毫无意义、相互矛盾或与主题无关。 6. 文本表现出低水平的情感表达。如果人工智能收到的问题没有任何关于语气或其他属性的提示，它会生成没有个人见解或情感的事实文本。 7. 文本包含基于偏见和刻板印象的陈述，偏向于西方对世界的理解。 8. 文本引用的资料来源仅截至 2021 年（当前模型是在时间有限的数据集上训练的）或包含对不存在的资料来源的引用（AI 捏造）。9. 文本中没有错误（语法、语言、拼写错误），尽管犯错是人类的本性。10. 文本包含长句——AI 倾向于产生冗余单词，尤其是在给定广泛词汇时
机器学习与人工智能的进步
摘要 区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者协商一致批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使已批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，仅通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为一个马尔可夫决策过程，在这个过程中，学习代理对环境状态做出最佳决策，而新的区块则被添加和验证。具体而言，我们将区块验证和共识机制设计为一个深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。
了解文本到图像生成模型中的内爆
最近的作品表明，文本到图像生成模型非常容易受到各种中毒攻击的影响。经验结果发现，这些模型可以通过改变单个文本提示和相关视觉特征之间的提示来破坏。此外，许多并发的中毒攻击可能引起“模型内爆”，在该模型无法为未加入的提示中产生有意义的图像。这些引人入胜的发现突出了缺乏直观的框架来理解对这些模型的中毒攻击。在这项工作中，我们通过对潜在扩散模型中的跨注意机制的行为进行调整和分析，建立了图像生成模型的易绝化的第一个分析框架。我们将跨注意训练模拟为“监督图对齐”的抽象问题，并通过对齐难度（AD）度量来正式量化训练数据的影响。广告越高，对齐越难。我们证明，广告随着中毒的个别提示（或概念）的数量而增加。随着广告的增长，对齐任务变得越来越困难，产生了高度扭曲的结果，这些结果经常绘制有意义的文本提示到未定义或毫无意义的视觉表示。因此，生成模型爆炸并输出随机，整个图像。我们通过广泛的实验来验证我们的分析框架，并在产生新的，不可预见的见解时确认并解释了模型内爆的意外（和无法解释的）效果。我们的工作提供了一种有用的工具，用于研究针对扩散模型及其防御能力的中毒攻击。