征文 网络安全格局不断变化,为安全专业人员带来源源不断的数据流。有价值的威胁情报隐藏在这一庞大的数据流中,包括社交媒体、技术报告和暗网论坛中报道的文本。传统上,网络威胁情报 (CTI) 依赖于手动分析或基本的关键字匹配,导致瓶颈和错失机会。安全分析师面临着数据量巨大的限制、代码混淆和社会工程等策略的复杂性,而威胁的快速发展需要实时处理才能领先于攻击者。在当今的数字环境中,数据量和复杂性不断增加,自然语言处理 (NLP) 技术和大型语言模型已成为解密和缓解网络威胁不可或缺的工具。NLP 使机器能够理解和处理人类语言,为 CTI 提供了显著的好处,例如自动处理、高级威胁检测和实时分析,从而可以立即识别和响应威胁。因此,有效地提取和分析这些信息对于主动防御策略至关重要。本次研讨会探讨了人工智能/生成式人工智能在网络安全领域(尤其是 CTI 收集和分析领域)的革命性潜力。研讨会将为研究人员、从业人员和爱好者提供一个平台,让他们更深入地探讨与 NLP、大型语言模型 (LLM) 以及更广泛意义上的网络安全和网络威胁情报背景下的人工智能技术相关的专业主题。
15.50-16.15 Arlene Sharpe,使用体内 CRISPR 筛选定义肿瘤免疫调节剂 16.15-16.40 Dirk Busch,抗原特异性 T 细胞反应的多克隆性及其对过继性 T 细胞疗法的影响 16.40-17.05 Rafi Ahmed,待定 17.05-17.30 Steven Turner,待定 17.30-17.45 简短演讲 – Louisa Hempel,待定
主要研讨会包括量子信息和计算领域的杰出人物的演讲,包括约翰·马丁尼斯教授(加州大学圣巴巴拉分校和谷歌量子人工智能实验室)和索加托·博斯教授(伦敦大学学院),以及印度政府前首席科学顾问 K. VijayRaghavan 教授(班加罗尔国家生物科学中心)等知名人士。研讨会还邀请了 Serge Haroche 教授发表杰出学院讲座,他因“开创性的实验方法,能够测量和操纵单个量子系统”而获得 2012 年诺贝尔物理学奖。该活动于 2023 年 2 月 17 日与 CEPIFRA 和法国驻印度大使馆合作举办。为期两天的活动还包括来自孟买印度理工学院不同部门的 QuICST 附属教职员工的座谈会和演讲,涵盖量子科学和技术的不同方面,例如量子计算和模拟、量子通信、量子传感、密码学和量子材料。此次活动还包括由著名科学家、政府官员和行业代表参加的小组讨论,探讨印度新兴的量子生态系统。研讨会共有近 250 名参与者参加,其中包括来自孟买印度理工学院和该地区其他学院和大学的学生和教职员工。
硅基涂层体系中应引起重视的基本研究问题是:(1)研究添加剂(如硼、锗)、水分和氧压对氧化物粘附性和粘度的影响,以便为有效减少和控制密封剂和水垢开裂提供必要的理解和数据;(2)为开发具有最佳热膨胀、应变耐受性和可塑性的双层和玻璃涂层进行裂纹管理,进行必要的分析和建模;(3)研究真实的功能梯度涂层,利用涂层的梯度和/或一系列层来控制裂纹的萌生,特别是裂纹的扩展;(4)在可能的情况下,包括测量、分析和实际建模施加应力对涂层系统的影响;(5)在二氧化硅作为离子导体的较高温度下,电解抑制通过二氧化硅水垢的传输。
特邀演讲嘉宾/小组成员:Debbie G. Senesky(斯坦福大学)、David Gottfried(佐治亚理工学院)、Mihail Roco(NSf)、Mary Tang(斯坦福大学)、Branden Brough(NNCO)、James Moore(NSF EHR 理事会)、Melissa Cowan(英特尔)、Jeffrey Miller(Kavli 基金会)、Victor Zhirnov(半导体研究公司)、Cherie Kagan(宾夕法尼亚大学)、Nadia Carlsten(SandboxAQ)、Jared Ashcroft(微纳米技术教育中心)、Rae Ostman(国家非正式 STEM 教育网络)、Tavarez Holston(佐治亚皮埃蒙特技术学院)、Holly Leddy(杜克大学)、Landon Loeber(美光科技)、Lora Weiss(芯片研发计划办公室)、Barry Johnson(NSF-TIP)、Richard Schneider(谷歌)、Ira Bennett(亚利桑那州立大学)、Vijay Narasimhan(EMD 电子), Raymond Samuel(北卡罗来纳州立农业技术大学)、Philip Hockberger(Waymaker Group)、Christopher Gourlay(澳大利亚国家制造工厂)、Michael Spencer(摩根州立大学)。
➔了解我们在特权和压迫体系中的立场,并不学习保护这些系统的习惯和实践,这对我们所有人来说都是终生工作的,毫无例外的是团结和相互关系的真实关系,这是我们不可能避免或超越这些不平衡的工具的,这些态度始终是避免了那些始终建立的,这些习惯是在建立不平等的,即使他们的工作变得无关紧要,却是构成无价值的工具,即有效地构成了一个不可思议的工具,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,这些习惯是努力的,这些习惯是努力的,这些习惯是构成了一个无效的工具,这些习惯是在努力,而却是有效的。谦卑和问责制➔内部进入沉默,调解,内在的智慧和深厚的喜悦与社会变革的外在工作
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
第 12 届国际铂金研讨会得到了开放式股份公司“诺里尔斯克镍业公司”矿业冶金公司、阿穆尔矿业公司、俄罗斯基础研究基金会(拨款 14-05-20091-g)、国际矿床成因协会(IAGOD)、经济地质学家协会(SEG)、矿床应用地质学会(SGA)、IGCP 项目 592、CAMECA、俄罗斯矿物学会(RMO)、部门间岩石学委员会和联邦科学组织机构(FASO)的支持。
