XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System秘密
曼尼托巴大学：“有什么大主意？”系列第3集，第4集希瑟·阿姆斯特朗（Heather Armstrong）肠道本能：解锁微生物组的秘密
建议学生也熟悉以下教科书中可以找到的业务运营概念：教科书：采购和供应管理Johnson，F。17th Edition。McGraw-Hill Irwin。ISBN＃978-1-266-27111-3用于SCM 2240书籍（您可以使用此选项 - 式教科书）打印 - 访问Manitoba书店数字电子书-http：//bookstore.umanitoba.ca/coursematerials有2 ebook options-yy yy yy you yy you yy you yy yy you yy you yy you从书店购买它的在线服务器版本。在考试中可能无法从其他供应商那里购买的电子文本。课程评估等级将根据两项测试，课程参与（以及任务）和一个案例表现，如下所示：测试：2 x 15分的总成绩级别参与的30％：总成绩组的20％和纸张的20％的总成绩总考试的总成绩的20％：100％
生成人工智能与商业秘密
9 参见 Burk，上文注 7，第 1680 页；另见 Derek E. Bambauer，《保密已死——商业秘密万岁》，93 D ENVER L. R EV. 833, 846 (2016)。研究人员已经了解到，它也容易产生“幻觉”，这是描述虚假和误导性陈述的一种微妙的方式。例如，当本文作者被要求写一篇自己的传记时，ChatGPT 经常告诉他，他毕业于耶鲁法学院。这是错误的。ChatGPT 很可能根据训练数据生成此回应，该训练数据显示了法学教授从耶鲁等顶尖法学院毕业的可能性。Eric J. Segall & Adam Feldman，《精英教精英：谁会被顶尖法学院聘用？》，68 J. L EGAL E DUC。 614, 618 (2019)（解释了他们的发现：“排名前十的学校中，几乎 95% 就读于美国法学院的教职员工都就读于排名前十的法学院”）。
人工智能如何鼓励消费者分享自己的秘密？拟人化、个性化和隐私问题的作用以及未来研究的途径
摘要 目的——本文旨在探讨“人工智能（AI）如何影响消费者信息披露？”这一总体研究问题。它考虑了人工智能的拟人化、个性化和隐私问题如何影响消费者的态度并鼓励他们披露自己的私人信息。 设计/方法/方法——本研究借鉴个性化-隐私悖论（PPP）和隐私演算理论（PCT）来解决研究问题，并研究人工智能如何影响消费者信息披露。提出人工智能的拟人化和个性化对消费者向数字助理披露个人信息的态度和意图产生积极影响，而隐私问题则对态度和信息披露产生负面影响。 研究结果——本文基于七个研究命题（RP）建立了一个概念模型，并提出了未来研究的方案。 原创性/价值——基于 PPP 和 PCT，本文从消费者的角度介绍了人工智能的优点和缺点。本文通过批判性地反思人工智能如何影响消费者信息披露的问题，为文献做出了贡献。此外，还概述了与人工智能相关的隐私和消费者信息披露相关的七个 RP 和未来研究领域。
书评：心理射击的秘密
很多文章都大肆宣扬士兵的思想作为武器的重要性。尽管如此，通常的优先事项是获得更多可以“砰”地一声响或需要电池才能确保胜利的东西。完成工作的工具是必不可少的，但乔治·S·巴顿将军在他的回忆录《我所知道的战争》中引用了尤利西斯·S·格兰特将军的一句话，如下：“在每场战斗中，都会有双方都认为自己被打败的时候，然后继续进攻的人就会获胜。” 那么，除了互相喊口号之外，我们如何训练射击之类的心理方面？这让我们想到了手头的这本书。在我们进一步讨论之前，为了充分披露，我认识作者很多年了，并为他们之前的作品《风之书》贡献了一个章节。话虽如此，尽管我没有为这本最新著作做出任何贡献，但他们在解决一个棘手的问题上做得非常出色。
B细胞和抗病毒免疫反应中的抗体免疫官方。 寄生疾病中的抗菌抗性 讨论糖尿病性肾病诊断和治疗。 环境因素的影响 - 微生物学 - 食物腌制背后的科学：了解发酵过程。 免疫反应感染的机制 神经发育障碍中的神经免疫相互作用 中等医学的预期 - 智能治疗 - 革兰氏阳性细菌：探索一个非凡的群体的多样性和影响。 工业发酵：为可持续的未来革新生物加工。 工业生物技术在高级药物中的作用。 竞争性抑制：了解其在酶调节中的作用并探索生物系统中的缺陷。 部分控制科学：服务量如何影响饮食习惯。 解锁生命的蓝图：遗传研究和应用的进步。 感染中的免疫失调：从自身免疫到免疫缺陷的相关疾病。 进化和影响 - 现代 - ... 解锁酶抑制剂的秘密：揭示其在医学及其他方面的作用。 了解血糖水平：您的读数的真正含义。 可源性的和肿瘤 - 抑制剂基因 - 现代洞察食品保存技术
免疫系统是一个复杂的细胞和分子网络，它们共同捍卫人体免受病原体（包括病毒）的影响。免疫反应病毒感染的一个关键方面是B细胞产生抗体。这些专门的细胞在识别和中和病毒方面起着核心作用，从而防止了进一步的感染并促进从体内清除病毒。在本文中，我们将在抗病毒免疫反应的背景下探讨B细胞和抗体免疫降低的概念。b细胞是一种在骨髓中成熟并在适应性免疫中起关键作用的白细胞。当病毒进入人体时，B细胞会被激活并经历称为克隆扩张的过程。在克隆膨胀期间，B细胞分裂并分化为浆细胞，这些细胞是分泌抗体的工厂和可提供长期免疫力的记忆B细胞。浆细胞产生的抗体特异于触发其激活的病毒抗原[1]。
对量子秘密共享中三级统一操作的定量安全分析而无需纠缠
量子秘密共享（QSS）协议没有纠缠，从而表现出很高的安全性，该协议由于量子力学的特征而显示出很高的安全性。但是，根据定量安全性分析，比较此类协议的安全性仍然是一个挑战。基于我们先前使用单量子器和两级统一操作的协议的安全分析工作，本文考虑了具有单个Qutrits和三级统一操作的QSS协议。在我们提出的贝尔州攻击下，根据不同三级单一操作的定量安全分析在一步和两步的情况下分别提供。最后，为设计和实施此类QSS协议得出重要结论。该方法和结果也可能有助于分析基于单一操作的其他高级量子密码学方案的安全性。
引用：Y.-B。 Sheng和L. Zhou，可访问的技术可实现实用的量子秘密共享，科学。中国。机械。 astron。 66，260331（2023），
基于计算复杂性的现代通信系统的安全性越来越多，特别是随着量子计算机的快速开发。幸运的是，量子通信能够在通信过程中提供信息理论安全性[1，2]。Quantum Secret共享（QSS）是多部分量子通讯网络中最重要的原始人之一，它使一个受信任的方可以在只能集体重建秘密的几位参与者中分发一个秘密。QSS一直是一个积极的研究领域，研究人员致力于完善和提高其能力。通过使用后选择的Greenberger- Horne-Zeilinger纠缠而提出了测量设备不依赖的方案[3]。最近已经分析了参与者的攻击[4]针对特定的确定性协议。最近，Shen等人。[5]利用相干状态的相位调制来编码其QSS方案中的逻辑位，从而大大降低了实验复杂性。作者使用量子键分配安全性分析的方法来证明该方案即使对于内部参与者，也可以防止连贯攻击。通过使用与双场量子键分布相同的单光子干扰测量技术，该协议达到了
专利和商业秘密：保护的双重策略......
一般而言，专利是一种具有法律上可执行的排他权的公共资产，只要支付大量费用并且侵权行为可检测，专利就相对容易货币化和保护。相比之下，商业秘密的获取和维护成本低廉，可能具有无限的使用寿命，并且只需要保持信息的保密性。但是，其可执行性仅限于防止他人通过不正当手段获取信息。因此，可以根据专利和商业秘密的优缺点来评估每项创新的各个方面，以便为创新的每个方面采用最有价值的策略。以下是利用这两种知识产权策略来保护权利并最大化创新价值的指南。
对非常早产的秘密神经素作为脑损伤的潜在生物标志物的研究
神经发育障碍是早产幸存者的重要并发症。为了改善预后，需要可靠的生物标志物来早期检测脑损伤和进攻评估。秘密神经素是成年人和患有围产期窒息的完整新生儿的脑损伤的早期生物标志物。目前缺乏关于早产儿的数据。这项试验研究的目的是确定在新生儿时期早产儿的秘密促肾上腺素蛋白浓度，并评估秘密塞里蛋白作为早产脑损伤的生物标志物的潜力。我们包括38名非常早产的婴儿（VPI），该研究中的妊娠32周。在48小时零3周的生命中，在从脐带获得的血清中测量了秘密神经素浓度。结局措施包括重复的脑超声检查，学期等级年龄的磁共振成像，一般运动评估和神经发育评估，在2岁时，婴儿的贝利（Bayley）尺度为2岁的婴儿和托德勒（Toddler）发展，第三版（Bayley-iiii）。与期限出生的参考人群相比，VPI在脐带血和血液中在48小时生命时收集的血液中具有较低的秘密神经蛋白血清浓度。在生命的3周下测量时，浓度与出生时的胎龄相关。soctionalin蛋白浓度在VPI之间没有差异，但是在脐带血液中进行测量，并且在生命的3周时与Bayley-III III运动和认知量表得分相关，并预测。VPI中的泌尿神经素水平与术语出生的新生儿不同。秘密神经素似乎不适合作为早产脑损伤的诊断生物标志物，但具有一些预后的潜力，值得作为早产脑损伤的血液生物标志物进行进一步研究。