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迈向人工智能安全领域更实用的威胁模型
最近的研究发现了人工智能安全研究与实践之间的差距：学术界研究的威胁并不总是反映人工智能的实际用途和安全风险。例如，虽然模型通常是孤立地研究的，但在实践中，它们构成了更大的机器学习管道的一部分。最近的研究还提出，学术攻击引入的对抗性操纵是不切实际的。我们迈出了描述这种差异的全部程度的第一步。为此，我们重新审视了人工智能安全研究中研究最多的六种攻击的威胁模型，并通过对 271 名行业从业者的调查将它们与人工智能在实践中的使用情况相匹配。一方面，我们发现所有现有的威胁模型确实都适用。另一方面，存在着明显的不匹配：研究往往对攻击者过于慷慨，假设攻击者可以访问在现实世界中并不经常获得的信息。因此，我们的论文呼吁采取行动，研究更实用的人工智能安全威胁模型。
比较视野中的美国政治经济
比较视角下的美国政治经济学 MIT 政治学 17.150 2013 年秋季 周三 1:30-3:30 在 E53-438 讲师：Devin Caughey 和 Kathleen Thelen 办公时间：预约 过去 30 年，关于最发达民主国家的比较政治经济学的学术研究蓬勃发展。然而，这些研究大多侧重于欧洲政治经济体。一般来说，人们倾向于以高度风格化的形式来对待美国，将其作为评价欧洲经验的陪衬，而不是将其作为持续研究的案例。与此同时，美国学家很少关注美国资本主义的结构和运作，而那些将注意力转向政治经济学问题的人几乎总是孤立地研究美国案例，而忽略其他富裕民主国家。子领域的分歧导致缺乏与比较学者的持续对话。比较学者投入了大量的时间和资源来发展区域专业知识，而美国问题学者则花时间“准备”，而这往往是以牺牲对紧迫的实际重要性实质性问题的持续关注为代价的。
Project Herald -OUSD（I＆S） - 国防部
1。速度：我们将采用，适应和克服。我们将提高我们的数字操作能力，以便在竞争对手的周期内进行创新和适应。目标不是孤立地提供特定能力的速度，而是创建一种文化和过程，以促进一般的新功能的快速整合和部署。我们将通过减少从测试到操作的开发周期所需的时间来做到这一点，并将重点转移到提高生存能力和致命性。2。决策权：集中执行速度很慢。我们将创建一个组织和支持基础架构，以最大程度地提高最小，最低或最小制的当局的明确意图和分散执行。在可能的情况下，决策权和其他当局将与执行实际工作的组织一起居住。的监督将通过清楚地传达意图和最小可能的约束来实现。3。标准：共同做通常做的事情。，我们将使用标准过程和互操作性来最大化速度和分散执行。我们不会重塑解决常见问题的解决方案。
汉普斯特德社区规划 2025-2040
该法规还要求考虑这些变化是否“如此重大或实质性” [我们的重点] 以改变规划的性质。汉普斯特德社区规划 2025-2040 中的新兴政策不应孤立地解读，而应放在更广泛的政策背景下解读。社区规划的基本条件之一是政策是否与发展规划中的战略政策总体一致；因此，在本例中是通过的 2017 年卡姆登地方规划和 2021 年伦敦规划。虽然与气候变化有关的政策文本是社区规划的一个全新元素，但其基本原理和目标似乎与制定的 2018 年社区规划中规定的该地区的总体愿景一致。此外，我们注意到，论坛已与理事会就该拟议内容的总体一致性进行了广泛的交流，特别是了解它与通过的伦敦规划和新卡姆登地方规划草案中规定的政策的关系和支持方式。
使用机器学习的学习障碍患者和多个长期状况的公平住院时间预测
人工智能（AI）可以在向预测，预防和个性化医学转变的转变中发挥至关重要的作用，前提是我们受到患者投入的科学的指导。患者报告的结果指标（PROM）代表了一个独特的机会，可以从患有健康状况的人们那里捕捉经验知识，并使其与所有其他利益相关者具有科学意义。尽管如此，使用标准化结果的吸收有限，包括研究和医疗保健系统中的舞会。本观点文章讨论了大规模使用舞会的挑战，重点是多发性硬化症。AI方法可以通过检查目前提供的护理卫生系统以及加速研究和创新来实现学习卫生系统，从而改善护理质量。但是，我们认为，无论是与研究，临床实践还是卫生系统政策有关的AI的进步至关重要，不是孤立地开发出来，而是与他们合作地实施“对“人”。与患者投入的科学实施是全球多发性硬化症（PROM）倡议的核心，将确保我们最大程度地利用AI对MS的人的潜在利益，同时避免后果。
Epping森林鹿管理和拟议的战略
森林改善公共安全和鹿福利。需要做更多的事情，以通过进一步的速度降低和旨在提高潜在问题认识的新标牌方案来减少碰撞数字。作为评论的重点，鹿管理方法的方法是，在没有使用法律，人道控制方法之外，在没有天然掠食者的情况下，管理野鹿的选择有限。避孕目前尚无避孕药的许可，可用于英国的自由鹿。口服避孕药不能在野生畜群中有效，安全地进行管理。其他动物会选择含有避孕药的剩余鹿食品，并会受到不利影响，也会对粪便对栖息地产生不利影响。不可能孤立地喂食女性，因此对雄性鹿会产生荷尔蒙影响。通过注射施用的非荷尔蒙免疫控制剂可用于圈养动物，例如在动物园中，但是，如果没有
驯服三角：在机器学习中的公平性，可解释性和隐私之间的相互作用
机器学习技术越来越多地用于高风险决策，例如大学录取，贷款归因或累犯预测。因此，至关重要的是，确保人类用户可以审核或理解所学的模型，不要创建或再现歧视或偏见，并且不会泄露有关其培训数据的敏感信息。的确，可解释性，公平性和隐私是负责任的机器学习开发的关键要求，在过去的十年中，这三者进行了广泛的研究。但是，它们主要被孤立地考虑，而在实践中，它们相互相互作用，无论是积极还是负面的。在本次调查文件中，我们回顾了有关这三个Desiderata之间相互作用的文献。更确切地说，对于每种成对相互作用，我们总结了认同的协同作用和紧张局势。这些发现突出了几种基本的理论和经验性冲突，同时还指出，当一个人旨在保留高水平时，共同考虑这些不同的要求是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们还讨论了可能的调解机制，表明仔细的设计可以成功处理实践中这些不同的问题。
第五代战机准备就绪：加拿大为整合F-35平台能力做好了哪些准备？
2. 1 月 23 日，加拿大政府正式宣布计划投资 1190 亿美元采购 88 架 F-35 飞机，并从 2026 年开始交付。2 现在需要加拿大空军快速转型，整合整个部队，从 F-18 大黄蜂平台过渡到第五代 F-35 平台能力。加拿大空军的强大安全与参与 (SSE) 政策指示加拿大皇家空军的未来战斗机部队为加拿大的主权防御和北约远征军投射创造重大的作战效益。3 然而，它的启用给加拿大皇家空军和更广泛的加拿大空军都带来了重大风险。本文将确定影响 F-35 平台从独立飞机集成开发为第五代集成平台的关键能力组件因素。它将引起高层的关注，以了解为什么采购不能孤立地进行，以及为什么加拿大皇家空军的知识和与其他加拿大空军范围内的 L1 组织的融合是成功的关键。
从全面的实地清查到遥感的林分属性数据——北欧国家管理清查简史
摘要：森林管理清单（FMI）通常在林分层面为森林管理规划提供关键信息。典型的 FMI 包括（i）通过应用辅助信息将清单区域划分为林分；（ii）根据年龄、立地肥力、主要树种和林分发育情况等分类属性对林分进行分类；（iii）测量、建模和预测感兴趣的林分属性。全方位遥感数据的出现使 FMI 发生了范式转变，从高度主观的视觉评估转变为客观的基于模型的推断。以前，光学遥感数据用于补充视觉评估，尤其是在林分划分和高度测量方面。机载激光扫描（ALS）的发展使得以已知精度客观估计森林特征成为可能。新的光学和基于激光雷达的传感器和平台将进一步提高精度。然而，在混合林中，与特定物种林分属性信息和树木质量评估相关的瓶颈仍然存在。在这里，我们专注于在北欧国家特别应用的方法和方法。
Helmholtz一个健康研究所
到2100年，目前约80亿人口的世界人口预计将超过110亿。由于全球增加的趋势影响，气候正在发生变化，human-andimal接触正在加剧，并且越来越多的荒野被转变为农田。在协作中，这些转变导致人畜共患病原体从野生动植物中发现的巨大微生物多样性和人类转移的风险增加。全球化随后在局部新出现的病原体迅速在世界各地蔓延，因为最近在COVID-19的大流行中所表明的。对疫苗和治疗剂的耐药性的快速发展进一步加剧了人畜共患病的威胁。这意味着全球人类健康是与动物与环境相互作用的产物。因此，孤立地关注人类或动物健康的孤立的AP将无法理解疾病的出现，并阻碍了预防措施的发展。在一个健康框架中使用的综合跨学科方法，这是一种关注环境中人类和动物的健康，显然需要处理这些复杂的多方面问题。