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BWH医师助理阴影政策
Mass Brigham，其分支机构和合资企业，具有法律和道德责任，可以保护所有患者的隐私并保护其健康信息的机密性。此外，大规模杨百翰（Mass Brigham），其分支机构和合资企业，必须确保其患者的机密性，财政，研究，计算机系统，管理和其他业务信息的机密性。在我在大规模的杨百翰组织/实践中的就业/任务过程中，我可能会拥有机密信息。此外，我的个人访问代码[用户ID和密码]用于访问计算机系统也是此机密信息的组成部分。
纯状态的样本最佳经典阴影
需要多少个未知状态的副本才能构建对国家的经典描述？这个问题的答案将取决于几个细节：什么构成准确的描述；关于国家已经知道的知识；以及对国家测量的限制。鉴于这个问题的基本重要性，在界定在各种情况下执行此学习任务所需的国家样本的数量进行了重要的事先工作。最著名的环境称为量子状态层析成像，其目标是对状态进行足够的学习，以便能够完全重建它 - 首先，估计未知的d维量子态在Schatten 1 -Norm中的准确性ϵ。对于此任务所需的副本数量的紧密上限和下限是已知的：使用独立的测量[1] [1]和〜θ（ϵ -2 d 2 2），需要状态的〜θ（ϵ -2 d 3）副本。
平衡气候灵敏度是否使我们的判断力蒙上阴影？
平衡气候灵敏度 - ECS - 很容易被视为全球平均值均匀变暖，以使CO2倍增。它是广泛应用的，已被研究了150多年，因此作为通信气候模型结果的指标具有吸引力。但是，在这里我们认为EC不是比较不同气候模型的良好指标，并且由于扩展模型设计和条件而不再合适。使用有关上新世时代和古新世 - 欧新新世热最大的简短示例，进一步提出，在最近的研究结论认为这些模型“太热”的情况下，在模型间的较高范围内产生温度的模型很有用。希望这种简短的手稿对如何优先考虑更有用，可能是新颖的方法来比较气候模型的方法。
量子黑洞的阴影和光子环
尽管现在可以通过classical的一般相对论很好地描述了引力，但存在一些问题的问题。奇异性是最基本的。penrose提出了第一个奇异定理的第一个版本[1]，而霍金和彭罗斯[2]证明了一个更一般性的定理[1]，该版本指出，在某些常见的物理条件下，不可避免的是，时空奇异性是不可避免的。一个人应该如何治疗时空奇点？我们可能期望重力理论可以治愈时空的罪行。量子重力的候选理论之一是循环量子重力（LQG），它是一种与背景无关和非扰动方案[3-10]。在循环量子宇宙学（LQC）的背景下，宇宙学大键奇异性在理论上和数字上得到了解决[11-15]。对于Schwarzschild Black Hole（BH）的奇异性，旨在通过使用LQG中开发的技术来量化BH内部的一些尝试[16-24]。此外，还研究了不同模型中BH形成或重力崩溃的LQG校正[25-35]。
对雷达对象检测的对抗性阴影攻击
摘要 - 对象检测是一个关键函数，可从传感器获取的数据中检测对象的位置和类型。在自主驾驶系统中，使用来自摄像机和激光镜头的数据进行对象检测，并根据结果，控制车辆以遵循最安全的路线。但是，据报道，基于机器学习的对象检测具有对对抗样本的脆弱性。在这项研究中，我们提出了一种新的攻击方法，称为LIDAR对象检测模型“ Shadow Hack”。虽然先前的攻击方法主要添加了扰动点云到激光雷达数据中，但在这项研究中，我们引入了一种在激光雷达点云上生成“对抗阴影”的方法。特别是，攻击者从战略上放置了诸如铝制休闲垫之类的材料，以在激光雷达点云上重现优化的位置和阴影的形状。该技术可能会在自动驾驶汽车中误导基于激光雷达的对象检测，从而导致诸如制动和避免操纵之类的行动导致交通拥堵和事故。我们使用仿真来重现Shadow Hack攻击方法，并评估攻击的成功率。此外，通过揭示攻击成功的条件，我们旨在提出对策并有助于增强自动驾驶系统的鲁棒性。
对雷达对象检测的对抗性阴影攻击
近年来，自动驾驶汽车发动机传感器攻击的风险引起了人们的显着关注。这些攻击操纵传感器读数，对基于机器学习模型的对象识别系统构成威胁。非常关注的是“ LiDAR SPOOFENG攻击”，它向欺骗传感器注入恶意信号以检测非易于或缺失的对象[1，2]。这些攻击目标传感器，数据处理和机器学习模型，强调了增强传感器安全性并增强模型鲁棒性的要求。本研究提出了一个新的使用LIDAR的传感系统的攻击矢量，以“ Shadow Hack”，目的是应对其威胁并开发有效的对策。此攻击的概念在于利用激光雷达传感器捕获的点云数据中自然形成的“阴影”（见图1）。LIDAR传感器产生指示对象存在的点云数据，但该数据还包括对象后面形成的阴影。通常，这些阴影在对象检测模型的输出中被忽略，但是它们的存在为对象检测提供了重要的线索。影子黑客通过故意创建它们来欺骗对象检测系统并导致它们出现故障来利用“阴影”的属性。例如，通过放置“阴影材料”，例如在环境中，可以在激光雷达传感器捕获的点云数据中创建误差阴影，从而导致对象检测模型检测不存在的对象（请参见图2）。
揭开人工智能的阴影：探究大型语言的欺骗能力
Bakhtin, A.、Brown, N.、Dinan, E.、Farina, G.、Flaherty, C.、Fried, D.、Goff, A.、Gray, J.、Hu, H.、Jacob, AP、Komeili, M.、Konath, K.、Kwon, M.、Lerer, A.、Lewis, M.、Miller, AH、Mitts, S.、Renduchintala, A.、Roller, S. 和 Rowe, D. (2022)。将语言模型与战略推理相结合，实现外交博弈中的人类层面博弈。科学。doi：https://doi.org/10.1126/science.ade9097。
逃脱关节疾病的阴影。
密切关注您的马的体重是健康马匹不可或缺的一部分。也有望在OA的马匹中受益。知道您的马的理想体重可能具有挑战性。如果您担心您的马可能超重与您的兽医交谈。他们将能够提供有关监控马匹体重的建议，以及有关饮食限制和对有OA马匹的适当锻炼的建议。