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认知储备涉及决策，并且与神经退行性的左顶壁和海马肥大有关
认知储备是积极应对脑恶化和延迟神经退行性疾病认知下降的能力。它通过通过差异招募大脑网络或替代认知策略来优化性能来运行。我们使用亨廷顿疾病（HD）作为神经变性的遗传模型研究了认知储备，以比较premifest HD，明显的HD和控制。与明显的高清相反，尽管神经变性，但前命中率HD仍以控制为控制。通过分解决策基础的认知过程，漂移扩散模型揭示了一个响应范围，该响应逐渐从控件到premifest和明显的HD逐渐不同。在这里，我们表明，Premanifest HD中的认知储备得到了增加的证据积累率增加，以补偿做出决定所需的证据数量的异常增加。这种较高的速率与左上顶和海马肥大有关，并且在疾病进展过程中表现出铃铛形状，这是补偿的特征。
欧盟人工智能法案草案下的监管沙盒：中小企业的机遇？*
欧盟委员会提交《人工智能法案》（AI Act）提案一年多后，欧盟机构仍在努力通过这项开创性的法规。《人工智能法案草案》包含一套统一的横向规则，用于开发、营销和使用符合欧盟价值观的人工智能系统，采用基于风险的比例方法。其目的是避免监管摩擦和碎片化，并为人工智能系统和技术创造一个运作良好的内部市场。然而，政策和监管选择不应阻碍人工智能系统和技术对社会和经济的创新潜力和变革性影响。因此，《人工智能法案草案》引入了人工智能监管沙盒，作为决定监管什么和如何监管的试验场。这是一种新颖的监管方法，在将人工智能系统投放市场之前，在严格的监管监督下促进人工智能系统的创新、开发和测试。《人工智能法案草案》提出的解决方案在法律理论和行业中引起了兴奋和批评。本文将探讨人工智能监管沙盒的好处和挑战。草案将根据金融科技行业的经验进行严格评估，尤其是考虑对中小企业的影响。欧盟的目标是为人工智能建立一个强大、抗干扰、灵活、创新友好且面向未来的监管框架，而人工智能监管沙盒对监管者和创新者的直观吸引力值得深入研究。
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关于 IAB 技术实验室 IAB 技术实验室是一个非营利性研究和开发联盟，负责制定和帮助公司实施全球行业技术标准和解决方案。该技术实验室的目标是减少与数字广告和营销供应链相关的摩擦，同时促进行业的安全发展。IAB 技术实验室带头制定技术标准，创建和维护代码库以协助快速、经济高效地实施 IAB 标准，并为公司建立测试平台以评估其技术解决方案与 IAB 标准的兼容性，18 年来，IAB 标准一直是数字广告供应链互操作性和盈利增长的基础。有关 IAB 技术实验室的更多详细信息，请访问 https://iabtechlab.com。
TargetFuzz：使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
量化贝尔：共同原因盒非经典性的资源理论
我们采用资源理论方法来解决贝尔场景中非经典性量化问题。资源被概念化为从设定变量到结果变量的概率过程，具有特定的因果结构，即其中的两翼仅由共同原因连接。我们将它们称为“共同原因框”。我们根据经典因果模型是否可以解释相关性来定义经典和非经典资源之间的区别。然后，可以通过考虑资源相对于可以使用经典共同原因（对应于局部操作和共享随机性）实现的操作集的相互转换性来量化资源的相对非经典性。我们证明自由操作集形成一个多面体，这反过来又使我们能够得出一个效应
通过沙盒监管人工智能：发展中国家和欠发达国家的路线图
人工智能 (AI) 对实现可持续发展目标 (SDG) 至关重要。它既可以加快实现可持续发展目标的步伐，也可以造成重大障碍，因为它有可能对弱势群体产生固有的偏见和风险。因此，需要对人工智能进行监管，以保护公民免受风险的影响——但不能以妨碍创新的方式进行。人工智能监管沙盒（以下简称 AI 沙盒）可以成为一种有前途的解决方案，既可以监管人工智能，又不会损害创新。发展中国家和欠发达国家可以遵循七步路线图来启动 AI 沙盒：制定国家 AI 政策/战略、建立专门的 AI 监管机构、升级现有的消费者保护和数据保护框架、起草沙盒框架、开发测试协议和数据集、启动沙盒和第一批沙盒、退出和报告。联合国可持续发展目标科学、技术和创新论坛（STI 论坛）支持的全球合作可能会成为发展中国家和欠发达国家实施 AI 沙盒的催化剂。
沙盒在促进数字时代灵活性和创新方面的作用
数字技术和数据释放了新的潜力，颠覆了整个行业。然而，数字化创新产品和商业模式通常与传统市场有很大不同，在某些情况下，它们与现有的监管框架不太契合。作为回应，政策制定者正在越来越多地进行试验。开发促进政策灵活应用或执行的机制的一种方法是使用监管“沙盒”，这可能对某些类型的数字化创新特别有用。本政策说明讨论了监管沙盒的出现，分析了共同特征，确定了潜在的好处和挑战，并考虑了经合组织及其他地区多个受监管行业的例子。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
覆盖引导模糊测试 (CGF) 已成为最流行和最有效的漏洞检测方法。它通常被设计为自动化的“黑盒”工具。安全审计员启动它，然后只需等待结果。然而，经过一段时间的测试，CGF 很难逐渐找到新的覆盖范围，因此效率低下。用户很难解释阻止模糊测试进一步进展的原因，也很难确定现有的覆盖范围是否足够。此外，没有办法交互和指导模糊测试过程。在本文中，我们设计了动态定向灰盒模糊测试 (DDGF)，以促进用户和模糊测试器之间的协作。通过利用 Ball-Larus 路径分析算法，我们提出了两种新技术：动态自省和动态方向。动态自省通过编码和解码揭示了路径频率分布的显著不平衡。基于自省的洞察力，用户可以动态地指导模糊测试器实时将测试重点放在选定的路径上。我们基于 AFL++ 实现 DDGF。在 Magma 上的实验表明，DDGF 能够有效帮助模糊测试器更快地重现漏洞，速度提升高达 100 倍，而性能开销仅为 13%。DDGF 展示了人在回路中模糊测试的巨大潜力。
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