XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System风险
要求公开报告高风险人工智能的使用情况
这种机构使用影响安全或权利的人工智能工具的总结对于各种内部和外部目的都至关重要。在内部，机构可以利用工具使用目的的高级概述来确保这些工具能够有效地用于解决采购或开发它们时遇到的问题。在外部，发布有关影响安全或权利的人工智能系统使用情况的信息可以与公众建立至关重要的透明度，并帮助公众验证系统是否用于机构政策中定义的目的。5 在大多数情况下，作为其工具基本操作的一部分，供应商将能够根据案例无缝生成汇总统计数据
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
![[利格列汀]风险管理计划摘要](/simg/b/b2b2aaea55df94670db6fe7d4c339d4b263a6f2d.webp)
tavi风险计分数癌症
简单的摘要：针对Kras突变肿瘤的专有药物的开发在事实上是一个巨大的挑战。这种困难源于RAS蛋白对GTP的高亲和力，并且缺乏有助于药物结合的疏水“口袋”。然而，一种开创性的基因编辑工具CRISPR技术的广泛性彻底改变了肿瘤研究，尤其是那些专注于KRAS突变的肿瘤研究。本文对在KRAS突变癌的背景下利用CRISPR系统的基本和转化研究进行了综述。它封装了最新的大步，在理解Kras生物学的机理细微差别方面，阐明了关键主题，例如耐药性，抗肿瘤免疫反应，表观遗传调节以及突变者KRAS对合成杀伤性的利用。总而言之，本文涉及在与KRAS相关的研究中采用CRISPR技术的当前局限性，同时还提出了在这个动态领域中进行未来完善和优化的途径。
基础设施的气候变化风险考虑相互依存和级联危害
开发解决方案本报告提出了一种总体风险评估方法，用于评估通过气候变化对关键基础设施构成的风险。虽然提出的方法是通过审查国家和国际研究以及作者在开发风险评估方面的经验而开发的，但成功实现该项目目标的关键要素是与多个基础设施部门的关键利益相关者的广泛互动。这种参与提供了有关当前实践以及实施有意义的风险评估时面临的挑战和障碍的宝贵信息。同样，跨部门利益相关者的存在强调了确保可以实现跨部门的风险方法评估基础设施的机会和挑战。从这些交互中，提出了有关关键问题的建议，例如数据收集，数据共享，数据安全，资源需求和监视制度，可以在爱尔兰语境中合理实施。
风险管理计划（RMP）
化学类别 美西律是一种非选择性电压门控钠通道阻滞剂，属于 IB 类抗心律失常药物。它是一种芳香醚和一级氨基化合物。 作用方式概述 美西律是一种局部麻醉剂、抗心律失常剂，结构类似于利多卡因。美西律可有效抑制诱发的室性心律失常。美西律与利多卡因一样，可抑制内向钠电流，从而降低动作电位 0 期上升率。美西律缩短浦肯野纤维中的有效不应期 (ERP)。ERP 的减少幅度小于动作电位持续时间 (APD) 的减少幅度，从而导致 ERP/APD 比率增加。 关于其成分的重要信息 化学活性物质 产品信息超链接
一种降低秘密风险的加密方法
现代软件依赖于操作的秘密 - API键，代币和凭证对于与Stripe，Twilio和AWS等服务互动的应用程序至关重要。这些秘密中的大多数存储在平台本地的秘密经理中，例如AWS Secrets Manager，Vercel环境变量和Heroku Config vars。这些系统通过集中秘密并无缝将其注入运行时环境来提供便利。但是，此集中化引入了重大风险。如果被违反，它们会暴露在其中存储的所有秘密，从而导致爆炸半径，可能会泄漏数千甚至数百万个秘密。同时，诸如.ENV文件之类的替代方案最小化爆炸半径，但缺乏防止未经授权访问所需的保障措施。开发人员在具有较大风险或复杂性较大的爆炸半径的较高风险或复杂性之间进行选择。需要的是基于混合密码学而不是信任的秘密系统，允许开发人员在而无需任何第三方保持安全的情况下对秘密进行加密。在本文中，我们使用库在运行时解密加密秘密文件的库为这些风险提出了解决方案，并用平台的Secrets Manager中分别存储了一个私钥。此方法包含漏洞的爆炸半径，同时保持.ENV文件的简单性。即使一个组件（无论是加密的文件或秘密经理）还是受到妥协的，秘密仍然安全。只有同时访问两者都可以暴露它们。
回复：请求对 NIST 根据行政命令 14110 分配的草案文件（第 4.1、4.5 和 11 节）发表评论。NIST AI 600-1，人工智能风险管理框架：生成人工智能概况
○ “第三种可能性可能在短短几年内出现，即当人工智能被赋予一个目标，包括或暗示维持其自身代理时，失去控制，这相当于生存目标。这可能是人类创造者有意为之，也可能是实现人类给定目标的一种手段（让人想起电影《2001：太空漫游》）。事实上，人工智能系统可能会得出结论，为了实现给定的目标，它不能被关闭。如果人类试图关闭它，可能会发生冲突。这听起来像科幻小说，但它是可靠的、真实的计算机科学。”
前次妊娠期糖尿病与第二次妊娠中发生大于胎龄儿和巨大儿的风险相关
结果：既往有过 GDM 的女性（分别为 22.67% 和 10.25%）第二次妊娠期间 LGA 和巨大儿的发生率显著高于无既往有过 GDM 的女性（分别为 15.34% 和 5.06%）（P < 0.05）。调整潜在混杂因素后，既往有过 GDM 与第二次妊娠期间 LGA（aOR：1.511，95% CI：1.066-2.143）和巨大儿（aOR：1.854，95% CI：1.118-3.076）显著相关。分层分析显示，这些关联仅在第二次妊娠期间无既往 LGA、有 GDM、适当的妊娠体重增长 (AGWG)、非高龄产妇和男婴的女性中存在（P < 0.05）。与过度 GWG (EGWG) 相比，AGWG 与未患过 GDM 的女性在第二次怀孕期间患 LGA 和巨大儿的风险较低相关，而之前患过 GDM 的女性则未观察到这种相关性。在未患过 GDM 的女性中，如果孕前 BMI 正常，AGWG 的 LGA 和巨大儿风险显著降低