有大量且不断增长的证据和文学探索人工智能（AI）技术对整个社会，政治和人类的影响。单独的平行工作已经探索了人类的存在风险，包括但不限于非对齐的人工通用智能（AGI）的风险。在本文中，我们认为当前和近期人工智能技术有可能通过充当中间风险因素来促进存在风险的观念，并且这种潜力不仅限于不规则的AGI场景。我们提出这样的假设，即AI的某些已经记录的影响可以充当存在的风险因素，从而放大了先前确定的存在风险来源的可能性。此外，即使在没有人工通用智能的情况下，未来十年的未来发展也有可能极大地加剧这些危险因素。我们的主要贡献是对潜在的AI风险因素以及它们之间的因果关系的（非排斥）的解释，重点是AI如何影响电力动态和信息安全。该博览会表明，从AI系统到没有假设未来AI能力的存在风险存在因果途径。

As social media grows faster, harassment becomes more prevalent which leads to considered fake detection a fascinating field among researchers. The graph nature of data with the large number of nodes caused different obstacles including a considerable amount of unrelated features in matrices as high dispersion and imbalance classes in the dataset. To deal with these issues Auto-encoders and a combination of semi-supervised learning and the GAN algorithm which is called SGAN were used. This paper is deploying a smaller number of labels and applying SGAN as a classifier. The result of this test showed that the accuracy had reached 91\% in detecting fake accounts using only 100 labeled samples.

经过培训的用于预测DNA序列细胞事件的深层神经网络已成为新兴工具，以帮助阐明全基因组关联研究中鉴定的关联的生物学机制。为了增强培训，在以前的工作中通常利用了多任务学习（MTL），因为事件模态或单元格类型需要多个培训网络。所有现有作品均采用一个简单的MTL框架，所有任务都共享一个单个特征提取网络。这种策略即使在一定程度上有效地导致了大量的负转移，这意味着存在大部分任务，通过MTL获得的模型的表现比单个任务学习差。已经开发了用于解决其他域中这种负转移的方法，例如计算机视觉。但是，这些方法通常很难扩展以处理大量任务。在本文中，我们提出了一个高度可扩展的任务分组框架，以通过仅共同培训彼此有益的共同培训任务来解决负面转移。所提出的方法利用与任务特定分类头相关的网络权重，可以通过一次性的所有任务进行联合培训来廉价获得。我们使用由367个表观遗传概况组成的数据集的结果证明了所提出的方法的有效性及其优于基线方法。

灵感来自于自然语言处理中的多主头注意（MHA）机制，这封信提出了多UAV路径规划的迭代单人主题（ISHA）机制。ISHA机制由沟通助手收集UVS的状态嵌入式并将注意力分数矢量分配给每个UAV。ISHA计算的注意分数确定了每个UAV的控制决策中应考虑与其他无人机的交互程度。仿真结果证实了基于ISHA的通信和控制框架实现了比MHA辅助基线更低的UAV碰撞风险的快速旅行，特别是在通信资源有限下。