Thousands of WordPress Websites Infected with Malware
恶意软件包括四个独立的后门：创建四个后门有助于检测并删除具有多个重新输入的攻击者。我们以前从未见过的独特案例。这可能是通过滥用无法监视用户浏览器中的第三方依赖的网站而进行的另一种攻击。四个后门：下面说明了四个后门的功能：Backdoor 1：Backdoor 1，上传并安装了一个名为“ Ultra Seo处理器”的假插件，该插件当时用于执行攻击者命令...
辍学通常是指从其所属的组织或社会中删除或采取反建制行动。这个词具有负面含义，例如辍学或辍学，通常不被认为是非常有利的。 但是，在AI（人工智能）的机器学习中，该术语具有完全不同的含义。它在提高AI学习准确性方面起着重要作用。辍学不仅可以应用于机器学习，还可以应用于组织成长的体育培训和培训。 这次，让我们看一下辍学。 AI机器学习是根据大量培训数据进行的。通过重复机器学习，可以提高未来预测和数据分类的准确性。当AI首次发展时，它像人类一样犯了各种错误。但是，与人类不同，他们不会抱怨或疲倦，并且始终继续学习。这将越来越提高准确性。过度学习是AI机器学习中的一个问题。过度学习是指在训练过程中获得高精
国際福祉機器展2024に行ってきた－テクノロジーは介護人材不足の解決策となるのか
据厚生劳动省1称，与2022年相比，2040年将需要约57万名新护理人员。随着各行各业都出现劳动力短缺的情况，确保所需的人员数量并不容易。作为确保人力资源的措施，厚生劳动福利白皮书2建议改善工作条件，通过使用ICT和护理机器人等技术提高生产率，以及接收外国护理人员。我参加了10月2日至4日在东京国际展示场举办的2024年国际福利设备展览会。从“科技能否解决护理人员短缺问题？”的角度来看，我重点关注的产品是Kaamic Network Co., Ltd.开发的主要支持家庭护理的软件，以及Kanamic Network Co., Ltd.开发的老年人监控软件。 Econavista Co., Lt
这是 Angry Bear 上的新安全系统。登录 Angry Bear 时，您可能会看到它。如果登录时系统询问您是否是人类，请回答“是”。这只是输入的一部分，而不是骗局。文章 CloudFlare 最先出现在 Angry Bear 上。
Duo-LLM: A Framework for Studying Adaptive Computation in Large Language Models
这篇论文被 NeurIPS 2024 的高效自然语言和语音处理 (ENLSP) 研讨会接受。大型语言模型 (LLM) 通常使用固定的计算预算逐个生成输出，导致资源利用率低下。为了解决这一缺点，混合专家 (MoE) 模型、推测解码和早期退出策略方面的最新进展利用了计算需求可能根据输入的复杂性和性质而有很大差异的洞察力。然而，确定动态执行的最佳路由模式仍然是一个开放的问题……
It's Surprisingly Easy to Jailbreak LLM-Driven Robots
人工智能聊天机器人（例如 ChatGPT）和其他由大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序人气飙升，促使许多公司探索由 LLM 驱动的机器人。然而，一项新研究现在揭示了一种自动化入侵此类机器的方法，成功率高达 100%。通过绕过安全护栏，研究人员可以操纵自动驾驶系统与行人相撞，操纵机器狗寻找危险的地方引爆炸弹。本质上，LLM 是智能手机用来预测用户正在输入的单词其余部分的自动完成功能的增强版。经过训练可以分析文本、图像和音频的 LLM 可以提供个性化的旅行建议，根据冰箱内容的图片设计食谱，并帮助生成网站。LLM 处理文本的非凡能力促使许多公司使用人工智能系统通过语音命令帮助控制机器人，将用户的
加热等离子体以进行聚变研究需要兆瓦级的功率。研究托卡马克用于实现必要功率输入的一种方法是中性束注入 (NBI)。使用 NBI，快速中性粒子在称为束源的装置中产生，然后注入等离子体中。
The Production Of Commodities And The Structure Of Production: An Example
图 1：两种技术的工资曲线1.0 简介奥地利学派经济学家经常用哈耶克三角形（Hayek 1931、Rothbard 1962、Skousen 1990、Garrison 2001、Machaj 2017）来表示生产结构。通常，最高级别的商品是用非辅助劳动力或其他未生产的原始资源生产的。（Fillieule (2007) 是一个例外，其中哈耶克三角形是用无限的非生产投入流构建的。）很少考虑通过商品生产商品的模型，如 Sraffa (1960) 所讨论的。这篇文章说明了如何在流动资本的情况下用这种模型构建哈耶克三角形。它还说明了使用这种三角形来讲述奥地利经济学家想要讲述的故事是如何无法维持的。这篇
Reinforcement Learning for Physics: ODEs and Hyperparameter Tuning
使用 gymnasium 控制微分方程并优化算法超参数照片由 Brice Cooper 在 Unsplash 上拍摄如前所述，强化学习 (RL) 提供了一种强大的新工具来应对控制非线性物理系统的挑战。非线性物理系统的特点是行为复杂，输入的微小变化可能导致输出的剧烈变化，或者只有微小的输出变化可能来自大输入。解决方案可以分裂，相同条件可以产生不同的输出，甚至以路径依赖的形式具有“记忆”。我们介绍了两种将 RL 应用于非线性物理系统的不同方法：传统的基于神经网络的软演员评论家 (SAC) 和不常见的基于遗传算法的遗传编程 (GP) 方法。简而言之，SAC 使用两个神经网络，一个用于学习环境的行为方
释放 RAG 工作流的全部潜力为什么、何时以及如何对增强型 RAG 进行分块我们如何分割球？（使用 Cava 生成）大型语言模型在单个请求中可以处理的最大标记数称为上下文长度（或上下文窗口）。下表显示了所有版本的 GPT-4 的上下文长度（截至 2024 年 9 月）。虽然上下文长度随着每次迭代和每个新模型而增加，但我们可以为模型提供的信息仍然有限。此外，输入的大小与 LLM 生成的响应的上下文相关性之间存在反比关系，简短而集中的输入比包含大量信息的长上下文产生更好的结果。这强调了将数据分解成更小、更相关的块的重要性，以确保 LLM 做出更合适的响应 — — 至少在 LLM 无需重新训练即可处
Apple Workshop on Privacy-Preserving Machine Learning 2024
在 Apple，我们认为隐私是一项基本人权。这也是我们的核心价值观之一，影响着我们的研究以及 Apple 产品和服务的设计。了解人们如何使用他们的设备通常有助于改善用户体验。但是，访问提供此类见解的数据（例如，用户在键盘上输入的内容以及他们访问的网站）可能会损害用户隐私。我们开发了系统架构，通过利用机器学习 (ML) 的进步（例如私有联邦学习 (PFL)）结合……来实现大规模学习。
Is the Best Form of Input Interactive?
本文总结了正在进行的实验的初步结果，该实验测试了基于文本的计算机游戏（称为超文本小说 (HF)）与传统阅读作业在教授法语语法和词汇方面的比较。我的假设是交互式输入更引人注目，并能带来更多的习得。输入的重要性输入的相关性已被……文章最佳输入形式是交互式的吗？首先出现在《语言杂志》上。
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
Coast Guard: Autonomous Ships and Efforts to Regulate Them
GAO 发现国内外都在开发自主船舶，并有可能改变海洋环境。这些船舶使用各种传感器和其他技术来控制速度和方向、避免碰撞，并在有或没有人工输入的情况下进行导航，无论是在船上还是从远程操作中心（见图）。截至 2024 年 6 月使用的商业自主船舶技术示例当前的商业用途相当狭窄，涉及直接控制船舶或在需要时可以接管控制的人。GAO 采访的美国和国际行业利益相关者描述了安全性、效率和劳动力多样性的提高，以及其他潜在好处。然而，一些人表达了担忧，并指出了开发和证明这些技术用于安全商业用途所涉及的挑战。此外，无人驾驶或完全自主的技术可能会给海洋环境带来新的安全风险，并可能对美国的法律框架提出挑战，该法律框架要
MagicSlides Pricing, Pros Cons, Features, Alternatives
MagicSlides 是一款由 AI 驱动的 Google Slides 插件，旨在快速轻松地将您的想法转化为专业的演示文稿。通过利用先进的 AI 技术，MagicSlides 会根据您输入的文本或主题自动生成包含相关内容和视觉效果的幻灯片。此工具旨在消除繁琐的幻灯片创建过程，使其成为专业人士、教育工作者、学生以及任何需要高效创建演示文稿的人的理想选择。 MagicSlides 的优缺点 优点： 节省时间：MagicSlides 通过自动生成幻灯片显著减少了创建演示文稿所需的时间。 无缝集成：它与 Google Slides 无缝集成，确保用户友好的体验。 自定义 […]
OWM Info Hour - Manual Weight Entries
NIST 度量衡办公室将就 NIST 手册 44 第 2.20 节秤代码段落 S.1.12. 手动重量输入和 UR.3.9. 手动重量输入的使用进行非正式讨论。本次讨论将涵盖以下内容
NIST Researcher Publishes Paper on Design of Control Systems with Nonlinearities
在最近发表于《国际控制杂志》的一篇题为“针对幅度和斜率受限输入的具有多个无记忆非线性的控制系统的设计”的论文中，NIST 研究员 Van Sy Mai 及其同事
Aviation Security: Transportation Security Administration Could Further Improve Officer Engagement
GAO 发现的内容 美国运输安全管理局 (TSA) 的领导层已确定需要提高员工敬业度（他们对工作的使命感），并将其作为该机构安全使命的核心。根据人事管理办公室的数据，敬业的员工更具创新性、生产力和工作忠诚度，因此离职的可能性较小。 GAO 发现，有五个关键驱动因素影响 TSA 运输安全官员 (TSO) 的敬业度，而 TSO 员工占 TSA 员工的大多数。 TSA 已采取行动解决所有五个关键驱动因素。然而，与每项相关的挑战仍然存在。例如，为了解决 TSO 对绩效管理和认可的担忧，TSA 从 2018 年开始要求主管参加 1 小时的绩效管理课程。2021 年，它设立了两个奖励最佳绩效的计划。然而，
