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World File Search System伪造
量子旋转的伪马约拉拉伪造功能重新归一化
我们实施了Honerkamp和Salmhofer [Phys。修订版b 64，184516（2001）]进入了量子自旋系统的伪摩霍拉纳功能重新归一化组方法。由于这种方法的重新归一化组参数是物理量，因此与更常规的重新归一化组参数相比，温度t，数值效率显着提高，尤其是在计算限制性 - 温度相图时。我们首先采用此方法来确定简单的立方晶格上J 1 -j 2 Heisenberg模型的有限温度相图，在此，我们的发现支持了围绕高挫折点J 2 = 0的消失的小型非磁相的主张。25 J 1。 也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。 最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。 在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。25 J 1。也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。
医疗政策定量胎合法/伪造
指南：•本政策未证明福利的福利或授权，这是由每个个人保单持有人条款，条件，排除和限制合同指定的。它不构成有关承保或报销/付款的合同或担保。自给自足的小组特定政策将在小组补充计划文件或个人计划决策中指导其他情况时取代该一般政策。•最重要的是通过编码逻辑软件适用于所有医疗主张的编码编辑，以评估对公认国家标准的准确性和遵守。•本医疗政策仅用于指导医疗必要性，并解释用于协助做出覆盖决策和管理福利的正确程序报告。范围：X专业X设施描述：瞳孔检查已被用作重症患者的基本措施，对疾病的预后和管理很重要。传统上，瞳孔测量是以主观的方式进行的 - 通过笔手电筒来评估反应性和学生规模的瞳孔量表。瞳孔测定法是指测量学生直径的客观方法。Neuroptics NPI-100划分仪是一种手持式便携式红外装置，可靠地测量瞳孔光反射和学生尺寸。是神经学瞳孔指数（NPI）的数字量表，允许对瞳孔反应进行更严格的解释和分类。研究受到不受控制的设计的限制；缺乏高质量控制的临床试验数据。策略：通过比较瞳孔的光反射与NPI模型中的规范性数据，并自动得出瞳孔反射是正常范围（“ Brisk”），还是在正常范围内（“ Slugggy”）（“ Sluggging”），并提供可靠的拟定响应的方式来定量分类。在已发表的同行评审的科学文献中没有足够的证据证明了定量式划分测定法的有效性或临床实用性。尚未确定瞳孔测定法的作用。
taghi khoshgoftaar-伪造样本文件
本文是在候选人论文顾问，计算机和电气工程和计算机科学系Mehrdad Nojoumian博士的指导下准备的，并已由其监督委员会成员批准。它已提交给工程与计算机科学学院的学院，并被部分满足了对科学硕士学位的要求。
伪造的Instagram个人资料标识和分类...
这项研究的未来范围涉及几种有前途的进步途径。首先，将实时数据流集成到模型中可以增强其对不断发展欺诈行为模式的适应性。将模型的适用性扩展到Instagram到其他社交媒体平台，这为全面打击在线欺诈提供了机会。此外，精炼模型的功能设置以包括行为，语言和基于图像的线索可以提高其在检测复杂的假概况方面的准确性。监视用户参与模式可以为个人资料真实性提供更深入的见解，从而促进了更多细微的分类。与社交媒体平台和网络安全专家的合作努力可以增强模型的可扩展性和实际实施。总的来说，这些指示有望推动与假概况的斗争，从而为全球用户奠定了更安全的在线环境。
使用机器学习和深度学习进行深度伪造检测
深度伪造技术的泛滥使人们能够制作出高度逼真的假图像，对社会构成了越来越大的威胁。使用人工智能工具创建 DF 是一项简单的任务。检测和缓解深度伪造内容已成为媒体、安全和隐私等各个领域的一项关键挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用最先进的深度学习和机器学习技术检测深度伪造图像和文本的新方法。我们的方法利用深度神经网络（包括卷积神经网络 (CNN)）的强大功能来分析区分真实内容和深度伪造的细微模式和特征。我们使用真实和深度伪造图像的多样化数据集来训练和微调我们的模型，确保稳健性和适应性。所提出的系统结合使用图像取证技术、语言分析和行为建模来识别图像中的不一致和异常。通过结合多模态特征，我们的方法在区分真实内容和深度伪造内容方面实现了高水平的准确性。深度伪造技术的激增引发了人们对各个领域数字内容真实性的极大担忧。本研究侧重于开发一个全面的框架，以有效识别和缓解深度伪造图像处理的泛滥。通过利用机器和深度学习方法的进步，本研究提出了一种强大的方法来应对复杂的伪造媒体带来的挑战。此外，我们提出了一种可扩展且高效的实现，允许实时或批处理，使其适用于各种应用。
人工智能在选举中的应用——“深度伪造”和“合成媒体”定义示例
在 2023 年 9 月的州行政和退伍军人事务 (SAVA) 临时委员会会议上，成员投票决定在委员会工作计划中为成员主题分配 0.25 FTE。在 2023 年 11 月的会议上，委员会成员投票决定对蒙大拿州的选举安全进行研究，并创建一份确保蒙大拿州选举安全的项目清单。在 2024 年 1 月的 SAVA 会议上，委员会成员投票决定将 AI 在选举中的使用添加到研究计划中。在 2024 年 3 月的 SAVA 会议上，委员会成员要求在与规范 AI 在选举中的使用相关的立法和法规中提供“深度伪造”定义的示例。本文包括来自美国政府机构的示例、非营利组织公共公民的示范立法以及来自全国各地州的法规和法案。根据 NCSL，2023 年，立法在提及 AI 时可能会使用不同的术语，例如“深度伪造”、“合成媒体”或“欺骗性媒体”。这些术语都指人们通常认为的 AI，但根据使用的术语和法规如何定义，可能具有不同的含义。
打击深度伪造
数字水印可以嵌入媒体中，这有助于检测后续的深度伪造。一种形式的水印会添加计算机可检测但人类无法察觉的像素或音频模式。这些模式会在任何被修改的区域中消失，从而使所有者能够证明媒体是原始媒体的更改版本。另一种形式的水印会添加一些功能，使使用该媒体制作的任何深度伪造看起来或听起来都不真实。 元数据（描述媒体中数据的特征）可以以加密安全的方式嵌入。缺失或不完整的元数据可能表明媒体已被更改。 区块链。将媒体和元数据上传到公共区块链会创建一个相对安全的版本，该版本无法更改，否则其他用户会发现更改。然后任何人都可以将文件及其元数据与区块链版本进行比较，以证明或反驳真实性。
通过脱盐排放的盐水的二氧化碳矿化... Ava Miklos Tompkins高中对不同形式的科学研究和研究的抽象研究涉及各种不同的道德和S 密码学以防止伪造 解锁潜力：区块链技术及其对巴基斯坦农业供应链的影响 漫画，寄生的关系和儿童的社会能力
＃顾问摘要气候变化和全球变暖是与增加全球二氧化碳排放相关的主要环境挑战。此外，全世界和他海湾地区尤其遭受了清洁水源的稀缺。因此，本研究的重点是通过应用矿化过程解决这两个关键问题。CAO和MGO是对碳酸过程产生显着贡献的二价阳离子之一。CO，MGO和CAO之间的碳酸反应产生碳酸钙（CACO3）和碳酸镁（MGCO3）等碳酸盐矿物质。因此，可以将含有大量CA和MG离子的倒置单元从反渗透单元中出来。在这项研究中，已经研究了盐水浓度，接触时间，温度和压力对盐水矿化的影响。实验的结果表明，二氧化碳矿化速率主要取决于三个因素，即温度，浓度和时间，不主要取决于压力。通过实验，很明显，矿化过程的最佳条件是温度为70°C，实验时间为3小时。还研究了二氧化碳矿化对电容性，电容性，阻抗，pH，EC，指数（Brix）和盐度的影响。引言气候变化我们时代最严重的环境挑战之一主要是由于全球CO 2排放的增加。要在海湾提供纯净水，需要处理海水。另一方面，海湾地区正遭受纯净水源的稀缺性。海水处理过程通过蒸馏和膜分离去除盐，以获取水可饮用并出于工业目的而进行。大多数脱盐海水的公司都位于电站附近，因为淡化过程会消耗大量能源，因此这导致了二氧化碳增加。人类呼吸受到大气中二氧化碳比例的持续增加的负面影响。呼吸道二氧化碳的毒性发生在一个人呼吸高二氧化碳时，但是当人们永久暴露于二氧化碳时，尚不清楚什么水平会影响人类健康。血液样本是从住在工厂附近的人们那里采集的，其中指出，思维能力降低了，每百万人为600份的人的健康症状用于短期暴露。因此，停止二氧化碳排放或从海水淡化植物中取出它很重要。可以去除或减少二氧化碳的方法之一是矿化。以这种方式，二氧化碳与镁和钙反应形成碳酸钙和碳酸镁，当反应发生在水中时，二氧化碳矿化速率会增加。另一个
使用机器学习的伪造资料识别
像Instagram和Facebook这样的社交媒体对我们的数字生活产生了很大的影响，但它们也受到传播有害内容的虚假概况的困扰。解决此问题的当前方法不是很准确。我们的数字生活受到Instagram和Facebook等社交网站的极大影响，但它们也受到共享破坏性内容的虚假角色困扰。当前解决此问题的方法不是特别有效。为了更好地识别欺诈性概况，我们采用了监督的学习，尤其是极端的梯度提升（XG Boost）。为了帮助识别和突出显示这些假货，我们还制作了一个网页。通过这种方式处理社交媒体上的假冒资料问题是更容易的。在当今的数字时代，社交媒体平台和在线团体上虚假概况的普遍性越来越大。
人类和人工智能如何合作检测深度伪造？
长期以来，视频证据一直是表明某人是否做过或说过某事的最佳方式。不幸的是，深度伪造的兴起意味着情况已不再如此。深度伪造是显示人们说或做的事情的视频，这些视频是由基于深度学习的人工智能 (AI) 系统创建的，因此得名深度伪造。过去几年，有少数深度伪造视频在网上疯传。其中包括巴拉克·奥巴马、唐纳德·特朗普和马克·扎克伯格等知名人物的视频