XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出假
克隆和假应用程序缓解
威胁和攻击，例如利用AI生成的复制品，这些复制品模仿合法的应用程序接口和功能，直到最小的相互作用细节，从而使传统工具的检测无效；使用动态调整行为的自适应恶意软件模块，以在运行时逃避基于签名的或启发式分析；部署多层混淆技术，结合加密，虚拟化和垃圾代码插入以在克隆的应用程序中隐藏恶意有效载荷；利用受信任的开发人员劫持，被盗或制造的证书用于将克隆上传到官方应用商店；操纵运行时环境，使用运行时钩或动态重新编译将恶意代码注入否则清洁应用程序中；武器化应用内广告框架以执行单击欺诈或交付恶意重定向，而无需修改应用程序本身；利用自动化应用程序克隆工具包同时生产针对多个平台的质量分布的假应用程序；并执行破坏完整性的攻击，例如降级应用程序版本来利用传统漏洞或绕过现代安全机制。
DNA测试可以为假阳性
亲子关系测试被认为是确定孩子生物父亲的确定方法。DNA测试是可靠且准确的，并且在许多情况下已被用于确定父亲鉴定。但是，与任何科学方法一样，有时结果可能是错误的。在本文中，我们将探讨DNA亲子鉴定结果是错误的原因以及您可以采取什么措施来防止它们的原因。污染是假阳性DNA导致亲子鉴定的主要原因之一。当外来DNA进入测试样本时，会发生这种情况。最常见的污染源是用于收集DNA样品的拭子。使用无菌拭子并确保尚未被任何其他材料污染很重要。一个显着的DNA污染案件导致了一个错误的说法，即案件涉及卢克·安德森（Luke Anderson），他是一个被错误地指控谋杀的无家可归者。安德森的DNA在受害者的衣服上发现，导致他被捕和拘留。然而，后来发现安德森的DNA被转移到了那天晚上安德森（Anderson）放在安德森（Anderson）上的费尔德瑟（Feldsser）的衣服上。在犯罪现场使用受害者时，救援人员不知不觉地将安德森的DNA转移到了受害者的衣服上。不准确是在亲子核检验中假阳性DNA的另一个常见原因。当样本被错误标记或与其他样品混合时，就会发生这种情况。
连续的假媒体检测
生成技术在这些技术的炒作驱动的驱动下继续以高度高的速度发展。这种快速的进步严重限制了DeepFake探测器的应用，尽管科学界做出了许多努力，但仍在努力实现对不断变化的内容的足够强大的性能。为了解决这些局限性，在本文中，我们提出了对两种连续学习技术的分析，以一系列短序列的假媒体进行分析。这两个序列都包括来自gan，计算机图形技术和未知来源的复杂和异质范围的深击（生成的图像和视频）。我们的实验表明，持续学习对于减轻对普遍性的需求可能很重要。实际上，我们表明，尽管有一些局限性，但持续的学习方法有助于在整个训练序列中保持良好的表现。为了使这些技术以一种足够健壮的方式工作，但是，序列中的任务必须具有相似性。实际上，根据我们的实验，任务的顺序和相似性会随着时间的推移影响模型的性能。为了解决这个问题，我们表明可以根据其相似性分组任务。这种小措施即使在更长的序列中也可以显着改善。这个结果表明，持续的技术可以与最有前途的检测方法结合使用，从而使它们能够赶上最新的生成技术。除此之外，我们还概述了如何将这种学习方法集成到持续集成和连续部署（CI/CD）中的深层检测管道中。这使您可以跟踪不同的资金，例如社交网络，新的生成工具或第三方数据集，并通过连续学习的集成，可以持续维护检测器。
顶骨内脑膨出
脑膨出是脑实质通过颅底或颅顶骨性缺损突出[1]。脑膨出可能是先天性疾病（类似于神经管缺损），也可能是后天事件导致的，如感染、创伤、肿瘤和医源性原因[2,3]。据估计，每 3,000-10,000 个活产婴儿中就有 1 个是先天性脑膨出[4]。人们提出了许多脑膨出的分类系统，但最被接受的是 Matson [5] 的分类系统，该系统根据脑膨出的位置分为：基底、枕骨、凸面和闭锁。这些病变通常位于中线，从鼻部到枕部，四分之三的脑膨出发生在后部[6]。如果缺损仅占据硬脑膜和内板，而颅骨外板完整，则实质疝会发生在板内空间，称为板内脑膨出 [7]。尤其是偏离中线的顶叶脑膨出非常罕见，仅占所有脑脊髓畸形的 1% 和脑膨出的 10% [2,8]。我们在此报告
皮质视觉假体的最新进展
摘要 — 有人提出，通过植入皮层中的电极对初级视觉皮层 (V1) 进行电刺激，可帮助患有各种视力障碍的患者恢复视力。尽管成功诱发了人类受试者的视觉感知，但基于电极的皮层植入物的稳定性仍然有限，部分原因是复杂的生物和化学反应会随着时间的推移降低单个电极的有效性。此外，通过传统电极进行的电刺激无法避免激活远处神经元的轴突，从而降低了植入设备可能达到的潜在敏锐度。微线圈的磁刺激是一种潜在的传统电极替代品，因为使用感应来激活神经元可以提供长期稳定的界面，而且线圈产生的空间不对称场可以定向以避免不必要的轴突激活。我们在此介绍新型可植入微线圈，并通过体外和体内动物实验证明其有效性。
使用差异形式的量子机械预期值推导
摘要通常是各种物理量的预期值，例如占据某些状态的电子数量或不同电子状态之间的库仑相互作用，可以用积分来表示。相比之下，我们的方法基于差异形式，表明可以通过平均时间来获得期望值。确认我们方法的有效性，我们准备了两种情况：一个是一个非常简单的情况，没有多体相互作用，另一种是包含多体项的情况（最简单的安德森·哈密顿式）。关于简单的情况而没有包含多体项，我们可以分析地证明，占据从我们方法得出的任何状态的电子数量等同于从绿色功能方法中评估的分析。包括多体项时，我们的结果显示了与绿色功能方法得出的分析方法的良好数值一致。通过两种情况，基于我们方法的预期值计算被认为是有效的。
真还是假？人工智能与媒体素养
分组并给每个小组两个例子，一个是真实的，一个是人工智能生成的。让学生对这两个例子进行事实核查，看看他们发现了什么。• 是否列出了来源，是否可信？• 作者是谁？他们是专家、研究人员，有资格吗？等等。• 他们写这篇文章的动机是什么？它是否有证据支持和/或经过同行评审？• 你能发现任何偏见吗？• 他们发现的内容是否得到其他可靠来源的证实？• 他们是否分享了事件发生的时间和地点的详细信息？