XiaoMi-AI文件搜索系统
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![arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac976b75fbfc6fb0537e43bd89309e7daeef3e75.webp)
arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日
摘要 - LARGE语言模型（LLM）被认为具有自动化安全任务的有希望的潜力，例如在安全操作中心（SOCS）中发现的任务。作为评估这种感知潜力的第一步，我们调查了LLM在软件pentesting中的使用，其中主要任务是自动识别源代码中的软件安全漏洞。我们假设基于LLM的AI代理可以随着时间的推移而改进，因为人类操作员与之互动，可以为特定的安全任务进行特定的安全任务。可以通过第一个步骤来通过工程提示根据产生的响应提示为LLM提供的第一个步骤，以包括相关的上下文和结构，以便模型提供更准确的结果。如果经过精心设计的提示在当前任务上产生更好的结果，也会为未来的未知任务产生更好的结果，则此类工程工作将变得可持续。为了审查这一假设，我们利用OWASP基准项目1.2，其中包含2,740个手工制作的源代码测试案例，其中包含各种类型的漏洞。我们将测试用例分为培训和测试数据，在该数据中，我们根据培训数据（仅）来设计提示，并在测试数据上评估最终系统。我们将AI代理在测试数据上的性能与没有及时工程的代理商的性能进行了比较。我们还将AI代理的结果与Sonarqube的结果进行了比较，Sonarqube是一种用于安全测试的静态代码分析器。结果表明，使用LLMS是一种可行的方法，用于构建用于填充软件的AI代理，可以通过重复使用和及时的工程来改进。我们使用不同的现成的LLMS（Google的Gemini-Pro）以及OpenAI的GPT-3.5-Turbo和GPT-4-Turbo（带有聊天完成和Assistant Apis）构建并测试了AI代理的多个版本。
使用人工智能自然语言处理的 VR 读书应用程序提案
所提出的 VR 应用的特点是使用 AI 自然语言处理来阅读和理解书中的日语单词，并在 VR 眼镜中显示适当的图像。通过一款名为 Immersion VR Reader 的应用程序已经实现了在 VR 中阅读书籍的功能，该应用程序专为 Oculus GO (2) 提供。但是，这个应用程序存在一个问题。当我们开始开发本文提出的 VR 应用程序时，它仅支持英语。另一个原因是，还没有开发其他支持日语阅读理解的应用程序。作为回应，我们将注意力转向了 IBM 已经宣布的 Watson (3) 的使用。 Watson 的机器学习使用自然语言处理，具有理解文本的能力。在自然语言处理阶段，句子被分成几个单词，这个过程称为“分词”，然后每个单词被分配一个词性。此外，我们决定从中自动搜索名词，并将相应的搜索结果投影为VR。作为制作的第一步，我们将使用 Tone Analyzer 功能，这是 Watson 中可用的功能之一，可以提取阅读一段文本时感受到的情绪。此外，我们希望将获取到的情绪和对应的背景颜色投射到VR中。因此，本申请的特点是，利用Watson从文本中获得的情感数据，通过游戏引擎（Unity）获取，并构建相应的VR。这款应用程序的工作方式是，当你戴上 VR 眼镜时，空白处就会出现一个白色方块。然后，正在阅读的书的文本就会显示在空间的中心。接下来，系统自动搜索文本中的名词，并利用VR以360°视角投射与名词对应的图像和背景颜色。如果句子中除了名词之外还有您感兴趣的单词，您可以使用蓝牙遥控器手动选择它们。此外，用户还可以通过音调分析器阅读眼前书籍的全文，并根据自然语言处理的结果显示VR环境的背景颜色，从而通过声音表达场景的氛围。图像和颜色。这将实现。
五个不同领域的人工智能和大数据分析最新评论：文献计量摘要
摘要：学者和从业者最近开始在探索不同领域的新兴研究趋势时重点关注人工智能 (AI) 和大数据分析 (BDA)。文献计量综述技术已广泛应用于 AI 和 BDA 文献，以绘制现有的学术成果。我们总结了 711 篇关于 AI 及其子集和 BDA 的文献计量文章，这些文章发表在多个领域，以确定具有重大研究贡献的学科。我们从 Scopus Q1 和 Q2 期刊数据库中提取了 2012 年至 2022 年期间发表的文献计量综述论文。Scopus 数据库返回了来自 59 个国家/地区不同学科期刊上发表的 711 篇文献，平均每年被引用 17.9 次。我们使用多种软件和数据库分析器来调查数据，并展示最活跃的科学文献计量指标，例如作者和合著者、引文、共同引用、国家、机构、期刊来源和学科领域。美国是最具影响力的国家（101 篇文献；5405 次引用），而中国是产量最高的国家（204 篇文献；2371 次引用）。产量最高的机构是印度共生国际大学（32 篇文献；4.5%）。结果显示，五个学科集群的文献计量评论大幅增加：（a）商业与管理、（b）工程与建筑、（c）医疗保健、（d）可持续运营与 I4.0 和（e）旅游与酒店研究，其中大多数研究 AI 和 BDA 的应用和用例，以解决该领域的实际问题。过去文献计量分析中的关键词共现表明，BDA、AI、机器学习、深度学习、NLP、模糊逻辑和专家系统仍将是这五个不同领域集群中引人注目的研究领域。因此，本文总结了商业、工程、医疗保健、可持续运营和酒店旅游领域对 AI 和 BDA 的文献计量评论，并为对这些主题感兴趣的新手和经验丰富的研究人员提供了一个起点。
NBCC下一代测序（NGS）指南
A.基因函数分析基于CRISPR的功能筛选（基因敲除或激活）将基因型的变化连接到表型输出，通常用于查找特定实验条件必不可少的基因。在这些测定中，使用了一个合并的慢病毒单导向（SG）RNA库，其中每个SGRNA都通过唯一的条形码识别。典型的屏幕涉及端点读取，其中NGS鉴定出不同实验条件的细胞群中SGRNA频率的变化。使用Illumina简短读取序列进行分析，以识别和量化每个独特的SGRNA的条形码。可以使用PACBIO Revio系统上的长阅读测序进行确认（如果需要），请确认靶向集成。这还将确定引入等位基因特异性CAS9裂解的任何遗传变异，例如单核苷酸变异（SNV）。B.整个基因组测序我们使用短或长读测序提供整个基因组测序能力。简短的读取测序提供更高的深度，通常更便宜，并且仍然是分析特征良好的基因组的有效途径。使用PACBIO Revio进行的长阅读测序提供了鉴定复杂的结构变化（大插入/缺失，反转，重复和重复以及易位）的优势，并且最适合于从头开始基因组组装以及将单核苷酸聚糖（SNP）逐渐变化为单位基因组（SNP）。C.来自细胞，组织或器官的大量基因表达分析大量RNA测序（RNA-SEQ）可以使不同条件之间的基因表达分析。可以使用整个转录组，整个外显子组或有针对性的测序选项。用于差异表达分析，使用短阅读技术对转录本（转换为cDNA）进行测序，以识别和量化RNA表达水平。用于映射全长同工型，以识别转录本的剪接变体或替代性开始点和端点或将SNP分配给特定的同工型，因此使用我们的长读PACBIO REVIO测序仪进行分析。D.在RNA或DNA测序之前，单细胞生物学分离单细胞或单核可以使基因表达，染色质结构和拷贝数改变在混合细胞群体内的单细胞水平上进行评估。也可以使用条形码进行谱系跟踪。NBCC中可用的10倍铬平台是核心技术，可以轻松有效地分配单个细胞映射。E.空间分析我们使用纳米弦的GEOMX数字空间分析器耦合到Illumina测序。剖面区域。通过新授予的CFI授予Wrana和Pelletier，我们将从10倍基因组学获得10倍的Xenium和10倍Xenium和visium HD功能。
商业战略、现金持有量和股息支付
经营、投资和融资决策（Goshen & Hamdani，2016；Van den Steen，2016）。因此，如果不考虑公司的经营战略3，那么对公司为何以及何时持有现金或支付股息的任何解释都是不完整或误导的。然而，商业战略在这些重要决策中的作用仍未得到充分探索。因此，在本文中，我们研究了公司的商业战略在其现金持有和股息支付决策中的作用。本文的创新之处在于将管理文献中的组织理论与企业现金持有和股息支付的金融文献联系起来。使用 Bentley 等人（2013）对 Miles 和 Snow（1978、2003）战略类型学的改编，我们预测并发现证据表明，探矿者（防御者）可能比其他公司持有更多（更少）现金并支付更少（更多）的股息。此外，对遵循分析器策略的公司进行额外分析的结果与我们的主要结果一致。与本文密切相关的两项研究是 Magerakis 和 Tzelepis（2020 年；以下简称 MT）以及 Cao 等人（2022 年；以下简称 CCHL）。我们的研究在几个方面不同于 MT 和 CCHL。首先，与我们的研究不同，MT 和 CCHL 分别探讨了商业战略对现金持有量和股息支付的影响。鉴于公司的现金持有量和股息支付决策是相互关联的，孤立地考虑其中一个可能会导致相关遗漏变量问题，从而导致结果出现偏差。凯恩斯（1936 年）认为，内部资源有限的公司可以通过清算资产、发行新股/债务或跳过股息来增加资金。此外，大量现金持有量可以保护公司免受流动性危机的影响并促进股息支付。一家利润丰厚但缺乏足够现金支付股息的公司要么被迫借款，要么清算部分资产。另一方面，在支付股息之后，公司的现金持有量会下降。显然，现金持有量和股息支付是相互关联的。有强有力的实证证据支持这些观点。例如，Pinkowitz 等人（2006 年）论证并提供证据表明，在投资者保护较差的国家，由于控股股东存在内部现金被侵占的风险，投资者对支付的 1 美元股息的评价远高于公司内部保留的 1 美元现金持有量。Al-Najjar 和 Belghitar（2011 年）进一步证明公司现金持有量和股息支付是相互关联的。在他们的模型中，当他们估计现金时，他们控制股息，反之亦然。因此，与 MT 和 CCHL 不同，作为稳健性检验的一部分，我们使用联立方程方法估计我们的模型。其次，一些方法论问题和不一致的结果使人们对 MT 和 CCHL 研究结果的普遍性产生了怀疑。例如，MT 和 CCHL 都使用了非常长的样本期：分别为 1970-2016 年和 1962-2019 年。具体来说，CCHL 的最终数据集包含 1962-2019 年期间来自 12,000 多家美国公司的 90,241 个公司年观测值（Cao 等，2022 年，第 5 页）。由于样本期为 58 年，因此平均每年有 1556 个观测值与样本中的 12,000 多家公司有关。因此，样本中的数据不连续性和美国数据的结构性变化对其结果构成了严重威胁。2000 年及以后的美国经济与 20 世纪 60 年代和 70 年代有很大不同。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，没有互联网，数字技术在经济中的存在非常有限。如今，科技公司（如苹果、谷歌、Facebook、微软、亚马逊）主导着美国经济。这些问题进一步引发了人们对 MT 和 CCHL 结果的普遍性的质疑。此外，MT 发现，普通最小二乘法 (OLS) 和广义矩法 (GMM) 估计值在策略（感兴趣的变量）上的结果不一致。策略对现金持有量的影响仅对防御者组具有统计显著性（Magerakis & Tzelepis，2020 年，第 688 页）。此外，鉴于 MT 报告的结果基于单一
最后一年的IT学生主题
最后一年的IT项目创意学生2024给出了文章文本，在这里寻找最终项目主题的灵感？发现令人兴奋的计算机科学专业学生启动您的旅程的项目。探索AI，网络开发，网络安全等，以创造出惊人的东西。对于机械工程专业的学生来说，希望用双手建造一些很棒的东西？让我们开始吧！迷你项目对于真正的技能至关重要，可以在简历上打开大门。根据研究，有十分之八的公司希望拥有项目经验的学生。小型项目的成本不到100美元，并教您有价值的技能。在我大学时代，我也从简单的项目开始。他们每次都教我一些新的东西。今天，我将为计算机科学专业的学生分享一些最佳的最后一年项目主题。这些结合创造力，实际应用和技术复杂性。顶级想法包括：基于AI的聊天机器人学习的基于基于AID的预测系统IoT智能家庭系统区块链，用于安全交易这些项目涉及机器学习，人工智能和物联网等领域的技能。但是，最好的话题取决于您的兴趣和技术要探索。一些想法是：数据科学和机器学习Web开发网络安全云计算在选择项目时，请确保其与您的兴趣和技术趋势保持一致。一些不错的选择包括：使用区块链情感分析工具的自动简历筛选系统在线投票系统，适用于CSE学生，包括AI，机器学习，云计算和物联网的项目是理想的。伟大的项目主题包括：CSE中的语音识别系统迷你项目是针对一种特定概念或技术的小规模企业。示例包括学生信息管理系统，简单的聊天应用程序和库存管理系统。选择一个项目主题时，请考虑诸如兴趣，可行性，技能，创新和未来范围之类的因素。建议在最后一年项目中使用以下主题：构建聊天机器人，创建推荐系统，设计照片过滤器应用程序，制作文本情感分析器，训练模型以识别图像中的对象并开发测验网站。其他建议的主题包括创建语音助手，音乐推荐系统，语言翻译，垃圾邮件分类器，个人网站，在线商店，博客平台，健身跟踪器，食谱应用程序，预算应用程序，游戏应用程序，游戏应用程序，照片编辑应用程序，新闻应用程序等。可以通过安装各种设备（例如智能门铃，空气质量监视器和健身追踪器）来创建智能房屋。此外，VR中的连接气象站和虚拟健身教练可以增强生活体验。在包括制造和物流在内的各个行业中自动化库存管理。为自动驾驶汽车和无人机设计有效的系统，以增强农场监测和作物健康评估。开发智能家庭自动化，节能建筑物和废物管理平台等智能软件解决方案。创建创新产品，例如可穿戴设备，健康追踪器和健身设备，以促进健康和自我保健。制作一个空间站设计工具。构建尖端应用程序，以整合AI，IoT和机器学习以改善医疗保健，教育和运输系统。建立强大的网络安全措施，以保护敏感数据并防止网络威胁。在农业，能源消耗和废物管理中实施可持续实践，以减少环境影响。开发智能设备和平台来增强日常生活，例如智能扬声器，语音控制的家庭系统和个性化的助手。在这里给出了文章文字，期待明天在会议上看到每个人并讨论我们的策略。开发一个空间碎片跟踪系统。创建一个太空探索新闻应用程序。构建交互式空间图。返回默认值：system.out.println（“无效选择。“）;描述：使用API显示给定位置的天气信息。语言：JavaScript，HTML代码：天气应用