XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操纵的
人工智能和 SSG/R
• 偏见和歧视的延续：人工智能系统主要基于数据，其优劣取决于其所使用的数据。如果数据重现了系统性歧视，那么技术也会如此，即使这是无意的。 • 权力游戏：如果使用时缺乏充分的制衡，人工智能可能会被用作政治压迫、挑衅、迫害和操纵的工具，包括通过监视、深度伪造和其他虚假信息以及政治议程设置。 • 监管迎头赶上：在许多情况下，安全和司法部门使用技术是在法律框架充分制定之前发生的。这可能会损害公民权利、消费者权利和人权。制定新的规范、政策和法律很困难，因为技术很复杂，而且变化很快。
探索癌症中的肠道微生物组
摘要已确定肠道菌群具有可以操纵的特性，并有助于预防和减少恶性肿瘤。实现这一目标的一种主要方法是工程细菌运输可以有效针对癌症微环境的治疗有效载荷。这可以通过各种技术来完成，例如靶向肿瘤益生菌，基因工程和表面修饰。本章探讨了可用于通过合成生物学，微生物疗法和个性化治疗方法修饰肠道微生物群来改善癌症治疗的创新技术和方法。通过利用肠道菌群的潜力，我们可能能够改变癌症治疗，并为更成功的治疗和结果铺平道路。
摘要：无论从理论还是经济思想宝库来看，政府在一国经济中的作用是毋庸置疑的。政府通过各种政策来影响国家的经济，
摘要：在一个国家的经济中，政府的作用在理论或经济思想宝库中是无可争议的。通过各种有关公共部门的政策，政府在推动经济增长方面发挥着重要作用。其中之一就是政府在印度尼西亚的作用。政府在印度尼西亚经济部门的作用是实现更繁荣社会的关键，预计印度尼西亚可以成为一个发达国家和发展中国家。经济规模和需求与供应等问题不能交给市场机制，也不能不受经济力量的影响。当市场失衡时，政府如何干预价格操纵。因此，平衡各经济部门增长的努力必须与需求相一致。它需要国家或政府的监督和监管才能实现平衡的经济增长。因此，研究人员有兴趣研究政府对市场价格操纵的干预以及从伊斯兰经济学的角度来看待它。本研究的结果表明，政府干预市场价格操纵的形式，无论是直接干预还是间接干预，都是通过价格下限政策来保护消费者或生产者。政府实施的最低价格或基准价格旨在保护生产者。例如，农民出售的粮食价格。以及最高价格政策（价格上限）。最高价格政策旨在保护消费者。例如，为燃油、化肥和药品设定最高价格。在伊斯兰经济学中，政府干预分为两部分，包括被禁止或非法的干预，涉及政府参与不基于适用规则或不考虑整体市场需求的价格操纵。允许的干预，包括紧急情况下政府参与价格操纵，需要第三方参与价格操纵以在市场参与者之间建立公平。关键词：政府干预、价格操纵、价格上限和价格下限
科技巨头开发和使用人工智能的局限性
因此，人工智能的发展目前是由“经典”的商业和技术力量推动的，这些力量推动了其他数字变革，例如社交媒体、搜索引擎和在线平台的发展。因此，在考虑人工智能时，专家组之前关于商业模式、数据收集、算法、保留和行为操纵的许多建议都值得牢记。专家组的出发点是，人工智能既是一项技术突破，也是一项社会挑战，我们必须以好奇心和细致的态度来对待它。在这些建议中，我们关注的并不是人工智能的一切，因为我们的任务仅限于科技巨头，而具体来说是商业化的科技巨头、仓促部署的人工智能和相对缺乏准备的社会这三者组成的不幸组合。
p-000304/2025
《数字服务法》（DSA）1义务非常大的在线平台（VLOPS）的提供商识别，分析和评估其服务引起的系统性风险，并考虑算法系统和故意操纵的作用，包括通过不正确使用或自动化服务。人工智能（AI）在社交媒体上产生的帐户。与AI生成的帐户以及它们产生的内容有关的故意操纵有关的风险可能对公民话语或选举过程产生负面影响，以及对心理健康的负面影响。委员会将指南2发布给了一个以最佳做法的视频，以减轻与选举相关的风险，包括AI生成的内容的标签。
对世界各地市场操纵定义的分析
为了支持我们致力于促进金融市场的完整性的承诺，全球交流联合会（WFE）启动了一个研究项目，以更好地了解世界各地如何定义和惩罚市场，尤其是考虑到新技术和社交媒体所带来的挑战。为此，在2022年，我们对WFE成员和分支机构进行了一项调查，以收集有关各种定义，监视机构以及用于打击跨司法管辖区市场操作的各种定义，监视机构和监管框架的信息。然后，我们应用文本分析工具来确定定义和惩罚文本中的共同点和差异。据我们所知，这是从这个角度分析全球对市场操纵的定义。
使用基于YOLO的学习方法
摘要 - 在农业工业化的目的中，对通常栽培作物的作物收获过程的优化至关重要。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。 本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。 模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。 只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。 随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。 索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。
Deepfake 报告
在当今的数字时代，合成媒体已成为现代技术惊人能力的证明。这些数字化创作是通过人工智能 (AI) 和机器学习的进步而实现的，开辟了一个充满创意可能性的世界。然而，在这些进步中出现了一个独特且令人担忧的子集，即“深度伪造”。深度伪造可以定义为使用复杂的人工智能技术进行的超现实音频或视频处理，其恶意目的是欺诈、欺骗或操纵某人。这些操纵的执行如此令人信服，以至于它们通常与真实内容难以区分，因此具有潜在的欺骗性和危害性。因此，虽然合成媒体整体上对各个行业都有积极贡献，但深度伪造需要采取具体而严格的监管方式。
训练集成 La0.15Bi0.85FeO3 中的极化
如此严重的化学取代会扰乱自发极化的幅度和方向，以及 BiFeO 3 的结构和畴结构。[10–12] 因此，与纯 BiFeO 3 相比，La 取代的 BiFeO 3 中的畴结构高度随机化。此外，晶体对称性从菱面体变为单晶。[10,11,13] 规则 BiFeO 3 条纹畴结构的丧失可能会影响与应用相关的特性，例如前述磁电开关过程。由于任何铁性材料的功能都受其畴操纵的支配，因此对集成到电容器架构中的 La 取代 BiFeO 3 进行非侵入性操作研究对于了解取代诱导的畴结构的影响至关重要