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基于图理论的文本加密
这项工作提出了一种新的加密技术，该技术通过两个不同的阶段确保了安全的通信：利用依赖于授权个体之间的角色交换安排和应用字母加密表之间的单方单位替代密码。此外，该研究还利用Kurskal技术来计算最小跨越树，从而通过基于从图理论中得出的思想创建共享的键来创建复杂的加密文本，从而提高了安全性。
文本到图像中的进步
文本对图像和图像对文本创建[1，2]由于其广泛使用而变得非常流行。这种比较分析的目的是确定各种文本到图像创建技术的优势和缺点[3]。我们可以通过研究其建筑设计来了解促进其图片综合技能的基本机制。Cogview (ELBO), discrete variational auto-encoders (dVAE), multi-stage AttnGAN, generative adversarial networks (GANs), LSTM+GAN, CycleGAN+BERT, DF-GAN, MirrorGAN, VQ-SEG (a modified VQ-VAE), StackGAN+fine-tuned BERT text encoding models, and DALL-E-2 are among the models investigated.除了建筑比较外，我们还要查看这些模型用于培训和评估的数据集。这包括众所周知的基准，例如可可和幼崽，以及针对文本到图像创建的定制数据集[4]。这些数据集的多样性和数量以及所使用的任何预处理技术都对模型性能产生重大影响。在现场使用了各种性能指标来分析生产照片的质量。我们的研究包含
识别 GPT 生成的文本
最近推出的 ChatGPT 是一种基于生成式预训练架构构建的对话式 AI，它在 AI 及其可能的应用领域引起了公众的极大关注。在本研究中，我们引入了一个基于 Transformer 的模型，该模型可以预测 GPT 模型（包括最新的 ChatGPT 模型）是否编写了给定的句子或文本。在对我们的模型进行评估时，Edukado AI 团队在识别人类和 AI 编写的内容混合时实现了 99.7% 的准确率。OpenAI 发布的聊天机器人自发布以来，已对各个行业产生了重大影响，包括客户服务和支持、内容创建、营销和销售以及教育。据估计，在推出后仅两个月内，聊天机器人在 2023 年 1 月就达到了 1 亿月活跃用户（Hu，2023 年）。在最近的一项调查（Westfall，2023 年）中，发现 89% 的学生使用该平台来帮助完成家庭作业，48% 的学生承认使用该平台进行测验或在家考试。与此同时，令人震惊的是，52% 的学生使用它来写论文。我们的研究结果凸显了以高精度和低误报率检测 GPT 模型生成的文本的潜力。人工智能的影响
和城市投票措施的文本
1996 年市政办公室和投票措施 ──────────────────────────────────────────── ──────────────── ──────────────────────────────────── 第 11 页
如何引用人工智能生成的文本
方括号“[...]”。这可能是必要的，例如，如果 AI 包含不存在或不正确的来源，则应将其删除。如果直接引用的 AI 生成文本中的参考资料被更正或补充，则应添加作者的姓名首字母。工程学（使用标准引用的数字系统）：“AI 生成文本 […] AI 生成文本 [1，由 HC 补充] AI 生成文本” [OpenAI，2023，提示号1] 自己的文本经济学（带有标准引用详细信息）：“AI 生成文本 […] AI 生成文本 [cf.Mustermann，2017 年，第1，由HC补充] AI生成的文本” (OpenAI，2023，提示号1) 自己的文本 在经济学中，方括号也用于表示遗漏或添加，与标记直接引用中更改的标准一致。使用“cf.”是必要的，因为AI生成的文本中引用的来源通常不是AI逐字引用的。最多，补充来源的内容是重新表述的。注意：AI生成的文本通常包括虚构或“幻觉”来源，应仔细验证。3.在解释完全由AI生成的文本（即间接引用）时，应该
学习多维人类对文本对...
文本对图像模型的当前指标通常依赖于不足以代表人类真正偏好的统计指标。尽管最近的工作试图通过人类注释的图像来学习这些偏好，但它们将人类偏好的丰富挂毯降低到单个总分。然而，当人类评估不同方面的图像时，偏好会有所不同。因此，为了学习多维人类偏好，我们提出了多维偏好评分（MPS），这是评估文本对图像模型的第一个多维偏好评分模型。MPS引入剪辑模型上的偏好条件模块，以学习这些不同的偏好。它是根据我们的多维人类偏好（MHP）数据集进行了训练的，该数据集包括607,541图像的四个维度（即美学，语义一致性，详细信息，详细质量和整体评估）的918,315个人类偏好选择（即，美学，语义一致性，细节质量和整体评估）。这些信息是由各种最新的文本对图像模型生成的。MPS在4个维度上的3个数据集上优于现有的评分方法，从而使其成为评估和改进文本对象的有希望的指标。该模型和数据集将被公开使用，以促进未来的研究。项目页面：https：//wangbohan97.github.io/mps/。
演示文本 GROUPE RAGNI
关于 GROUPE RAGNI GROUPE RAGNI 是全球公共照明解决方案的设计商和制造商，是互联地区的重要合作伙伴，支持地方当局实现能源和环境转型。 GROUPE RAGNI 的母公司 RAGNI 成立于 1927 年，现在是一家以使命为导向的公司，是一家由第四代人领导的家族企业，专门从事将手工艺与工业知识相结合的电网公共照明。 自 2015 年以来，该集团最初通过整合自主公共照明专家 NOVÉA ÉNERGIES 和 2022 年的 SEV 来扩展其专业知识，SEV 也是一家以使命为导向的公司，通过连接基础设施提供优化本地资源的解决方案。 2023 年，收购以创新和实用的公共照明设计而闻名的德国先锋品牌 HESS 和 VULKAN，加强了集团在欧洲的影响力并肯定了其工业卓越性。 2024 年，总部位于里昂、专门从事城市改造和灯光标识的历史悠久的公司 LEC 加入了该家族企业，随后是节能照明嵌入式螺柱专家 ECO INNOV，进一步巩固了 GROUPE RAGNI 致力于提供更加多样化和创新的产品组合的承诺。 GROUPE RAGNI 将邻近性和工业主权置于其发展战略的核心，使客户支持成为其独特的标志。 它的使命？ 为人类提供舒适和安全的照明，同时尊重生物多样性，实现光明和可持续的未来。 通过内部化其专业知识，该集团控制了整个价值链。 其专家根据一系列创新的产品和服务精确设计每个项目，这些产品和服务主要致力于智能和互联的公共照明，以及用于管理移动性、环境、水、能源和公共建筑的环境解决方案。 GROUPE RAGNI 业务遍及 60 多个国家/地区，依靠近 30 个分销商网络，并在美国、拉丁美洲、英国和非洲经营多家子公司。在法国及其海外领土，15 个销售机构确保公司的响应能力。凭借近一个世纪的经验，GROUPE RAGNI 如今已成为法国公共照明领域的领导者，这要归功于其敏捷性、对客户支持的承诺、产品质量以及对保护生命的奉献精神。
含义表示和文本计划
自然语言生成（NLG）中的数据流以“世界”状态开头，该状态由应用程序的结构（例如，专家系统）表示，具有文本生成需求和产生NATU语言文本的动力。生成的输出是自然语言文本。生成过程涉及a）划分最终文本的内容的任务，b）plaining ning and ning and c）选择Lexieal，句法和单词命令，” MS实现了这种结构和d）实际上将文本介绍为后者。在高级生成系统中，这些过程不是以单片的方式处理，而是作为大型模块化发电的组成部分。nlg的研究人员尝试了各种方式来划定生成过程和控制架构的模块以驱动这些模块的模块（例如，参见McKeown，1985，Hovy，Hovy，1987或Meter，1989）。，但对有关一般（间膜间）或局部（室内）控制流的决策进行了无关，必须定义知识结构以支持处理并促进模块之间的通信。