XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System柱上
真实性及以后！在出处的三个支柱上建立安全且公平的AI
摘要 - 提供的事实，例如谁制作了图像以及如何为用户提供有关视觉内容的信任决策的宝贵背景。在计算机图形的生成AI的不可阻碍的背景下，今年将超过20亿人在公开选举中投票。新兴标准和证明增强工具有望在与虚假新闻和错误信息传播中发挥重要作用。在本文中，我们对比了三种来源增强技术：元数据，指纹和水印，并讨论我们如何建立这三个支柱的互补优势，以提供强大的信任信号，以支持真实图像和生成图像所讲述的故事。除了真实性之外，我们还描述了在生成AI时代，出处还可以为新的创造创造的新模型提供基础。这样做，我们解决了通过生成AI（例如确保培训同意）以及信贷的适当归因于为培训生成模型做出贡献的创意者的其他风险。我们表明，出处可以与分布式分类帐技术（DLT）结合使用，以开发新颖的解决方案，以识别和奖励生成AI时代的创造性努力。
将不同质粒DNA分离在细胞阴离子交换柱上
在恒定pH下的讨论和讨论，盐的线性梯度将以提高拓扑异构形式的复杂性顺序解脱质粒DNA。由于不同形式的质粒DNA之间的相对电荷方差相对较高，因此可以使用离子交换柱有效分离它们。通过强阴离子交换分离时，发现质粒DNA样品包含两个分辨峰。假定较大的，后来的洗脱峰是超螺旋质粒DNA，而两个质量较小（大约是主要峰的0.5％）是质粒的线性形式（图1）。图2覆盖该质粒样品，并用稀释剂注入，证实较小的峰与质粒有关。超卷质质粒在强阴离子交换（SAX）固定相上表现出更高的保留率，并具有基线分离。
AQ-C18 色谱柱上的极性有机酸
有机酸在食品和饮料行业中很常见，可以在水果、蔬菜和葡萄酒等多种样品中找到。在 HALO AQ-C18 色谱柱上使用低 pH 值的 100% 水相流动相对九种极性有机酸进行分离。选择 250 毫米长的色谱柱可为这种极性混合物提供出色的分辨率和合理的运行时间。
在 HALO C18, 2.7 µm 色谱柱上对绿咖啡提取物中的绿原酸进行 HPLC 分析
绿咖啡提取物作为膳食补充剂出售，有助于减肥。绿原酸是活性成分。绿原酸和咖啡因可以使用 HPLC 轻松分析。在当地药店购买了一瓶绿咖啡提取物胶囊。将一个胶囊中的粉末放入装有 20 mL 50/50：乙腈/甲醇的小瓶中，并涡旋混合。将小瓶超声处理 10 分钟，然后使其沉淀。将 5 mL 上清液通过 13 mm、0.45 µm 孔隙率尼龙注射器过滤器过滤。使用 50/50 的水和乙腈混合物将该溶液的一部分稀释 1:10。将稀释的样品注入 HPLC。咖啡因只能使用 254 nm 波长检测到，而绿原酸在 325 nm 波长下以更高的灵敏度检测到。溶剂梯度延长超过 10 分钟以去除一些次要的后期洗脱峰。