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World File Search System检测工具
生物工具和欧盟AI法案
我们修改了先前描述的狭窄AI支持生物学工具的类别（Rose＆Nelson，2023），然后检查以下类别中的模型：蛋白质设计工具；蛋白质结构预测或表示工具；小型生物分子设计工具；疫苗设计工具；病毒矢量设计工具；遗传修饰工具；基因组装配工具；毒性预测或检测工具；病原体性质预测工具；宿主 - 病原体相互作用预测工具；免疫系统建模工具；实验设计，计划工具和仿真工具；自动实验平台；和生物基础模型（BioFMS）。对于这14个类别中的每一个，我们选择了2-7个AI模型。4对于每个模型，我们检查了它们是否满足GPAI分类的一般性和下游集成标准，并使用专业的情报评估概率概率标准来指定我们的估计。我们还考虑了使用自学阶段模型的Epoch AI数据集在大型数据集上使用至少1B参数训练的任何模型。我们分析的信息包括基本的学术论文或技术报告，有时包括文档或类似文档。
加强剽窃检测：人工智能在维护学术诚信方面的作用
剽窃对学术诚信构成重大威胁，需要采取有效的措施来发现和预防。本文探讨了剽窃检测工具在维护学术诚信方面的有效性，特别关注人工智能 (AI) 技术的使用。摘要介绍了剽窃的概念及其对学术工作的影响。它强调了可靠和准确的剽窃检测方法的重要性，并强调了人工智能在提高此类工具有效性方面的作用。摘要简要概述了本文涵盖的主要观点，包括文本匹配算法和自然语言处理等人工智能技术的使用、机器学习在剽窃检测中的应用以及跨语言检测的挑战和进步。摘要最后强调了在教育机构中促进学术道德和学术诚信的重要性。关键词：剽窃、学术诚信、剽窃检测工具、人工智能 (AI)、文本匹配算法、自然语言处理 (NLP)、机器学习、跨语言检测、实时扫描。 1. 引言：剽窃和有效检测的必要性 剽窃是将他人的作品或想法当作自己的作品或想法的行为。剽窃是一种严重的道德违规行为，破坏了学术诚信原则。它不仅损害了教育机构的信誉，而且阻碍了原创思想和研究的成长和发展。随着数字时代提供大量信息的便捷访问，剽窃的盛行已成为一个紧迫的问题。为了应对这一挑战，开发有效的剽窃检测方法变得至关重要。引言强调了对强大而可靠的剽窃检测工具的需求。它强调了不受制止的剽窃的有害后果，例如学术不诚实、学术标准受损以及学术界信任度下降。引言还强调了促进学术诚信文化的重要性，在这种文化中，原创性和道德学术受到重视和维护。它强调了实施有效的检测机制以阻止和防止抄袭的重要性。介绍部分针对这些问题，为后续内容奠定了基础，后续内容将探讨与抄袭检测相关的各种技巧、技术和最佳实践。2. 人工智能在抄袭检测中的应用：提高准确性和效率随着人工智能 (AI) 技术的融合，抄袭检测取得了重大进展。人工智能在提高抄袭检测系统的准确性和效率方面具有巨大潜力，彻底改变教育工作者和机构打击学术不端行为的方式。
QAA 对教育部征集证据的回应
在教育环境中使用生成式人工智能存在许多问题。首先是学术诚信。教育资格的严谨性和价值取决于能否相信学生的作品是他们自己的作品，并且真正代表了他们的能力。随着生成式人工智能工具的开放使用，获得这种信任变得越来越困难。此外，人工智能检测工具充其量也并不可靠，而且还会错误地将学生的原创作品标记为人工智能生成的，尤其是当他们不是英语母语人士时。像 Turnitin 开发的人工智能检测软件在英国高等教育领域遭遇了重大阻力。目前，它在机构内部和整个行业中的使用情况并不一致。该软件提供了对人工智能生成的作业百分比的估计。一些机构使用人工智能生成的分数作为将某人列入学术不端行为政策的门槛。有些机构将其作为众多数据点之一来三角测量判断。有些机构选择根本不使用它。
TLP：清除 TLP：清除
LOTL 是一种有效的技术，因为许多组织没有实施支持检测恶意活动的安全最佳实践功能。CISA 的红队经常利用 LOTL 进行未被发现的持续访问。这些红队评估展示了攻击者如何在几乎不投资工具的情况下实现对整个域的入侵。在许多情况下，CISA 的红队发现被评估的组织缺乏安全基线，允许 LOLBins 执行，并使分析师无法识别异常活动。在其他情况下，组织没有适当调整其检测工具以减少警报噪音，导致警报数量难以管理，难以筛选和采取行动。自动化系统（例如使用服务帐户和漏洞扫描器的持续管理功能）经常执行高度特权的、可能可疑的操作，如果没有适当分类，这些操作会使分析师淹没在日志事件中。
机载管道检测系统（ALPIS）现场...
机载激光雷达管道检测系统 (ALPIS) 计划始于 2001 年，当时美国运输部 (DOT) 为 LaSen, Inc. 提供资金，用于开发天然气管道的机载检测技术。最近发生的一系列管道事故凸显了对快速、准确且经济的管道检测方法的需求，包括新泽西州杰斐逊镇和新墨西哥州卡尔斯巴德附近的管道爆炸，造成数人死亡。2002 年 12 月，美国国会通过了《管道安全改进法案》，该法案对管道安全和完整性管理制定了更严格的标准。为了满足对新的和改进的管道检测方法的迫切需求，LaSen 与 DOT 签订了合同，将公司的激光传感器技术（最初在美国空军的 SBIR 计划下开发）应用于机载管道泄漏检测的特定问题。过去几年，ALPIS 已从实验室原型发展成为现场部署的可行管道检测工具。
IMDRF 战略计划 2021-2025 – 进度报告卡
• 已完成用于描述不良事件基本方面的术语的统一。这项工作的目标是减轻报告负担，允许共享不良事件数据，最大限度地加强上市后监测，并为未来开发信号检测工具奠定基础。 • 审查 2021 年提交的 258 多项变更请求并更新附件 AG。这项工作已于 2022 年 1 月获得 MC 批准，并于 2022 年 3 月发布。 • 已完成审查 2022 年提交的 149 多项变更请求并更新附件 AG。这项工作已于 2023 年 1 月获得 IMDRF MC 批准，更新后的附件已于 2023 年 2 月发布。此外，工作组还制定了一份核心不良事件报告字段列表，这些字段应在 IMDRF 参与者之间共享数据时收集和使用。
随时随地的情绪：使用面部表情进行实时移动情绪评估
利用情绪进行用户界面评估成为人机交互中越来越重要的研究目标。情绪通常通过无法实时收集信息的调查来评估。在我们的工作中，我们建议使用智能手机进行移动情绪评估。我们使用智能手机前置摄像头作为基于面部表情的情绪检测工具。此类信息可用于反映情绪状态或提供情绪感知的用户界面自适应。我们在为期两周的实地研究中收集了面部表情以及应用程序使用数据，该研究包括一周的训练阶段和一周的测试阶段。我们构建并评估了一个依赖于人的分类器，与仅对面部表情进行分类相比，平均分类提高了 33%。此外，我们将估计的情绪与并发的应用程序使用情况相关联，以深入了解情绪的变化。我们的工作补充了对随时探测情绪的可行性以及未来情绪感知应用程序的潜在用例的讨论。
CSIR-勒克瑙国家植物学研究所
1。用于痛风关节炎条件的草药产品.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................使用电化学DNA传感技术的擦洗斑疹伤寒检测工具.................................Designer food to manage type-2 diabetes conditions.................................................................................... 5-6 4.生态友好的配方，以控制登革热的向量蚊子种群......................................................................................................................................... 7-8 5。Probiotic map to diagnose patients with gluten allergy & celiac disease.................................................. 9-10 6.土著2D和3D视网膜成像装置..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 11-12 7。渔业的纳米疫苗饲料...........................................................................................................................................................................................................................................................................草药配方管理蚊子种群.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Rapid detection method for invasive fungal infections............................................................................. 16-17 10.Customized dental braces using ceramic moulding process..................................................................... 18-19 11.Quick and easy cervical cancer detection kit............................................................................................... 20-21 12.与骨关节炎相关的关节疼痛的干细胞疗法............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 22-23 13。Dissolvable micro-needles for efficient vaccine delivery.......................................................................... 24-25 14.An inhaler for treating long-term tuberculosis........................................................................................... 26-27 15.Jute fabric-based synthetic plaster cast for orthopaedic immobilisation................................................ 28-29 16.食品中农药的快速检测方法....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 30-30 17。Bio-Desulfurization of crude oil using microorganisms.......................................................................... 31-32
TTU 建议谨慎使用 AI 探测器
2024 年夏季贡献者：Suzanne Tapp、Alec Cattell、JaWana Green、Matt Gregory 和 Brian Quinn 我们关于人工智能的讨论通常集中在学术不端行为和人工智能滥用上。人工智能指南和资源委员会建议在考虑人工智能检测工具时要格外小心。最重要的是，目前人工智能检测工具无法提供确凿的证据。鉴于学生可以轻松使用生成式人工智能工具，我们发现自己正处于教育的十字路口。人工智能检测器的已知问题为了回应对学术诚信的担忧，我们看到声称能够检测人工智能使用情况的公司激增，例如 GPTZero、ZerGPT、CrossPlag 和 PassedAI。但我们也看到了人工智能人性化产品，例如 Bypass GPT、HIX Bypass、Humbot.ai、Undetectable AI 和 WriteHuman AI。当前版本的人工智能检测软件远非万无一失，具有很高的误报率（Edwards，2023 年；Fowler，2023 年）。 ChatGPT 背后的公司 OpenAI 甚至关闭了自己的 AI 检测软件，原因是其准确性较差 (Nelson, 2023)。AI 检测器对于非英语母语学生尤其不可靠 (Myers, 2023)，通常会因为衡量写作复杂程度的困惑度分数较低而将他们的作品不公平地认定为 AI 生成的。然而，有一些有希望的新证据表明，工具在检测 AI 编写的内容方面可能会变得更加准确。例如，Jiang (2024) 从研究生入学考试 (GRE) 写作评估中抽样了大规模数据，AI 生成的写作准确度接近完美，并且没有证据表明对非英语母语人士存在偏见。无法预测 AI 检测器未来的可靠性，尤其是随着新版本的 AI 生成器不断改进。目前，底线是 AI 检测器只能预测某篇文章是否是 AI 生成的，而这些预测不足以支持在涉嫌学术不诚实案件中做出决策。AI 工具能做什么？根据堪萨斯大学教学卓越中心（“谨慎使用人工智能检测器”，2024），人工智能工具可以表明教师可能需要与学生过去的作业进行比较，以发现写作风格和质量的差异。被标记的材料也可能表明教师需要与学生交谈，并解释检测器已表明部分材料是人工智能生成的。事实上，我们可以说，当怀疑未经授权使用人工智能时，真正的第一道防线是学生和课程讲师之间的对话。关于学生的工作以及学生如何完成作业的简单非指责性对话可以提供大量有关人工智能潜在用途的信息。考虑到我们的教师和讲师在其领域的知识渊博，很容易判断某个学生是否具备必要的知识
![arXiv:2412.07564v1 [cs.SE] 2024 年 12 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f7fc3a7af8b50f69401c9626e13f0007fc431f9f.webp)
arXiv:2412.07564v1 [cs.SE] 2024 年 12 月 10 日
摘要。ChatGPT3 是一个聊天引擎，它实现了基于 AI 的聊天引擎的承诺：用户可以提出问题（提示），它会以合理的方式回答。ChatGPT 的编码相关技能尤其令人印象深刻：非正式测试表明，很难找到 ChatGPT3 不知道如何正确回答的简单问题。一些学生肯定已经在使用它来回答编程作业了。本文研究学生使用 ChatGPT3 回答编码作业是否安全（“安全”意味着如果他们使用它，他们不会因抄袭而被抓住）。主要结果是学生使用 ChatGPT3 通常不安全。我们通过使用抄袭检测工具 Codequiry 进行搜索并在 Google 中搜索抄袭代码（仅考虑第一页结果）来评估使用 ChatGPT3 生成的代码的安全性。在 38% 的情况下，Codequiry 会找到一段部分复制自 ChatGPT3 答案的代码。在 96% 的情况下，Google 搜索会找到一段与生成的代码非常相似的代码。总体而言，在 96% 的情况下，学生使用 ChatGPT3 并不安全。