XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System欺骗性
功能性近红外光谱
这项研究旨在检查非竞争性人际交往中自发欺骗的神经相关性，以及使用功能性近交易光谱（FNIRS）（FNIRS）的自发欺骗与自发欺骗之间的神经相关性差异。我们使用了一个修改后的扑克游戏，参与者可以自由地决定是否向其他参与者发送一块真实/欺骗性的信息。在指示的SES Sion中，参与者根据说明发送了真实/欺骗性的信息。在这种非竞争性人际关系中，在轨道额皮层（OFC）和背外侧前额叶皮层（DLPFC）中，欺骗产生的神经活性比真实销售更高。此外，自发的欺骗表现出比在层极区域，DLPFC和额眼场中的欺骗指示的更高的神经活动。自发性真相的神经活动比在额眼场和前极区域的指示说法更高。这项研究提供了有关非竞争性人际情景期间自发欺骗的神经相关性的证据，以及自发欺骗与指导欺骗之间的差异。
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。
使用机器学习
工程和技术，海得拉巴摘要在线工作平台的扩散已经引起了欺诈性职位发布的增加，给求职者带来了重大风险，并破坏了就业市场的信誉。本研究论文旨在通过利用机器学习技术来解决假职位识别的紧迫问题。主要目标是开发一种能够准确区分真实和欺骗性的招聘广告的强大自动化工具。所提出的方法利用一系列机器学习算法，结合了监督的学习技术和自然语言处理方法，分析和分类职位发布。通过将单个分类器和集成分类器的集成，系统评估和比较结果，有效地检测了网络上的欺诈性工作发布。这项研究强调了对积极主动方法的需求，并承认了骗子采用的动态策略。强调了机器学习模型的连续改进和适应，以领先于不断发展的欺诈策略。最终，这项研究有助于建立更安全的在线工作市场，促进求职者之间的信任，并减轻与欺骗性职位发布有关的财务和情感风险。关键字：机器学习，监督学习，单个分类器，合奏分类器，自然语言处理1。引言在线工作平台的快速扩展为求职者提供了大大增加的机会，为专业发展提供了各种各样的途径。但是，这种增长也引起了一个普遍的问题 - 假职位发布的普遍流行。这些欺骗性的广告不仅使求职者的财务安全处于危险之中，而且对就业市场的整体可靠性和可信赖性构成了严重威胁。应对有效解决方案的迫切需要，本文旨在通过应用机器学习技术来解决伪造职位的问题。随着骗子在数字景观中采用越来越复杂的策略，我们的重点不仅仅是发现了一个动态系统，该动态系统能够适应欺诈性工作清单背后使用的人使用的策略。该项目的主要目标是使用机器学习算法开发强大的自动化工具
使用行为生态学了解癌症
所有生物系统都取决于协调的信号：传递从细胞到生物的范围的代理之间信息的信号。但是，它们的重要性使信号容易受到颠覆的影响。接收者如何知道信号是诚实还是欺骗性？换句话说，信号是否必然是代理质量或需求的可靠指标？通过将相似之处与生态现象相似，从雏鸟乞讨到社交昆虫，我们研究了信号降解在癌症中的作用。因此，我们将癌症视为一种腐败的一种形式，在这种形式上，细胞通过相对便宜的信号命令大量资源投资，就像相对较小的贿赂可以利用大型利润。我们讨论了各种机制，以防止自然世界和组织中的欺骗性信号传导。我们展示了癌症如何发展逃避这些控制的方法，并将这些控制与生态学中的逃避机制联系起来。我们接下来介绍了两个相关的概念，即共同选择和勾结，并展示了它们如何在生态学和癌症中起关键作用。利用公共政策，我们提出了新的方法来根据税收，改变激励结构以及对损坏的信号网络的认可。
公平的经济是实现人人享有正义的关键。
不公平但不具有欺骗性的行为示例： ➢ 学生贷款服务机构引导借款人选择最昂贵的还款方式。 ➢ 养老院勒索亲属支付病人的账单。 ➢ 收债人操纵老年人放弃他们有限的、受保护的收入。 ➢ 汽车经销商拒绝归还客户的以旧换新车辆，直到交易完成。 ➢ 信用报告机构肆意泄露我们的个人信息，以防被盗窃。 ➢ 房东拒绝维修，以驱逐租金稳定的租户。
是什么使XR黑暗？通过专家共同设计在增强和虚拟现实中检查新兴的黑暗模式
黑暗模式是欺骗性的设计，影响用户与接口的交互，以使用户以外的其他人受益。先前的工作已经确定了窗户，图标，菜单和指针（WIMP）界面和Ubicomp环境中的黑暗图案，但是黑暗模式如何在增强和虚拟现实中表现出来（统称XR）需要更多的关注。因此，我们与20位XR和欺骗性设计专家进行了10次共同设计研讨会。我们的参与者基于最近的HCI/XR文献中介绍的应用原型共同设计了42个包含黑模式的方案。在共同设计的方案中，除了39个现有的情况外，我们还确定了10种新颖的黑暗模式，以及10个示例，其中与XR相关的特定特征可能会扩大了黑暗模式对用户的影响。基于我们的发现和先前的工作，我们提出了XR特异性属性的分类，这些属性促进了黑暗模式：感知，空间性，物理/虚拟障碍和XR设备感测。我们还介绍了专家对共同设计的场景的可能性和严重性的评估，并突出了他们考虑的这项评估的关键方面，例如，技术可行性，易于提高和分发恶意实现，以及应用程序的使用背景。最后，我们讨论了减轻XR黑暗模式并支持调节物体以减少潜在危害的方法。
HB1427
在租金法中创建了算法的禁令。规定，在设置要向房客收取住宅房屋的租金数量时，包括确定为重新占用住宅的租金所收取的租金的任何变化，房东不得雇用，使用或依靠或依靠其他人使用，使用或依靠，使用或依靠Algority，不使用Algority，并培训，并不是培训，并使用该设备，并使用该设备。将“算法设备”定义为一种使用一种或多种算法来执行数据计算的设备，包括有关房东向房客收取的本地或全州租金金额的数据，目的是为房东提供有关房东可能考虑向房客收费的房屋量的建议。规定，该定义不包括（i）收到房客数据并以汇总和匿名方式发布的交易协会定期发布的任何报告，但不超过每月的频率；或（ii）根据地方政府，州，联邦政府或其他政治部门的经济适用房屋计划指南，用于建立租金或收入限额的产品。修改《消费者欺诈和欺骗性商业实践法》，以做出相应的更改。规定，任何违反禁止算法的人在租金法案中都会在《消费者欺诈和欺骗性商业惯例法》的含义中进行非法实践。
每日简报 - 劳氏日报
* 如果油轮船龄达到或超过 15 年、所有者为匿名和/或公司结构旨在混淆实际所有权发现、仅部署在受制裁的石油贸易中，并且从事美国国务院 2020 年 5 月发布的指导意见中概述的一种或多种欺骗性航运行为，劳氏日报将此类油轮定义为暗淡舰队的一部分。这些数字不包括追踪到政府控制的航运实体（例如俄罗斯的 Sovcomflot 或伊朗的国家伊朗油轮公司）的油轮，以及那些已经受到制裁的油轮。
揭开替代凭证和提供商的神秘面纱
来源：Fiona Hollands，《基于 MOOC 的替代证书的收益和成本：2018-2019 年项目结束调查结果》（2019 年）；美国研究生院理事会，《研究生教育中的非传统学生研究报告》（2020 年）；Richard Garrett，《欺骗性的研究生入学增长故事》（2021 年），Encoura；Coursera 影响报告（2020 年）；NCES；到 2025 年，在线学位和微证书市场将达到 1170 亿美元》，HolonIQ；EAB 访谈和分析。