XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水印
公务员的循环公共采购指南
1。提高产品耐用性，可重复性，升级性和可偿还性； 2。减少产品中的危险化学物质； 3。提高产品能源和资源效率； 4。增加产品中的再生内容，同时确保其性能和安全性； 5。实现再制造和高质量的回收利用（这意味着均匀材料的溶解度）； 6。限制一次性和反对过早过时的限制，引入禁止破坏未售耐用的商品的禁令； 7。激励产品与服务； 8。减少碳和环境足迹； 9。动员了产品信息的数字化潜力，包括数字护照，标签和水印等解决方案； 10。根据其不同的可持续性绩效奖励产品，包括将高性能水平与激励措施联系起来。
WIP：文本到图像生成模型中的审计艺术家风格海盗
摘要 - 基于扩散过程的文本到图像模型，能够将文本描述转换为详细的图像，在艺术，设计以及其他方面具有广泛的应用，例如Dall-E，例如Dall-E，稳定的扩散和Midjourney。但是，它们使用户可以在没有艺术培训的情况下创建与专业质量相当的艺术品，从而导致对侵犯版权的担忧。为了解决这些问题，以前的作品提出了诸如基于对抗扰动和基于水印的方法之类的策略。前者涉及引入微妙的变化以破坏图像生成过程，而后者涉及在艺术品中嵌入可检测的标记。现有方法面临限制，例如需要修改原始图像，容易受到图像预处理的影响，并在将其应用于已发表的艺术品时面临困难。
信任生成式人工智能时代
鉴于某些生成式人工智能模型能够令人信服地伪装成人类，可能需要明确告知最终用户他们正在与机器交谈。对于生成式人工智能衍生的材料或数据，透明度和可解释性还取决于输出或决策是否标记为由人工智能创建。例如，生成式人工智能创建的图像可能需要水印来表明其来自人工智能。同样，在医疗保健领域，生成式人工智能系统提出的医疗建议可能需要注明它是机器衍生的，以及可访问、可理解的日志或关于提出该建议的原因的解释。更广泛地说，为了信任模型及其输出，企业内的利益相关者以及最终用户需要了解输入数据的使用方式、选择退出、隐藏或限制该数据的机会，以及对自动决策及其对用户的影响的可理解解释。
Alethea AI 推出全球首个去中心化合成媒体网络
为了展示其技术并挑战合成媒体因其近期滥用历史而获得的负面声誉，Alethea AI 制作了以下有关气候紧急情况的视频。这段讽刺性的合成视频是为 Apologia 项目制作的，该项目是由非营利组织 STEP 发起的气候变化宣传项目，令人不安地描述了 2032 年的世界状况。选择这一年份是因为科学家预测地球温度将达到相应的 +1.5°C 上限，这被广泛认为是不可挽回的。未来几周，人们将民主投票选出下一位应该为忽视气候紧急情况道歉的领导人。使用 Alethea AI 技术生成的所有合成视频都将带有显眼的免责声明，并加注水印以表明视频已被数字修改。
通过使用多种嵌入方法
在这个现代时代，由于数字化的扩大而在未经许可的情况下复制，出售和复制版权所有者的作品变得更加简单，很难确定这种违规行为，对创造者的权利和版权所有的权利构成威胁。多年来，互联网一直被视为对版权的最严重威胁之一，并且可用的内容具有不同水平的版权保护。在互联网上，有许多受版权保护的作品，包括电子书，电影，新闻等。因此，通过使用水印和隐志技术，可以解决这些问题，这些问题基于作者的签名信息或徽标。本文得出的结论是，离散余弦变换（DCT），离散小波转换（DWT），一次性PAD（OTP）（OTP）和Playfair的技术在使用图像或嵌入秘密信息时非常有效。 （MSE），信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）。
一种基于机器学习的方法来识别伪造账单
在美联储银行的众多责任中，是保护国家的货币免受伪造侵害。美国财政部估计，伪造的美国货币的7000万至2亿美元是伪造的[1，2]。在美国，最常见的伪造法案是20美元的票据，而100美元的账单是海外最伪造的账单。在美国，大约90％的伪造资金是使用光刻技术生产的，这允许大规模生产。美国雕刻和印刷局定期更新美国货币以阻止伪造。在2003年发行了新的重新设计的20美元，随后在2004年发行了50美元的账单和2005年的100美元账单。这些账单除了一些不同的安全功能外，还具有颜色变化，例如颜色移动墨水，水印，安全线或功能区以及微打印[3]。但是，一旦新
使用隐志
项目参考号：47S_BE_4571大学：P.D.A.College of Engineering, Kalaburagi Branch : Department of Computer Science and Engineering Guide(s) : Dr. Sharanabadappa Gandage Student(S) : Mr. Srivatsa Mr. Sanket S. Biradar Mr. Shashank G. Sonth Introduction: Steganography, derived from the Greek words "steganos" (meaning covered or concealed) and "graphie" (meaning writing), is a fascinating and ancient practice that involves the art and science of concealing在看似无害的载体介质中的信息以确保其保密。与密码学不同，该密码学的重点是呈现不可读的消息的内容，而隐身术则试图混淆消息本身的存在。这种秘密技术在整个历史上都采用了秘密通信的一种手段，其应用程序从间谍和安全数据传输到数字水印和版权保护不等。
AI治理法规跟踪器：2025 Edition
行政命令14110，标题为“安全，安全和可信赖的人工智能发展和使用”，由乔·拜登总统于2023年10月30日签署。该指令为AI治理制定了全面的国家战略，重点是促进创新，同时减轻相关风险。关键目标包括加强人工智能行业的竞争，维护公民自由，并维持美国在AI技术方面的领导力。该命令要求联邦机构任命首席AI官，并制定AI部署的准则，强调透明度，问责制和道德标准。它还呼吁开发AI生成内容的水印系统，以解决诸如错误信息和知识产权盗窃等问题。通过实施这些措施，该命令旨在确保以安全，安全和与民主价值观保持一致的方式开发和利用AI技术。
在离线深入强化学习中的数据集审核
摘要 - 数据是AI中的重要资产，因为高质量的数据集可以显着提高机器学习模型的性能。在自动驾驶汽车等安全性领域中，离线深度强化学习（Offline DRL）经常用于在预采用的数据集中训练模型，而不是通过与现实世界环境进行互动作为在线DRL来培训这些模型。为了支持这些模型的开发，许多机构可以通过开放源许可公开获得数据集，但是这些数据集有可能滥用或侵权的风险。向数据集注入水印可能会保护数据的知识产权，但是它无法处理已经发布的数据集，并且以后无法更改。其他现有解决方案，例如数据集推理和会员推理，由于不同的模型行为特征和离线设置约束，因此在离线DRL方案中无法正常工作。
扩散模型符合图像反法实糖
从在摄像机传感器中的采集到其存储空间中，进行了不同的操作以生成最终进度。此管道将特定的痕迹印记到图像中以形成自然水印。用图像删除这些痕迹；这些干扰是大多数方法用于检测和定位伪造的线索。在此策略中，我们评估了扩散模型的能力，以消除宽恕和欺骗取证方法留下的痕迹。最近引入了这种方法，以进行对抗纯化，从而实现了重要的表现。我们表明，扩散纯化方法非常适合反法法医学任务。这种方法在欺骗取证方法和保留纯化图像的自然外观方面都超过现有的反构法技术。源代码可在https://github.com/mtailanian/ diff-cf上公开获得。