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World File Search System滥用
管理学习者对人工智能的使用并防止滥用 V1.0
• 一如既往，根据 SFEDI 奖项认可中心标准，任何为获得资格而提交的作业都必须是学习者自己的。 • 根据 SFEDI 奖项规则，如果学习者滥用人工智能，以至于他们提交的用于评估的作业不是他们自己的，那么他们就作弊了，并可能面临严厉的处罚。 • 学习者和中心工作人员需要了解使用人工智能的风险以及什么构成作弊。 • 学习者必须确保他们提交的用于评估的作业清楚地表明这是他们自己的。如果任何部分直接从人工智能复制内容，学习者必须识别这些部分，并了解他们不会独立展示符合标准，因此不会获得奖励（请参阅下文承认人工智能的使用）。 • 导师和评估员只能接受他们认为是学习者自己的作品。 • 如果导师怀疑学习者提交的用于评估的作业包含未承认的人工智能生成的部分，他们必须调查并采取适当的行动。 SFEDI 奖项工作人员和主持人已经建立了程序来识别、报告和调查涉及学习者的作弊行为，包括人工智能滥用。 SFEDI 奖项将继续监测该领域的发展，并将适当更新本指南。了解 AI 的使用和相关风险 AI 的使用意味着学习者通过 AI 获取信息/内容，并可能用于评估工作。虽然 AI 工具和功能可能很快就会大大扩展，但任何时候滥用 AI 工具来获得资格都是作弊行为。学习者和教师还应该知道 AI 工具仍处于开发阶段，并且通常存在局限性，例如内容不准确或不合适。AI 聊天机器人是根据用户提示和问题生成文本的 AI 工具。用户可以提出后续问题或让聊天机器人修改提供的答案。AI 聊天机器人根据其训练数据集（大型语言模型）中的模式做出响应。它们产生的响应在统计上可能相关且适当。AI 聊天机器人可以：
监控滥用行为，提供负责任的“人工智能即服务”
人工智能越来越多地以“即服务”的形式提供（AIaaS）。这意味着服务提供商向客户提供预先构建的人工智能模型和服务，用于诸如对象识别、文本翻译、文本到语音转换和面部识别等任务。这些产品使客户能够轻松地将一系列强大的人工智能驱动功能集成到他们的应用程序中。客户通过提供商的 API 访问这些模型，向其发送应用模型的特定数据，并返回结果。然而，在许多情况下，使用人工智能可能会出现问题。AIaaS 服务通常代表通用功能，只需“单击”即可获得。因此，出于声誉或责任的原因，提供商可能会寻求确保他们提供的 AIaaS 服务被客户用于“适当”的目的。本文介绍并探讨了 AIaaS 提供商发现客户可能滥用服务的情况的概念。通过专题示例，我们探讨了可能表明需要审查的情况的技术使用模式，并提出了监控滥用行为的一些法律和技术挑战。总之，通过引入这一概念，我们指出了从各个角度进行进一步探究的潜在领域。
祝福，免疫和滥用过程-Denaxe Ltd. v ...
•到初次听证会时，Denaxe已枢纽，以放弃其主张，即俱乐部中的股份完全具有任何价值（现在将其描述为有毒），并专注于指控其他资产应该分别出售，以最大程度地提高价值；该索赔的重估为2650万英镑。
网络编程中的抄袭和人工智能辅助滥用
摘要 — 在编程教育中，抄袭和滥用人工智能 (AI) 辅助是新出现的问题。然而，很少有相关研究关注网络编程。我们计划开发自动化工具来帮助教师识别这两种不当行为。为了充分了解这些问题，我们进行了一项对照实验，以观察不公平的收益和特征。我们比较了学生独立完成网络编程任务、提交抄袭和在人工智能辅助 (ChatGPT) 的帮助下完成任务的表现。我们的研究表明，涉及此类不当行为的学生获得相当的考试分数，但完成时间更短。抄袭的提交内容与独立的提交内容相似，除了颜色和标识符名称等琐碎方面。人工智能辅助的提交内容更复杂，可读性较差。学生们认为，如果适当承认使用，人工智能辅助可能会很有用，尽管他们对解决方案的可读性和正确性并不信服。
机械滥用下锂离子电池的安全性能和故障标准
摘要：随着全球对环境问题的关注，控制二氧化碳的排放已成为重要的全球议程。在这种情况下，新型能源车的开发（例如电动汽车）正在流动。但是，作为电动汽车的关键电源，机械滥用下的锂离子电池的安全性能引起了广泛关注。评估锂离子电池的安全性能需要深入研究。本文对锂离子电池机械滥用的最新实验和数值模拟进行了综述。它展示了实验研究的主要方法和结论，比较了准静态和动态负载下的不同反应形式，讨论了锂离子电池中应变率依赖性的原因，并描述了电荷（SOC）对机械滥用和机械滥用能力的安全性能以及机械滥用能力的影响。此外，本文结合了数值仿真研究的方法，分析了详细建模和均质建模方法的优点和缺点，总结了基于应变的内部短路故障标准，并审查了基于多物理学的数值预测模型。最后，它在研究电池组通过数值模拟的安全性能方面提供了最新的进展。
青少年大脑的结构差异可以预测酒精滥用
1 柏林夏里特医学院（柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林卫生研究所的企业成员），精神病学和心理治疗系，伯恩斯坦计算神经科学中心，德国柏林；2 柏林工业大学 IV 学院 - 电气工程和计算机科学，德国柏林；3 柏林自由大学教育与心理学系，德国柏林；4 智力科学，卓越研究集群，德国柏林；5 社会与预防医学，体育与健康科学系，院内单位“认知科学”，人文科学学院，勃兰登堡健康科学学院，服务研究和电子健康研究领域，波茨坦大学，德国波茨坦； 6 德国曼海姆海德堡大学医学院中央精神卫生研究所儿童和青少年精神病学和心理治疗系；7 爱尔兰都柏林都柏林圣三一学院医学院和圣三一学院神经科学研究所精神病学学科；8 英国伦敦国王学院精神病学研究所、心理学神经科学 SGDP 中心人口神经科学和精准医学中心 (PONS)；9 德国海德堡大学医学院中央精神卫生研究所认知和临床神经科学研究所；10 德国曼海姆曼海姆大学社会科学学院心理学系；11 法国巴黎巴黎萨克雷大学 CEA NeuroSpin；12 美国伯灵顿佛蒙特大学精神病学和心理学系； 13 诺丁汉大学彼得·曼斯菲尔德爵士成像中心物理与天文学学院，英国诺丁汉； 14 联邦物理技术研究所，柏林，德国； 15 国家健康与医学研究所、INSERM U A10“Trajectoires développementales en psychiatrie”巴黎-萨克莱大学、巴黎-萨克莱高等师范学院、法国国家科学研究中心、法国伊维特河畔吉夫博雷利中心； 16 AP-HP 索邦大学，儿童和青少年精神病学系，Pitié-Salpêtrière 医院，法国巴黎； 17 法国埃唐普 EPS Barthélémy Durand 精神病学系； 18 德国柏林洪堡大学 Charite Mitte 校区精神病学和心理治疗系 PONS 研究小组； 19 疾病神经退行性疾病研究所，UMR 5293，CNRS，CEA，波尔多大学，波尔多，法国； 20 蒙特利尔大学医学院和圣贾斯汀大学中心医院精神病学系，蒙特利尔，
解决商业健康计划滥用问题以确保公平......
在美国与 COVID-19 疫情作斗争之际，医疗保险的重要性前所未有——现在和可预见的未来都是如此。三分之二的人口依靠私营部门提供医疗保险，从而获得医疗保健。1 虽然私人医疗保险长期以来一直是我们国家体系的支柱，但这种保险和它为数百万美国人提供的保障正在以惊人的速度消失。医疗保险最初设计为健康计划和消费者之间的直接财务协议：消费者支付保费以换取由某一组提供者提供的一系列医疗保健服务的保险。如果发生纠纷，消费者可以期望索赔裁决将遵循公平、高效和透明的程序。这项协议是美国医疗保险体系数十年来的基础，但在全国一些市场，它正开始逐渐消失，而 COVID-19 公共卫生紧急事件进一步凸显了它的侵蚀。
青少年大脑的结构差异可以预测酒精滥用
青少年时期酗酒 (AAM) 与大脑结构发育破坏和酒精使用障碍有关。使用机器学习 (ML)，我们分析了 IMAGEN 数据集 (n ∼ 1182) 中 14、19 和 22 岁时 AAM 表型与青少年大脑结构 (T1 加权成像和 DTI) 之间的联系。ML 根据大脑结构预测了 22 岁时的 AAM，在独立测试数据的平衡准确度为 78%。因此，青少年大脑的结构差异可以显著地预测 AAM。使用 14 岁和 19 岁时的大脑结构，ML 预测了 22 岁时的 AAM，平衡准确度分别为 73% 和 75%。这些结果表明，在数据集中，结构差异先于酒精滥用行为。 10 最具信息量的特征位于胼胝体和 11 内囊、脑干和脑室脑脊液的白质束中。在皮质中，它们分布在 12 枕叶、额叶和颞叶以及扣带皮层中。我们的研究还表明 13 在分析 AAM 等效应大小较弱的精神疾病的探索性 ML 研究中，AAM 表型的选择、ML 方法和混杂校正技术 14 都是至关重要的决定。16
警察权力的滥用：聚焦拦截搜查和使用武力
1 我们收到了关于“黑人、亚洲人和少数民族”一词用法的不同意见。就此问题，我们所咨询的大多数人都支持这一观点，尽管其他人提出了其他建议。我们使用这一术语是因为它目前被广泛认可和接受，但如果这种情况发生变化，我们将修改我们的术语。2 这是公平的警察吗？警察合法性、公众合作和减少犯罪，A. Myhill 和 P. Quinton，国家警务改革局，2011 年 9 月。3 公众对拦截和搜查的看法，V. Stone 和 N. Pettigrew，2000 年 9 月。4 拦截和搜查能阻止犯罪吗？基于伦敦十年数据的证据，M. Tiratelli、P. Quinton 和 B. Bradford，2018 年 1 月。5 拦截和搜查被认为是 2011 年骚乱的一个因素。例如，请参阅《解读骚乱：调查英格兰的混乱之夏》，伦敦政治经济学院，2011 年 12 月。6 在本报告中，我们使用“歧视”或“歧视性的”一词，是指所讨论的歧视是违法的。
机械滥用的初步测试 - Libs的指甲测试
当前的隧道安全概念是基于常规燃料车事故的经验。未来几年的过渡将涉及使用诸如氢，天然气和电动汽车的替代燃料。中，似乎在不久的将来，中型和小型车辆将由锂离子电池（城市汽车）电动供电。带有锂离子电池（LIB）的电动汽车的主要问题在于释放速率（HRR），以及Lib Fire释放的有毒化合物。可以通过温度，电力和机械滥用来触发飞向火的热逃亡。后者通过电池管理系统（BMS）或单元架构进行管理更为复杂。在当前工作中，显示了通过指甲测试测试的LIB的初步结果。测试和建模的LIB细胞是三星INR-18650-29E。在100％的SOC达到800°C的SOC温度下测试了此类单元，最大压力值约为4 bar。测量了腔室内CO的浓度。测得的CO水平范围为3000-4000 ppm（v），与其他研究相当。Comsol上实施的模型由两个组件组成：一个1D模型，旨在通过伪两维（P2D）模型模拟电池的电化学行为，而3D模型仅模拟传热。关键字：lib; bev; hrr;有毒释放