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感知的真实性对消费者
总而言之，创建了包含现有文献支持的所有假设的列表：H1：消费者在区分人类创建和AI生成的产品广告时面临重大困难。H2：AI生成的产品广告的真实性积极影响消费者购买的意愿。H3：消费者对创建来源的了解降低了他们购买AI生成产品的意愿。H4：Genai的常规用户愿意购买的意愿在显示了人工智能的提示中对广告的投入后不会改变。H5：消费者愿意在AI产生的高和低参与产品之间购买的意愿。
真实三体纠缠的可靠几何测量
我们给出了离散、连续和混合量子系统的真正三体纠缠的忠实几何图像。我们首先发现三角关系 E α i | jk ⩽ E α j | ik + E α k | ij 对所有亚可加二体纠缠测度 E 、所有 i 、 j 、 k 方下的排列、所有 α ∈ [0 , 1] 以及所有纯三体态都成立。然后，我们严格证明边 E α 包围的非钝角三角形面积（0 < α ⩽ 1 / 2）是真正三体纠缠的测度。最后，对于量子位，给定一组亚加性和非亚加性测度，总会发现某个状态违反任何 α > 1 的三角关系，并且三角形面积不是任何 α > 1 / 2 的测度，这一点得到了显著加强。我们的研究结果为在统一框架内研究离散和连续多体纠缠铺平了道路。
真实的障碍：身份威胁，培养的看法和人格对roumophobia的影响
考虑到可能与机器的真实相互作用的障碍，本研究探讨了技术特征和个体性状的潜在双重影响的robophobia的贡献者。通过2×2×3在线实验，机器人的身体类似，性别和地位被操纵，并测量了机器人信念和人格特质的个体差异。机器人特征对恐惧症的影响不显着。总体而言，关于机器人的主观信念，媒体描绘的培养，无论是威胁人类的身份，都是道德的，并且拥有代理是robophobia的最强预测指标。那些具有较高内部控制和神经质的源头以及较低感知的技术能力的人表现出更多的Robophobia。对机器人在工作和社会中融合的社会技术方面的影响。
在真实世界数据中探索乳腺癌系统性药物治疗模式
方法 使用 TriNetX 进行了一项回顾性研究，TriNetX 是一个联合网络，包含来自北美 21 家医疗保健组织的符合《健康保险流通与责任法案》的匿名数据。研究对象为 2013 年 1 月 1 日至 2022 年 5 月 31 日期间被诊断患有乳腺癌的患者。我们研究了一种基于规则的无监督学习算法来提取药物及其给药模式。为了对相似的给药模式进行分组，我们在 k 均值聚类中使用了三个特征：给药总数、给药间隔天数中位数以及给药间隔天数的标准差。我们探索了针对患者的前三种治疗方法，这些患者根据诊断分期（早期为 I-III 期，晚期为 IV 期）和肿瘤受体对靶向治疗的敏感性分为六组：激素受体阳性/人表皮生长因子 2 阴性 (HR 1 / ERBB2 - )、ERBB2 阳性 ( ERBB2 1 /HR 6 ) 或三阴性 (TN; HR - / ERBB2 - )。为了增加得出的方案的可信度，我们将它们与美国国家综合癌症网络 (NCCN)：乳腺癌 (2.2023 版) 建议进行了比较。
Ph.D.高级系统工程计划 博士学位奖学金与特定的研究主题/领域约束并由外部组织资助 und Orientierungsangebote 2024 | 25 Studienberatung ... 社会教育学士学位 博士课程的公共竞赛公告... 企业家和创新的硕士 Paolo Lugli教授 博士学位论文列表的副本 contenuto degli insegamenti inhalt der Lehrveranstaltungen 掌握创新和真实性的食品科学 电子和信息工程学士学位 研究报告2023
计划内容该国际博士学位计划培训了新一代研究人员，专注于机械和工业系统，自动化以及电子和信息系统，以在高级系统工程领域进行独立的研究，并为他们提供与国家和国际研究中心和工业的转移和交流知识的机会。三年的博士学位课程通过跨学科的方法侧重于对高级和智能系统的研究和开发，该方法应对最近的技术发展（例如网络物理系统，行业4.0，物联网）。它们得到了数学和人工智能方面的特定技能的支持。Ph.D.学生项目涵盖了以下研究领域，这些研究领域由Unibz的研究小组长期积极追求，并在博士学位中考虑。高级系统工程：机械和工业系统工程 - 机械和机电系统 - 高级制造技术 - 机械工程设计和优化 - 生产与管理系统， - 智能工厂Ph.D.学生项目涵盖了以下研究领域，这些研究领域由Unibz的研究小组长期积极追求，并在博士学位中考虑。高级系统工程：机械和工业系统工程 - 机械和机电系统 - 高级制造技术 - 机械工程设计和优化 - 生产与管理系统， - 智能工厂
较少定义的知识和更多的真实警报：基于参考的网络钓鱼检测，没有预定义的参考列表
在这项工作中，我们将Phishllm作为一种新型的基于参考的网络钓鱼检测器，无明确的预定参考列表。我们的理由在于，现代LLM的编码比任何预定义的列表都更广泛的品牌域信息。此外，检测许多网页语义（例如获得资格意图分析）更像是语言问题，但现在它们被作为视觉问题进行处理。因此，我们设计了Phishllm来解码（或检索）从LLM中解码（或检索）域品牌关系，并有效地解析网页的凭证意图，而无需维护和更新外部参考列表的成本。此外，为了控制LLMS的幻觉，我们引入了基于搜索引擎的验证机械，以消除错误信息。我们的广泛经验表明，菲什洛姆（Phishllm）的表现明显优于诸如西犬和属施氏菌（Phishpedia and Phishintention）等先进的解决方案，将召回率提高了21％，至66％，而精度为昂贵。我们的现场研究表明，Phishllm涵盖（1）零日网页的6倍，即与现有方法（例如？thimintention）相符的零日网页，（2）即使是王朝增强的零日网页网页，也要多2倍。我们的代码可在https://github.com/code-philia/phishllm/上找到。
研究文章 人工智能渗透大学考试系统的真实测试：“图灵测试”案例研究
最近兴起的人工智能系统（例如 ChatGPT）给教育行业带来了根本性问题。在大学和学校中，许多形式的评估（例如课程作业）都是无需监考即可完成的。因此，学生可以提交自己的作业，而这些作业实际上是由人工智能完成的。自 COVID 大流行以来，该行业还加速了对无人监督的“带回家考试”的依赖。如果学生使用人工智能作弊并且未被发现，则对学生的评估方式的完整性将受到威胁。我们报告了一项严格的盲测研究，在该研究中，我们将 100% 的人工智能书面提交内容注入了英国一所知名大学心理学学士学位的五个本科模块的考试系统中，涵盖了所有学习年限。我们发现 94% 的人工智能提交内容未被发现。我们 AI 提交的成绩平均比真实学生的成绩高出半个等级。在各个模块中，AI 提交的模块成绩优于随机选择的相同数量的真实学生提交的概率为 83.4%。
真实项目 - 临床心理学主席
在75％的病例中，精神疾病开始于25th生命的年份[1]，在15至30岁的孩子中有新的抑郁症和恐惧案特别普遍[2]。年轻人可以被确定为精神障碍的风险群体，这就是为什么对这个年龄段的范围提高精神障碍的发现很重要的原因。通过改善知识，减少污名和帮助使用帮助[3]，改善早期检测是成功的。为了促进FSU Jena的精神障碍的早期检测，该项目已经实现了该项目（早期识别心理健康问题）。项目的目标：•当前心理的个人反馈。健康/投诉学生促进个人早期检测的健康/投诉•在学期过程中确定心理投诉的预测因素，以便将来在学期中对心理投诉的个人风险评估•fsu Jena
基于 DNA 的技术检查植物源食品、饲料和药品的质量和真实性：综述
背景：人们对农产品质量和安全的关注度不断提高，推动了旨在打击掺假问题的基于 DNA 的工具的发展。在各种分子方法中，基于分子标记和 DNA 条形码的方法已经得到充分验证，而液滴数字 PCR (ddPCR)、等温扩增和成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关 (Cas) (CRISPR/Cas) 系统等新工具开始超越前者的性能并应用于农产品领域。范围和方法：本文概述了用于新鲜和加工植物源食品、饲料和药品真实性和可追溯性的基于 DNA 的技术的最新进展和开发，包括关于监测污染物和过敏原存在的研究。此外，还讨论了这些分子工具的潜力和缺陷。主要发现和结论：基于 DNA 的技术是防止农产品欺诈和市场上多种植物产品（如香料、特级初榨橄榄油、葡萄酒、可可和药用植物）掺假的宝贵工具。这些方法的应用有助于保护消费者和参与农产品生产和分销的所有利益相关者。