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研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
第一个证据表明聚乙烯微塑料对混合干草的瘤胃降解性和胃肠道消化率的影响
自1900年代初期其在丙酮丁醇 - 乙醇（ABE）发酵中的第一个工业应用以来，梭状芽胞杆菌发现了大量的生物量生物量生物填充应用。Overall, their fermentation products include organic acids (e.g., acetate, butyrate, lactate), short chain alcohols (e.g., ethanol, n-butanol, isobutanol), diols (e.g., 1,2-propanediol, 1,3-propanediol) and H 2 which have several applications such as fuels, building block chemicals, solvents, food and cosmetic additives.有利地，几种梭形菌株能够使用廉价的原料，例如木质纤维素生物量，食物浪费，甘油或C1-气（CO 2，CO），以赋予它们作为较少依赖化石燃料和减少绿化温室气体发射的流程的主要参与者。本综述旨在提供旨在开发梭状芽胞杆菌介导的生物量发酵过程的研究进度的调查，尤其是关于代谢工程的应变改善。
研究表明，北部的地下水耗竭加速...
进一步耗尽地下水减少地下水补给并增强抽水以满足灌溉需求的原因使地下水进一步消耗了。例如，夏季季风干燥（近距离差异为10％–15％），其次是冬季的大量变暖（1-4°C的温度升高）将进一步加速地下水，通过增加（6％ - 20％）灌溉用水需求，并减少了地下水的灌溉水分（6％）相互作用（6％–12％–12 –12 –12 –12 –12 –12），一位Tiwari。这种现象导致了严重的干旱条件，导致2002年至2021年之间的地下水损失。检查印度地下水对温暖气候的反应对于气候适应和确保食品和淡水安全至关重要，因为它导致季风（Kharif）和冬季（Rabi）季节的灌溉水需求增加。
该方法研究是否表明Zoe起作用？
但是方法研究是否表明Zoe“有效”？由蒂姆·斯佩克特（Tim Spector），伦敦国王学院（King's College London）教授共同创立的，由龙星史蒂夫·巴雷特（Steve Barlett）和其他名人促进的技术公司为客户提供了12个月约299至599英镑的费用，这是一个“个性化”的饮食计划，该计划是在分析了Microbiome的血液样本后，并进行了Microbiome的静脉测试，并进行了持续的鲜血，并持续了鲜血。2基于这些，客户会得到有关饮食的建议，以及不做什么。Zoe的电子邮件告诉客户：“与对照组相比，Zoe成员在一系列健康措施方面有了更大的进步。例如，它们的“良好”肠道细菌与更好的健康结果有关。他们还报告说，感觉不那么饿，睡得更好，精力充沛。”
一个化学遗传筛查表明，表达TRPV1的神经元控制肠道中的调节T细胞
结果：我们使用了八种不同的神经元CRE小鼠系列与CRE依赖性AAV.PHP.S-DIO-HM3DQ病毒的新生儿合并，以选择性地靶向不同的迷走神经，背根神经节（DRG）和肠神经元子集。通过对这些小鼠进行CNO激活神经元后，我们通过流式细胞仪对回肠，盲肠和结肠肠道组织进行了广泛的免疫表型。我们的分析显示神经元激活后免疫细胞种群的明显变化。硝化神经元以NOS1表达为特征，调节了Enperthelper17（T H 17） - 表达聊天的cholinergic神经元调节，调节中性phils。激活TRPV1表达（TRPV1 +）伤害性神经元具有最大的作用，从而导致骨髓弹出率下调和调节性T（T reg）细胞，这些细胞（T Reg）细胞会按下结肠中的转录因子ROR G。TRPV1 +神经元激活引起T Reg细胞的分布转录变化，并抑制了它们的增殖。神经植物的浓缩激活和消融方法的不同神经元表明，DRG中的TRPV1 +神经元，但在迷走神经节中没有介绍这种T型表型。使用遗传缺陷的小鼠，我们发现这种神经免疫相互作用需要神经疾病降钙素基因 - 相关肽（CGRP）及其受体RAMP1。
遗传基因敲除表明bollworm helicoverpa Zea中的ABCC2蛋白不是CRY1AC杀虫蛋白的主要受体
摘要：昆虫ATP结合的盒式转运蛋白亚家族C2（ABCC2）的成员被称为苏皮鲁西斯芽孢杆菌（BT）的Cry1ac杀虫蛋白的受体。废除ABCC2功能结构域的突变已知会引起对Cry1ac的抗性，尽管报告的抗药性水平取决于昆虫物种的差异很大。在这项研究中，使用CRISPR/CAS9评估了ABCC2基因作为Helicoverpa Zea的推定CRY1AC受体的功能，该受体的主要有害生物是300多种农作物，以逐步消除不同的功能性ABCC2域。来自具有编辑昆虫线支持的生物测定结果，即ABCC2中的突变与7.3至39.8倍的CRY1AC耐药比（RR）有关。在部分或完全的ABCC2敲除之间检测到H. Zea之间对Cry1ac的敏感性的显着差异，尽管在敲除ABCC2的一半时观察到了最高的公差水平。基于在类似的研究中针对密切相关的飞蛾物种的类似研究中报道的> 500–1000倍的RR，在H. Zea敲除中观察到的低RR支持ABCC2不是该昆虫中主要的Cry1ac受体。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
我写信是为了表明我反对任何海上风力涡轮机。现在不应该，永远都不应该继续这个项目。对我们的破坏
租赁之后的评估活动，能源公司寻求租赁俄勒冈海岸附近的区域以在未来提出能源开发计划，这是一个合理且可预见的后果。因此，我希望 DLCD 的海岸管理计划和 ODFW 认真研究渐进式和扩张式工业能源开发的可能性，这种开发最终可能会损害我们珍视的沿海和海洋生态系统、野生动植物和渔业。我支持快速脱碳作为应对气候危机的手段，但俄勒冈海岸能源开发的提案仍需仔细考虑。我们还没有足够的信息来了解这是否是一个好主意，以及所需的权衡是否真的值得付出巨大的成本和影响。最后，我敦促 DLCD 完成河口管理规划，特别是在可能受到海上风能开发影响的河口，例如库斯湾。
神经振荡表明在过早的大脑中听觉节拍处理期间进行周期性编码
图1相位振幅耦合分析。（a）在收听duple/triple节奏（顶部）时，脑电图（底部）的频谱。（b）最高数字在2-30 Hz的频率范围内呈现了六个基础序列过程中的功率调制。底部图显示了3 Hz窄带滤波后的频率范围7-12 Hz（基线校正）的平均功率波动，以更好地可视化。（c）PAC强度（左）强度的地形分布以及耦合的首选阶段（右;绿色代表Alpha功率阶段引导刺激阶段）在频率范围7-12 Hz中与BEAT（由模拟的3 Hz正弦曲线建模的频率范围7-12 Hz）的功率平均。点代表簇，其中PAC与替代数据相比具有重要意义。
珊瑚分布中预测的气候驱动转移表明西南大西洋礁的热带化
fi g u r e 3电流和2050年的预测，在中间变暖的场景（RCP6.0）下，西南大西洋（SWA）海岸的四个Zooxanthelate scleractinian Corals在包括时间段之间的差异（RCP6.0）下流行。线图代表每个物种在SWA海岸各个纬度程度按纬度程度按时间的平均值。蓝红色比例尺指示电流和2050图的发生概率，而三角洲概率（∆ p）用黑棕色比例尺表示。当前地图中的黑色杂交表示模型中用作输入数据的出现点。p：概率； ∆ P：三角洲概率； ARS：亚马逊河系统（1°N – 1°S）； SFR：圣弗朗西斯科河（10–11°S）。纬度16°S和20°S之间的延长架子涵盖了当前最大的礁石系统，SWA，Abrolhos Bank。