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您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
利用隐式人类反馈玩游戏
我们考虑深度强化学习 (DRL) 领域的以下核心问题：如何使用隐式人类反馈来加速和优化 DRL 算法的训练？最先进的方法依赖于任何明确提供的人为反馈，需要人类的主动参与（例如，专家标记、演示等）。在这项工作中，我们研究了一种替代范式，其中非专家人类正在默默观察（和评估）与环境交互的代理。通过将电极放在人的头皮上并监测所谓的事件相关电位，人类对代理行为的内在反应被感知为隐式反馈。然后使用隐式反馈来增强代理在 RL 任务中的学习。我们开发了一个系统来获取并准确解码隐式人类反馈，特别是 Atari 类型环境中的状态-动作对的错误相关事件电位 (ErrP)。作为一项基线贡献，我们证明了使用脑电图 (EEG) 帽捕获人类观察者观察代理学习玩几种不同 Atari 游戏的错误潜力的可行性，然后适当地解码信号并将其用作 DRL 算法的辅助奖励函数，旨在加速其对游戏的学习。在此基础上，我们在工作中做出了以下新颖的贡献：（i）我们认为 ErrP 的定义可以在不同的环境中推广；具体来说，我们表明观察者的 ErrP 可以针对特定游戏进行学习，并且该定义可以按原样用于另一个游戏，而无需重新学习错误潜力。（ii）为了提高 ErrP 数据效率，我们提出了一个新的学习框架，将 DRL 的最新进展结合到基于 ErrP 的反馈系统中，允许人类仅在 RL 代理训练开始之前提供隐式反馈。 （iii）最后，我们将基于隐式人类反馈（通过 ErrP）的 RL 扩展到相当复杂的环境（游戏），并通过合成和真实用户实验证明了我们的方法的重要性。
两种隐龟的从头基因组组装
了解物种间染色质构象的进化对于阐明基因组的结构和可塑性至关重要。线性远距离基因座的非随机相互作用以物种特异性模式调节基因功能，影响基因组功能、进化，并最终影响物种形成。然而，来自非模式生物的数据很少。为了捕捉脊椎动物染色质构象的宏观进化多样性，我们通过 Illumina 测序、染色体构象捕获和 RNA 测序为两种隐颈龟 (cryptodiran，藏颈龟) 生成从头基因组组装：Apalone spinifera (ZZ/ZW，2 n = 66) 和 Staurotypus triporcatus (XX/XY，2 n = 54)。除了在线性基因组中检测到的融合/裂变事件外，我们还检测到龟类的三维 (3D) 染色质结构与其他羊膜动物存在差异。也就是说，全基因组比较揭示了龟类染色体重排的不同趋势：（1）鳖科（Trionychidae）的基因组改组率较低，而鸡（可能是龟类的祖先）与核型高度保守；（2）动胸龟科（Kinosternidae）和翠龟科（Emydidae）的融合/裂变率中等。此外，我们还发现了一种染色体折叠模式，这种模式使以前在龟类中未检测到的“着丝粒 - 端粒相互作用”成为可能。“着丝粒 - 端粒相互作用”（本文发现）加上“着丝粒聚集”（之前在蜥蜴类中报道过）的组合龟类模式对于羊膜动物来说是新颖的，它反驳了以前关于羊膜动物 3D 染色质结构的假设。我们假设，在龟类中发现的不同模式起源于羊膜动物祖先状态，该状态由核结构定义，微染色体之间存在广泛的关联，这些关联在线性基因组改组后得以保留。
个人数据——1974 年隐私法
公法 99-474（1984 年《伪造访问设备和计算机欺诈和滥用法》）和公法 93-579（1974 年《隐私法》）授权收集此类信息。这些信息将用于验证您是否是政府自动信息系统 (AIS) 的授权用户和/或验证您的政府安全许可级别。尽管披露信息是自愿的，但未能提供信息可能会妨碍或阻止您请求的用户帐户的处理。记录或其中包含的信息的披露可根据 DISA 记录系统汇编开头规定的“综合常规用途”在国防部之外进行具体披露，该汇编每年在《联邦公报》上公布，以及《隐私法》第 5 USC552a(b) 条通常允许的披露。
SNOVA签名方案的隐底分析
对于多元签名，公共密钥的大小主要取决于变量的数量，方程数和有限字段的大小。在不同的影响因素上进行，有不同的研究方法来开发UOV变体。第一种方法不会改变UOV方案的原始设计，而只会改变关键生成的方式。Petzoldt等人开发的压缩技术[20]基于以下事实：公共密钥的一部分可以在生成秘密密钥之前任意选择。这是指可以使用伪随机数生成器的种子来生成公共密钥的一部分，公共密钥的大小主要取决于油空间的尺寸，方程数和有限滤清器的大小。请注意，该技术可以应用于各种UOV变体。第二种方法是使用在小型场上定义的多项式作为公钥，而签名和消息空间则在扩展场上定义，请参见[4]中的luov。，但其几个参数被Ding等人打破了。[10]。第三种方法是降低密钥生成步骤中石油空间的尺寸。在符号步骤中，他们使用不同的方法从原始的油空间诱导新的油空间，以使新的油空间的尺寸更大或等于方程数，例如QR-UOV [13]，Mayo [3]，Snova [24]。QR-UOV [13]的作者在扩展场上构建了油空间，然后通过痕量函数或张量产品将其映射到基础字段上的矢量空间中，另请参见[17]。[14]。在基本场上定义了签名和消息空间。bac-uov [22]与QR-UOV相似，但Furue等人打破了它。对于蛋黄酱[3]，它们通过搅动油和醋来增加油空间的尺寸
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
在印度的新隐私法更近一步
在当今广泛的数字通信时代，保护个人信息已变得至关重要。数字个人数据保护（草案）规则，2025年，旨在建立一个平衡个人权利，组织义务和国家利益的框架。这些规则适用于在印度管理个人数据或为印度居民服务的组织，并将有效期出版，并提供某些规定（规则3至15、21和22）。
5将在2025年持续的隐私法趋势
在2024年世界上发生了很多变化。也适用于隐私发展。我们预计从2024年开始的几个发展将延续到2025年，我们在本文中概述了五个：即人工智能领域的发展，被动数据收集，将来自多个来源的数据，隐私计划期望和管理供应商结合在一起。公司将在为2025年准备隐私计划时要牢记这五个。1。正在进行的人工智能法律通过欺骗理论的持续审查，我们开始关注即将到来的事态发展，并以每个人的脑海中的主题：AI：AI。2024在这一领域看到了很多监管活动 - 仅在美国，就引入了近700个与AI相关的州法案。只有少数被授予法律。，有几个是公司应牢记的杰出表现。科罗拉多州和欧盟都通过了全面的AI法律。欧盟法律的一部分将于2025年2月生效，而科罗拉多州法律将于2026年2月生效。它们通常与算法歧视以及透明度和风险缓解措施有关。更狭窄的伊利诺伊州更新了其就业法，H.B。3773，以禁止雇主对AI的歧视用途，法律的义务定于2026年1月生效。3月，犹他州通过了《人工智能政策法》，该法案要求为消费者确认他们正在与AI互动。公司可以采取什么措施来满足这些法律要求并最大程度地降低2025年的风险？该法律与加利福尼亚的类似聊天机器人法不同，该法律需要肯定性披露 - 《人工智能政策法》，该法案于2024年5月1日生效。除了法规行动外，联邦贸易委员会还采用了《 FTC法》第5条规定的不公平和欺骗理论，并以其“ AI遵守操作”的执法运动瞄准了多家公司。首先，请记住，虽然2024年通过的几项法律直到2026年才生效，但其义务可能是繁重的。使用2025开始准备是明智的。第二，期望全球范围内更多的美国各州和国家将通过看起来与书籍中的法律相似的法律。第三，请记住，尽管联邦一级的执法和立法指导可能存在不确定性，但各州一直在这个空间中一直存在 - 可能会继续活跃。最后，第四，请记住法律的要求。法律的要求包括透明度之类的概念 - 让人们知道他们是否是