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标题：利用老年抑郁症中经颅磁刺激的潜力：新兴技术和发现作者Antoine Sader，
简介：到2050年，全球65岁及以上的全球人口预计将从2022年的10％上升到12％。在这种人口转变的同时，晚期抑郁症的病例预计将翻一番，带来重大的公共卫生挑战。晚期抑郁症目前影响1.8-7.2％的60岁及以上的个体，但仍未被诊断出来。这在很大程度上是由于认知能力下降的重叠以及老年人抑郁症状的非典型表现。管理老年抑郁症充满了挑战；令人震惊的是，多达81％的患者无法对一线抗抑郁药反应[1]。随着合并症的存在，多药和治疗依从性问题的存在，情况变得更加复杂。这强调了我们越来越多的老年人群迫切需要替代治疗选择。电动性治疗（ECT）仍在老年抑郁症中广泛使用，在老年人中通常超过了药物治疗。然而，它与认知障碍和罕见但严重的心血管事件有关。重复的经颅磁刺激（RTMS），FDA-
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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
版权和人类作者和生成机器的培训
第一个论点是，这种培训涉及对这些作品的“非攻击性使用”。在该术语的唯一定义下，将生成性AI培训与人类学习区分开来，“非攻击性使用”是一种不会导致对工作的美学或享乐主义反应。由于计算机无法避免审美反应，因此在这种意义上，生成的AI训练可以使人类无法“无X分性”的作品。但是，版权不仅被认为是为了保护人类的被动和不变的作品的娱乐价值，而且要保护想要学习和改变的人类作品的教育价值。使用从作者的构成表达选择中学习的作品不应被视为“非言语”合理使用。此外，因为所有工作都在人类中产生美学反应，又对我们进行教育和文化，因此娱乐和教育目的都必须归纳为这些作品。这意味着他们用于训练生成AI模型的使用并不是完全不同的“变革性”使用。
作者指南
位置。文章应包含连续的行号。补充信息应合并并作为单独的文件提供，最好是 Word 格式。或者，作者可以遵循下面概述的指南，提交文件进行修订时必须遵循这些指南。所有文本内容都应放在一个文件中，使用 Microsoft Word 或 TeX/LaTeX 准备；图表应放在单独的文件中。稿件文本文件应按顺序包含以下部分：标题页，注明作者所属和联系信息（通讯作者应以星号标识）；每种内容类型所需的部分（请参阅不同内容类型的信息），然后是参考文献、致谢（可选）、作者贡献（仅限文章）、竞争经济利益声明、图例和表格。不允许在正文中使用脚注，任何此类材料都应作为括号内容合并到正文中。（i）标题页标题页应包括简洁的标题（少于 200 个字符）；简洁的运行标题（通常不超过 50 个字符）；所有作者的全名，包括名字；所有作者的所属机构（包括城市、州、国家和邮政编码）；所有作者的官方电子邮件地址，以及通讯作者的完整联系方式（包括电话和传真号码）。 (ii) 摘要 简短的摘要（最多 250 字）应说明研究的目的、基本程序、主要发现和主要结论。摘要不应包含缩写或参考文献，也不应该有结构。 (iii) 简介 简介应总结研究的理由并概述相关背景材料。简介不应包含结果或结论。 (iv) 结果 结果应在文本、表格和图表中按逻辑顺序呈现；应避免以不同形式重复呈现相同数据。结果不应包括适合讨论的材料。 (v) 讨论 讨论不应重申结果，而应将其与简介中提出的任何假设联系起来考虑。这可能包括方法论评估以及新信息与该领域现有知识体系的关系。 (vi) 材料和方法 应详细描述材料和方法，以便在另一个实验室中重现实验工作，并让读者毫无疑问地知道结果是如何得出的。
一种生成AI作者身份验证的模型融合方法
摘要本文旨在概述我们的方法，以区分人类生成的文本和具有模型融合方法的生成AI模型。我们的方法包括三个步骤：首先，我们将PAN的竞争数据集扩展到Clef 2024的竞争数据集，其中包括来自著名的数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的外部数据集，并应用Levenshtein距离算法算法纠正拼写错误的单词。然后，基于共享主题并将培训，验证和测试数据集形成文本对的数据集。第二，我们训练一个微调的BERT作为基本模型和使用R-Drop方法的BERT来减轻过度拟合问题。最后，这两个模型是使用合奏学习技术和投票策略组合的。我们的实验结果表明，融合模型的ROC-AUC度量为0.932，比基线模型Fast-DetectGpt（Mistral）提高了5.6％。
“ Voight-Kampff”的概述Pan和雄辩〜2024
摘要“ voight-kampff”生成的AI作者验证任务旨在确定文本是由人工智能生成还是由人写的。在虚构的灵感中，voight-kampff任务结构AI的检测为建造者 - 破坏者挑战：建筑商，Pan Lab的参与者，提交软件，以检测AI写的文本，而Breakers，exterress of the Breakers，Eloquent Lab的参与者，提交AI写的文本，并以欺骗建筑商的目标。我们以一种让人联想到传统作者身份验证问题的方式制定了任务，在给定两条文本的情况下，应推断其人类或机器作者身份。对于第一个任务分期付款，我们进一步限制了问题，以确保每对包含一个人和一个机器文本。因此，任务描述读取：给定两个文本，一个由人类创作，一本由一台机器撰写：挑选人。总共评估了43个检测系统（30个参与者提交和13个基线），从线性分类器到基于困惑的零摄像系统。我们在14个基本集合中组织的70个单独的测试集变体上对它们进行了测试，每个变体都以不同的约束（例如短文，Unicode混淆或语言切换）设计。顶级系统的得分很高，证明自己并不完美，但在各种专业测试方案中都足够健壮。用于创建数据集并评估系统，基准和数据的代码可在GitHub上获得。2
bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024
抽象生成的AI作者身份验证旨在识别给定文本中人类撰写的文本。本文介绍了我们针对PAN 2024生成AI作者身份身份验证任务的方法。我们将这项任务框起来是单个文本的二进制分类问题。最初，我们利用数据增强技术来平衡最初的不平衡数据集并在单个文本上训练了模型。此外，我们采用了正则辍学方法来进一步优化模型训练。对于给定的文本，该模型分别处理每个文本以进行推理。最后，使用完全连接的层进行分类，选择具有较高人类自作者评分的文本作为答案。我们的方法在官方测试集上的平均得分为0.99。
这本书由Chatgpt撰写：通过Amazon.com对Chatgpt作者的定量分析
Pavel Sidorenko-Bautista Rioja国际大学（UNIR）AV。和平，137logroñola rioja 26006，西班牙电子邮件：pavel.sitherenkobautista@unir.net orcid：https：//orcid.org/000-002-3089
生成人工智能作为超公共资源：作者和所有权的伦理
自 Open AI 于 2022 年推出 ChapGPT 以来，生成人工智能 (下称 GenAI) 产品在学术生活中占据了重要地位。GenAI 产品的工作原理是挖掘可用数据，并根据个人要求以令人惊讶的清晰（尽管有些不可思议）的散文形式对其进行打包。在各种文本中，从学术论文、评论和编辑信函到电子邮件、学生作业和备忘录，随后出现了一个可疑的问题：谁或什么写了这篇文章？随后，大量的学术研究试图在 GenAI 背景下评估学术知识生产的未来（参见 Gatrell 等人，2024 年；Grimes 等人，2023 年；Kulkarni 等人，2023 年）。在这些辩论中，较少被探讨的是数据共享的社会性质如何为这些项目提供支持。此外，正如我们所论证的，这些数据