XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCAPTCHA
Claude 3.7十四行诗系统卡
我们采用多种数据清洁和过滤方法，包括重复数据删除和分类。Claude 3套件的模型尚未在用户或客户提交给我们的任何用户提示或输出数据上培训，包括免费用户，Claude Pro用户和API客户。当Anthropic的通用搜寻器通过爬行公共网页获取数据时，我们遵循有关机器人的行业实践。TXT说明网站运营商用来指示他们是否允许在其网站上爬行内容。根据我们的策略，Anthropic的通用攻击者无法访问密码受密码或登录页面或旁路验证码控件，我们对使用的数据进行勤奋。人类透明地操作其通用爬行系统，这意味着网站运营商可以轻松地识别拟人化的访问并表明其对人类的偏好。
矿产与材料技术研究所
i。请单击以下URL：https：//www.onlinesbi.com/sbicollect/icollecthome.htm?corpid=931312 ii。接受SBI收集门户III的标准条款。选择付款类别：“新学生 - 第一学期费用”。（其他付款类别也将在适当的时间内提供。）iv。输入您选择的CSIR实验室代码：36＆ACSIR应用程序编号如上所示，然后单击“提交”按钮。v。系统将显示与上述ACSIR申请号有关的所有相应详细信息。请检查这些详细信息。（如果找到任何不一致/不完整/不正确的信息，请不要进一步进行，并通过与sbicollect@acsir.res.res.in的通信报告问题/困难，如末尾所定义的。） div>。） div>vi。输入学生的电子邮件ID和手机号vii。输入合适的备注（如果有）。VIII。 输入名称，出生日期，人的手机号码（学生/她本人或其他为ACSIR学生付款的人）以及验证码图中所示的文字。VIII。输入名称，出生日期，人的手机号码（学生/她本人或其他为ACSIR学生付款的人）以及验证码图中所示的文字。
Page Parthiban P博士，硕士（Agri。），博士学位（昆虫学）...
i。请单击以下URL：https：//www.onlinesbi.com/sbicollect/icollecthome.htm?corpid=931312 ii。接受SBI收集门户III的标准条款。选择付款类别：“新学生 - 第一学期费用”。（其他付款类别也将在适当的时间内提供。）iv。输入您选择的CSIR实验室代码：08和您的ACSIR应用程序编号如上所示，然后单击“提交”按钮。v。系统将显示与上述ACSIR申请号有关的所有相应详细信息。请检查这些详细信息。（如果找到任何不一致/不完整/不正确的信息，请不要进一步进行，并通过与sbicollect@acsir.res.res.in的通信报告问题/困难，如末尾所定义的。） div>。） div>vi。输入学生的电子邮件ID和手机号vii。输入合适的备注（如果有）。VIII。 输入名称，出生日期，人的手机号码（学生/她本人或其他为ACSIR学生付款的人）以及验证码图中所示的文字。 a。 上面的详细信息可用于重印电子记录/汇款表或查看付款历史记录。 可以从州班级收集（左上角）下的下拉选项中访问它。 b。 另外，上面的详细信息是付款的人，不一定是学生。 单击“提交”；验证下一页上的详细信息，然后单击“确认”。 ix。VIII。输入名称，出生日期，人的手机号码（学生/她本人或其他为ACSIR学生付款的人）以及验证码图中所示的文字。a。上面的详细信息可用于重印电子记录/汇款表或查看付款历史记录。可以从州班级收集（左上角）下的下拉选项中访问它。b。另外，上面的详细信息是付款的人，不一定是学生。单击“提交”；验证下一页上的详细信息，然后单击“确认”。ix。在下一页上，通过以下方式通过以下任何可取的付款方式进行付款：生成预先打印的Challan，并在任何SBI分支），NEFT/RTGS和UPI X上付款。成功付款后，打印或保存系统生成的在线电子记录以供以后检索。
管理指南-Fortiauthenticator 6.5.3
Change Log 9 What's new in FortiAuthenticator 10 FortiAuthenticator 6.5.3 10 FortiAuthenticator 6.5.2 10 SAML IdP: Optional CAPTCHA input 10 New remote TACACS+ server 11 Single Sign-On for SSOMA trusted endpoints 11 Portals: Modernized look 11 SmartConnect for Android 11 and above 11 New profiler tool for FastAPI debugging 12 OAuth: Configurable expiry for refresh tokens 12 EAP-TLS: Accept any client certificate signed by a trusted CA 12 SAML IdP proxy: Bypass MFA if SAML assertion indicates external IdP enforced MFA 13 LDAP attributes in BASE64 format can be added to SAML assertions 13 Increased Windows machine authentication maximum value 13 FortiAuthenticator 6.5.1 13 FortiAuthenticator 6.5.0 14 Password history increased to 24 14 Last successful login information in the SAML IdP login success page 14 Captive portal: New device registration replacement messages 14 Automated Certificate Management Environment (ACME) support 14 FSSO: Syslog with list of values 14 IP address-based admin lock out 15 FSSO for cloud-native Azure AD users 15 SAML IdP resolution for IdP Proxy with multiple external IdPs 15 RADIUS: eduroam support 16 RADIUS authentication: Dynamically populates attributes in authentication响应17 OAUTH：SCOPES支持18自助服务门户：Smart Connect仅提供证书18 WPA3支持18可配置的SMTP超时18引言19您开始使用该指南如何组织21注册FortInet产品21设置22初始设置22初始设置22 FortiaUthenticator-VM VM在VMware 22 Adfection 22 Adfection 2 26添加26添加26添加了26添加2 26固件26许可27
算法素养：数据图书馆员的生成人工智能技术
简介：人工智能（AI）是一种新颖的图书馆技术。AI技术和数据图书馆员的需求是混合和共生的，因为学术图书馆必须将AI技术插入其信息和数据服务。图书馆服务需要AI来解释大数据的上下文。目标：在这种情况下，我们探讨了Openai Codex的使用，Openai codex是一种对Python代码的深度学习模型，从存储库培训，以生成数据馆员的代码脚本。本研究研究了从链接到AI GPT技术的复杂代码环境中获得代码脚本见解的实践，模型和方法。方法：提出的AI驱动方法旨在帮助数据图书馆员使用Python库和插件（例如集成开发环境Pycharm）创建代码脚本，并提供Machinet AI和Bito AI插件的其他支持。该过程涉及数据图书馆员与AI代理之间的协作，图书馆员提供了对编程问题的自然语言描述，而OpenAI Codex在Python中生成了解决方案代码。结果：提出了五个特定的Web刮擦问题。脚本演示了如何提取数据，计算指标并将结果写入文件。结论：总的来说，本研究突出了AI在协助数据图书馆员使用代码脚本创建网络刮擦任务的应用。AI可能是数据图书馆员在网络上处理大数据挑战的宝贵资源。使用AI创建Python代码的可能性非常有价值，因为AI技术可以帮助数据图书馆员使用各种类型的数据源。数据科学Web刮擦项目中的Python代码使用机器学习模型，该模型可以生成类似人类的代码，以帮助创建和改善库服务以从Web集合中提取数据。非编程数据图书馆员使用AI技术的能力促进了他们与所有类型和数据源的相互作用。Python编程语言具有人工智能模块，软件包和插件，例如OpenAI Codex，该语言在Web浏览器中序列化自动化和导航，以通过输入密码，选择Captcha选项，收集数据并创建数据集的不同数据集来模拟页面上的人类行为。
美国创新者 - AICUP
基斯通州的经济可能性和繁荣（宾夕法尼亚州哈里斯堡）——很少有人停下来思考当地的大学如何影响他们的日常生活。因此，非营利组织宾夕法尼亚州独立学院和大学协会 (AICUP) 今天宣布，从 8 月开始，它将为下一份经济影响报告开展新的研究，该报告将于 2025 年春季发布。这项大型研究上一次是在 2019 年完成的，旨在公正、实证地展示宾夕法尼亚州 85 所独立非营利学院和大学的经济影响。这些学校已经证明对该地区的经济产生了强大而深远的影响，甚至通过研究、创新、培训和创造就业机会催化了有益的乘数效应。现代生活受到宾夕法尼亚州独立非营利学院和大学的创新和经济影响的影响。您现在可能正在使用 WiFi 和计算机代码阅读这句话，在社交媒体上用于在线关注这个故事的主题标签（#），用于登录新闻网站的有效验证码，您在网上浏览的标志和品牌设计，谷歌和美国宇航局使用的令人惊叹的数十亿像素图像，以及无数其他创新和发明，都是在宾夕法尼亚州的独立高等教育中心构思出来的。1此外，还有蓬勃发展的经济活力，它为你的邻居提供就业机会，维持着街对面的商店，这种累积和连锁的连锁反应每年为该州经济增加超过 240 亿美元，可与一些国家的 GDP 相媲美。“我们期待看到 2025 年 AICUP 经济影响报告的更新数据，”AICUP 总裁 Thomas P. Foley 说。“作为前宾夕法尼亚州劳工和工业部长和宾夕法尼亚州学院校长，我从以前的经验中知道，宾夕法尼亚州的独立非营利学院和大学每天都在创造令人惊叹的工作，造福所有宾夕法尼亚州人。现在，通过这份报告，我们可以与世界其他国家分享这个经济强国工作的具体实例。” 2025 年 AICUP 经济影响报告将寻求解决独立高等教育部门的以下问题：规模、吸引人才的能力（“人才磁铁”推动了 PA 的“人才流入”，而其他州则面临“人才流失”）、作为社区支柱的作用、经济影响和投资回报率 (ROI)。本新闻稿中提供的数据从 2019 年到 2024 年，预览了未来的发展。
从性别角度看人工智能对国家安全的风险
尾注 1. 根据即将发布的报告《妇女、和平与安全、技术与国家安全：我们正在建设什么样的世界？》，作者：Sahana Dharmapuri 和 Jolynn Shoemaker 2. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，《灾难性人工智能风险概述》，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://arxiv.org/pdf/2306.12001.pdf 3. 联合国裁军研究所，《算法偏见和日益自主的技术武器化》，2018 年，https://unidir.org/files/publication/pdfs/ algorithmic-bias-and-the-weaponization-of-increasingly-autonomous-technologies-en-720.pdf 4. Zachary Arnold 和 Helen Toner，《人工智能事故：一种新兴威胁：可能造成什么后果？》会发生什么以及该怎么办”，安全与新兴技术中心”，2021 年 7 月，https://cset.georgetown.edu/publication/ai-accidents-an-emerging-threat/ 5. Ray Acheson，“性别与偏见：性别与杀手机器人有什么关系？”，阻止杀手机器人，2021 年，https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2021/09/Gender-and-Bias.pdf 6. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，“灾难性人工智能风险概述”，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://arxiv.org/pdf/2306.12001.pdf 7. Nina Jankowicz，“深度伪造的威胁不是假设的。女性每天都能感受到这一点”，《华盛顿邮报》，2021 年 3 月 25 日，https://www.washingtonpost.com/opinions/2021/03/25/threat-deepfakes-isnt-hypothetical-women-feel-it-every-day/ 8. Beatrice Nolan，“OpenAI 测试表明，最新版本的 ChatGPT 告诉 TaskRabbit 员工，它是视障人士，需要帮助解决 CAPTCHA”，《商业内幕》，2023 年 3 月 16 日，https://www.businessinsider.com/gpt4-openai-chatgpt-taskrabbit-tricked-solve-captcha-test-2023-3?IR=T 9. Benjamin Weiser 和 Nate Schweber，“ChatGPT 律师自我解释”，《纽约时报》，2023 年 6 月 8 日， https://www.nytimes.com/2023/06/08/nyregion/lawyer-chatgpt-sanitians.html 10. Lucina Di Meco 和 Kristina Wilfore，“性别虚假信息是一个国家安全问题”，布鲁金斯学会，2021 年 3 月 8 日，https://www.brookings.edu/articles/gendered-disinformation-is-a-national-security-problem/ 11. Nina Jankowicz，“深度伪造的威胁并非假设。女性每天都能感受到这一点”，《华盛顿邮报》，2021 年 3 月 25 日，https://www.washingtonpost.com/opinions/2021/03/25/threat-deepfakes-isnt-hypothetical-women-feel-it-every-day/ 12. Victoria Krakovna 和 Janos Kramar，“对于受过训练的智能体来说，权力寻求是可能且具有预测性的”，DeepMind，2023 年，https://arxiv.org/abs/2304.06528 13. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，“灾难性人工智能风险概述”，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://www.safe.ai/ai-risk#Deception 14. Ray Acheson，“性别与偏见：性别与杀手机器人有何关系？”，Stop Killer Robots，2021 年， https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2021/09/Gender-and- Bias.pdf 15. 克里斯蒂安·阿隆索、悉达思·科塔里、西德拉·雷曼、“人工智能如何扩大富国与穷国之间的差距”，国际货币基金组织博客，2020 年 12 月 2 日，https://www.imf.org/en/ Blogs/Articles/2020/12/02/blog-how-artificial-intelligence-could-widen-the-gap-between-rich-and-poor-nations 16. Leonardo Nicoletti 和 Dina Bass，“人类有偏见。生成式人工智能甚至更糟糕”，彭博社，2023 年，https://www.bloomberg.com/graphics/2023-generative-ai-bias/