自1996年至今他曾在众多上市及私人机构担任并担任重要职务。仅举几个例子,他曾担任欧洲投资银行 (EIB) 审计委员会主席、Banca SanPaoloImi 审计委员会主席、Sviluppo Italia 审计委员会主席、意法半导体审计委员会主席。他目前担任意大利华特迪士尼公司、Esprinet、Gruppo Klepierre 和 Kiko Cosmetics 的审计委员会主席等职务。作为董事会主席或成员,其担任的重要职务包括 Illycaffè、Gabetti Property Solutions、Seat Pagine Gialle、Banca Akros、Podravska Banka、Sorin、Citylife、Marsh、Dun & Bradstreet、Valentino Fashion Group。作为服务机构的公民,他曾担任米兰 ATM(市政运输公司)副总裁等职务; TPM(蒙泽西公共交通公司)总裁、AEM(米兰能源公司)顾问,负责私有化/IPO 后续工作。公共选举职位
- 人工智能与机器学习国际会议(CAIML 2023) - 年度会议。关于信息与通信技术应用程序的新趋势(NTICT 2017) - 实习生。conf。关于信息和通信技术和可访问性(ICTA 2007-2013; 2017) - IEEE建模和验证分布式应用程序的研讨会(MVDA 2012,2013,2013,2015) - 以用户的决策信息系统(UC4DS 2012)。- 关于计算与通信未来趋势的国际会议(FTCOM 2012,2013) - EntrepôtsdeDonnéeset Analyze en Lignee(Eda 2010,2011,2011,2011)。- 实习生。conf。on the Extraction and Management of Knowledge - Maghreb (EGC-M 2010, 2011, 2012) – Congrès INFormatique des ORganisations et Systèmes d'Information et de Décision (INFORSID 2005,
达拉斯市正处于十字路口。保障儿童安全是任何社区最重要的责任之一。纳尔逊·曼德拉曾说过:“没有什么比社会对待儿童的方式更能揭示社会的灵魂。”1 这座城市拥有复杂且资金充足的基础设施,旨在通过执法和司法系统等传统机制来管理公共安全。虽然这些系统有其目的,但它们往往无法解决经常导致不安全情况的更深层次的问题,如贫困、缺乏机会或家庭困难。事实上,研究表明,参与司法系统往往会加剧我们年轻人面临的挑战。2 采取更全面和预防性的方法的必要性,尤其是针对年轻人,这一点从未如此明显。
____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________24105530德克萨斯州总检察长消费者保护部808 Travis Street,Suite 1520 Texas Houston,Texas 77002电子邮件:tyler.bridegan@oag.texas.gov
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
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例(见参议院章程 54 和 55) 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容(包括文本、图像、视频和计算机代码)的技术,然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括:可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni,可以生成编码和编程的 Github Co-pilot,以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。(Pasick,2023 年)参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能(参议院:2024 年 5 月 10 日)。教学大纲说明样本:[非详尽列表] 禁止使用示例 1:在本课程中,使用任何生成式 AI 系统(包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具,因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为,可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 2:在本课程中,生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业(例如写作过程、创作过程、图像创建过程)的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 3:本课程不允许使用生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等);因此,在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则,因为该作业并不完全是你自己的,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 4:除非讲师明确说明,否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为,可能受到《条例 31:学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1:学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能,只要承认并引用了生成式人工智能的使用,并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于:Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架,认知科学趋势,28(2),85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术,可以生成各种类型的内容,包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。(nd)。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分,则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查,以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策:出版伦理最佳实践指南 | Wiley。(nd)。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。(2023 年 1 月 27 日)。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中,即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重,以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外,审稿过程是一项人类活动
机构名称 电话号码 机场管理(基地运营) 850-283-4244/4255/4256 飞行员及家庭准备 850-283-2400/2428/2429 飞行员领导学校 850-283-2284 救护车(紧急情况)及火灾报告 911 救护车服务 850-283-7591 区域防御委员会 850-771-6415 手机 850-867-1190 艺术及工艺品 850-283-2274 汽车爱好商店 850-867-2176 理发店 850-283-4300 基地主楼交换 850-286-5880 基础训练 850-283-2304 BERG-LILES 餐饮设施 850-283-2441/2436 职业援助顾问 850-283-2331 职业发展 850-283-2362 伤亡服务 850-283-2400/2413 CES 客户服务 850-283-3001 牧师团 850-283-3397 儿童发展中心 850-283-2227/2205/2207 文职人员/雇员关系 850 283-2340/2344指挥所 850-283-2155 通讯客户服务 (CFP) 850-283-2666 药物需求减少计划 850-283-3247 教育与培训 850-283-2296 平等机会 850-283-4130 特殊家庭成员计划 (EFMP) 850-283-7656 快速/6 级小卖部 850-286-5826 家庭营地 850 283-2798/2245/2246 财务 850-283-3580 第一学期飞行员中心 850-283-2332 体能评估小组850-283-2466 健身中心 850-283-2459/2456/2457 部队管理 850-283-2376 燃料服务中心 850-283-9390 下班时间 850-481-5207 地面交通 850-283-9340 下班时间 850-832-2248 仪仗队 850-283-4807
摘要本研究论文打算在网络安全域中提供生成AI(GAI)的现实应用。在当今世界,网络威胁的频率,复杂性和影响一直在上升。这种不断发展的威胁格局对继续寻找更好的解决方案来应对这些威胁的组织和安全专业人员构成了挑战。gai技术为他们提供了一种有效的方法,可以随着效率提高以自动化的方式解决这些问题。它使他们能够从事需要人为干预的更关键的安全方面,而GAI系统应对一般威胁情况。此外,与人类相比,GAI系统可以更好地检测新的恶意软件和威胁情况。GAI的这一功能(当杠杆化时)可能会导致安全系统的更高鲁棒性。许多科技巨头,例如Google,Microsoft等,都是由这个想法的动机,并将GAI的元素纳入其网络安全系统中,以使其在应对不断发展的威胁方面更有效。许多网络安全工具,例如Google Cloud Security AI Workbench,Microsoft Security Copilot,Sentinelone Purple AI等,都进入了图片中,它们利用GAI来开发更简单明了的方法来处理新出现的网络安全危机。随着GAI在网络安全域的出现,还需要考虑到此类系统所具有的局限性和缺点。本文还提供了GAI的一些局限性,例如定期给出错误的结果,昂贵的培训,恶意演员用于非法活动的潜力等。
人工智能 (AI) 的快速发展,例如大型语言模型 ChatGPT 和 DALL·E 2 的出现,既带来了提高生产力的机会,也引发了道德问题。本文探讨了在制图中使用人工智能 (AI) 的道德问题,特别关注使用 DALL·E 2 生成地图。为此,我们首先创建了一个开源数据集,其中包括多种比例和各种设置的合成(AI 生成的)和真实世界(人工设计的)地图。随后,我们研究了 DALL·E 2 生成的地图的特征可能引起的四个潜在道德问题,即不准确、误导性信息、意料之外的特征和不可重复性。然后,我们开发了一个基于深度学习的模型来识别这些 AI 生成的地图。我们的研究强调了在制图开发和使用 AI 技术时考虑道德问题的重要性,为可信地图的不断增加做出了贡献。我们的目标是提高公众对 AI 生成的地图相关潜在风险的认识,并支持制定未来使用的道德准则。