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检测AI生成的文本的技术和挑战
但是，LLM的无处不在带来了需要进行审慎检查的机会和挑战的融合。在这些挑战中，我们遇到了LLM产生偏见，有毒或有害内容的潜力[13，27，60，61]。另外，存在与知识产权侵犯[41，50]有关的担忧，以及滥用LLM的恶意性权利，例如传播误导信息和宣传[36，54]。这些多方面的考虑因素强调了在不同情况下对LLM的明智评估和道德管理的必要性。利用AI生成的文本可以被视为减轻上述挑战的有效策略。然而，AI生成的内容与人写的文本的收敛达到了两者之间的辨别程度越来越复杂。区分LLM生成的任务
通过检测“新...
我们观察到物种之间AI条形码的明显变化（图3a）。更确切地说，在数据集-1中，M.prae，M.Ding和M.Hain的五个复制标本都显示出对自己物种的概率（图3b），三个已知物种彼此分开（图3C）。数据集-2显示了相似的趋势（图。3d，3e），除了一些标本外：Carab-3的标本5，Elate-2的标本4，Elate-3的标本1和Scara-3的标本5显示了相对分散的AI条形码，并显示了属于Carab-3种的carab-3-Con的标本5（图）（图3）。3D，图。s2）。在T-SNE图中，17个已知物种仍然相互分离（图3e）。尽管有几个标本显示出一系列变化，但物种的特征空间，包括所有标本，仍然
用深度学习模型检测情绪
摘要 - 这项研究提议实施基于卷积神经网络的面部情感识别系统，以实时检测情绪，旨在优化工作场所环境并提高组织生产力。评估了六种深度学习模型：标准CNN，Alexnet，VGG16，InceptionV3，Resnet152和Densenet201，Densenet201实现了最佳性能，精度为87.7％，召回96.3％。该系统显示关键绩效指标（KPI）的显着改善，包括减少数据收集时间的72.59％，诊断时间降低了63.4％，工作满意度增加了66.59％。这些发现突出了深度学习技术对工作场所情感管理的潜力，实现了及时的干预措施，并促进了更健康，更有效的组织环境。
SOCCAR：检测芯片上的系统违反系统...
大多数现代计算设备通常是通过系统内芯片（SOC）体系结构设计的，是通过从各种全球分布式供应链中采购的预设的硬件知识属性（IP）块的集成和组成。IP可以是多种多样的，包括各种处理器核心，内存模块，加密块，通信模块（例如，无线和LTE模块），调试和外围驾驶界面（例如，JTAG，HDMI，USB等）。SOC设计有望比定制硬件更快地设计周转时间，稳健性和配置性。然而，这种整合的不幸影响是设计复杂性的急剧增加，以及安全漏洞的相应增加。因此，必须开发技术在现代SOC设计中系统侵犯安全行为的技术。现代SOC设计中复杂性的关键来源是过多的异步事件，即，由系统主要执行流的独立条件触发的事件。此类触发器包括异步重置，动态时钟切换，软件活动，模拟 /混合信号（AMS）事件等。< / div>不幸的是，异步事件引起的系统行为的不可分割性可能会导致微妙的角色案例脆弱性，而对手可以利用这些脆弱性，以损害整个系统的完整性。因此，值得信赖的SOC设计在很大程度上取决于安全验证，以确定异步事件引起的违规行为。另一方面，鉴于有很多潜在的异步触发器，SOC安全架构师不可能预测系统的行为对这些事件的响应，并提出其安全含义，并进行设计缓解。的确，异步事件角案例代表了工业社会安全验证实践中最难以检测的一些错误，并说明了大多数验证成本。在本文中，我们开发了一个框架，即“在同步r esets下，“因此，“如此”），以检测理解最普遍和娱乐性的异步异步事件之一的SOC安全性违规行为，部分重新集中。部分异步重置已在具有多个重置域的当前工业SOC设计中启用，并允许在执行的中间进行选定的IP和设计功能的部分初始化，而
AN-19/2 探雷装置 - Schiebel
AN-19/2 是世界上使用最广泛、最容易识别的地雷探测器之一。它的开发是为了满足战场扫雷以及人道主义排雷的要求。它在包括北约国家在内的全球许多国家服役，是美国陆军标准金属探测器，指定为 AN/PSS-12。由于其紧凑、轻便的设计以及两个探测器之间的低相互干扰，AN-19/2 非常适合快速准确地进行地形侦察。该设备还可以探测淡水或咸水中有限深度的地雷。无论环境温度如何，AN-19/2 出色的识别特性使其适合在所有气候条件下使用。AN-19/2 是一款坚固耐用、使用寿命长的产品，其制造过程遵循严格的质量控制标准，并使用一流的组件。
一种深度学习方法来检测高级...
与深度学习方法一起评估了传统的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林。尽管这些模型对于某些任务有效，但它们通常在处理复杂和高维数据时会显示出局限性。相比之下，深度学习方法在几个指标上表现出卓越的性能：准确性：与SVM和随机森林相比，CNN-LSTM模型获得了更高的准确性（98.5％），通常报告的准确性在90-95％的范围内（Huang等，2021）。精确和回忆：深度学习模型的精度（97.8％）和召回（99.1％）显着超过传统模型的精度，表明误报率较低，而对真实威胁的检测率较高（Chen等人，2020年）。假阳性速率：与传统模型相比，CNN-LSTM模型保持较低的假阳性率（0.9％），这对于最大程度地减少操作环境中不必要的警报至关重要（Rani等，2022）。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当局在实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间做出权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器本底噪声。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它提供最强的浮油 - 海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显著的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的结合四个极化通道的极化量具有主要由仪器本底噪声（即噪声等效西格玛零）驱动的检测性能。该结果是通过向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据逐步添加噪声获得的，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要源于单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用以低仪器本底噪声收集的 SAR 数据证明了矿物和植物油覆盖的海面雷达散射与布拉格散射没有偏差。
利用机器学习检测电力盗窃......
摘要：智能电网具有提高能源效率、减少停电和提高安全性等多种优势，随着电力需求的不断增长，智能电网越来越受欢迎。但智能电网最大的问题之一是电力盗窃，这给公用事业公司带来了大量损失。因此，电力配送公司非常担心电力盗窃。本研究的目的是提供一种基于人工神经网络 (ANN) 的有效技术来识别智能电网电力盗窃。在对可接受的消费模式数据集进行训练后，将根据有关能源盗窃事件的信息对 ANN 模型进行评估。将使用测试数据测试设计，以评估建议策略的有效性。我们建议的基于 ANN 的智能电网电力盗窃检测方法的预期结果是有利的。我们的方法实现了 99% 的训练准确率和 99% 的验证准确率。将采用的性能指标包括 F1 分数、召回率、准确率和精确率。此外，我们创建了所提出的系统，该系统利用 Flask Web 框架使其更易于使用，并提供更好的用户界面以进行结果预测。这项研究可能会产生一种有效的方法，使用 ANN 来识别智能电网中的能源盗窃，公用事业公司可以利用这种方法来增加收入并加强智能电网的安全性。这项研究可能会扩展到其他领域，例如计算机网络中的入侵检测和金融系统中的欺诈检测，这些领域需要在大规模数据集中识别异常。关键词：人工神经网络、Flask Web 框架、智能电网、能源盗窃、大规模。1. 简介人工神经网络 (ANN) 复制了大脑复杂的神经元关联。箭头显示人工神经元之间的输出连接，这些神经元可以是节点。ANN 或连接系统是基于动物大脑神经网络的计算模型。这些结构不是制定特定于项目的策略，而是从样本中“学习”。神经网络 (ANN) 由“人工神经元”组成，这些神经元可以模仿真实的大脑神经元。人工神经元像大脑突触一样发送信号。人工神经元处理信号并将其发送到其他神经元。大多数 ANN 实现处理信号，因为每个人工神经元的输出都是非线性特征
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当当局实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间进行权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器噪声基底。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它可以提供最强的浮油-海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显着的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的组合四个极化通道的极化量的检测性能主要由仪器本底噪声驱动，即噪声等效 sigma zero。该结果通过逐步向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据添加噪声获得，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要来自单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用低仪器噪声基底收集的 SAR 数据证明，矿物和植物油覆盖的海洋表面的雷达散射与布拉格散射没有偏差。