XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDetectors
收件箱入侵：利用MIME歧义逃避电子邮件附件探测器
电子邮件附件已成为Malware活动的偏爱交付向量。在响应中，电子邮件附件检测器被广泛部署以保护电子邮件安全性。但是，当对手利用电子邮件检测器和客户之间的解析差异以逃避检测时，就会出现新的威胁。目前，发现这些漏洞仍然取决于手动临时方法。在本文中，我们对通过解析歧义漏洞的电子邮件附件检测进行了首次系统评估。我们提出了一种新颖的测试方法Mimeminer，以系统地发现电子邮件系统中的逃避漏洞。我们对16个流行电子邮件服务（如Gmail和iCloud）的16个内容探测器以及7个流行的电子邮件客户端（如Outlook和Thunderbird）进行了评估。总共发现了19种影响所有经过测试的电子邮件服务和客户的新逃避方法。我们进一步分析了这些漏洞，并确定了三个主要类别的恶意软件逃避类别。我们已经向受影响的提供者报告了那些确定的漏洞，以帮助解决此类脆弱性，并从Google Gmail，Apple Icloud，Coremail，Tencent，Tencent，Amavis，Amavis，Amavis和Perl Mime-Tools获得了确认。
光子科学中半导体检测器的演变
•遵循脉冲RF系统•E-/X射线脉冲的火车•最大。= 2.700每火车/27.000/s•电子能量：8.5 - 17.5 GEV•光子能量：0.26-> 25 keV•脉冲持续时间：2 - 100 fs
光子编号解析超导纳米射线单光子检测器
PMT数据：物理研究中的核仪器和方法A：加速器，光谱仪，检测器和相关设备，926，2-15。spad数据：芯片（2022）：100005。TES数据：量子光学中的超导设备（2016）：31-60。其他缺失的数据：自然光子学3.12（2009）：696-705。
讲座I - 机器学习简介
传感器，电子，计算Weewithssmomasurets（横截面，限制，…），wereftenforgetthatweare talkingabout the insuperments and the Measurements and the Measurements and the Methodshave所做的，而使用了惊喜，惊喜是检测到的精确性。当前的挑战是利用统计不再是问题的制度中的精度，而一切都由检测器的性能（“系统学”）主导。
“最好是计算机，否则我就是笨蛋”：对人类作为音频 Deepfake 检测器的大规模评估
音频深度伪造对我们日常交流中的信任构成了日益严重的威胁。为此，研究界开发了各种各样的检测技术，旨在防止此类攻击欺骗用户。不幸的是，这些防御措施的创建通常忽略了系统中最重要的元素——用户自己。因此，尚不清楚当前的机制是增强、阻碍还是仅仅与人类对深度伪造的分类相矛盾。在本文中，我们进行了首次大规模的深度伪造检测用户研究。我们招募了 1,200 多名用户，并向他们展示了来自三个被引用最多的深度伪造数据集的样本。然后，我们定量比较性能并定性进行主题分析，以激发和理解用户决策背后的原因以及与机器分类的差异。我们的结果表明，用户正确分类人类音频的比率明显高于机器学习模型，并且在进行分类时依赖语言特征和直觉。然而，用户也经常被对生成音频能力的先入之见所误导（例如，口音和背景声音代表人类）。最后，机器学习模型的缺陷在于
闪烁探测器 - 基本简介 - Indico Global
●研究领域中微子物理学→双β衰变实验；中微子振荡，反应堆抗神经纤维。塑料闪烁体→研发以及塑料闪烁体在不同实验中的应用。在未来CBM（压缩的重型物质）实验中前旁观者检测器的hadronic Physics→R＆D（Fair，GSI Darmstadt，德国）。在LSM（法国Modane）的地下实验的新技术→敏感的ra探测器；无ra无ISO5清洁室；反雷登设施。●合作
TTU 建议谨慎使用 AI 探测器
2024 年夏季贡献者：Suzanne Tapp、Alec Cattell、JaWana Green、Matt Gregory 和 Brian Quinn 我们关于人工智能的讨论通常集中在学术不端行为和人工智能滥用上。人工智能指南和资源委员会建议在考虑人工智能检测工具时要格外小心。最重要的是，目前人工智能检测工具无法提供确凿的证据。鉴于学生可以轻松使用生成式人工智能工具，我们发现自己正处于教育的十字路口。人工智能检测器的已知问题为了回应对学术诚信的担忧，我们看到声称能够检测人工智能使用情况的公司激增，例如 GPTZero、ZerGPT、CrossPlag 和 PassedAI。但我们也看到了人工智能人性化产品，例如 Bypass GPT、HIX Bypass、Humbot.ai、Undetectable AI 和 WriteHuman AI。当前版本的人工智能检测软件远非万无一失，具有很高的误报率（Edwards，2023 年；Fowler，2023 年）。 ChatGPT 背后的公司 OpenAI 甚至关闭了自己的 AI 检测软件，原因是其准确性较差 (Nelson, 2023)。AI 检测器对于非英语母语学生尤其不可靠 (Myers, 2023)，通常会因为衡量写作复杂程度的困惑度分数较低而将他们的作品不公平地认定为 AI 生成的。然而，有一些有希望的新证据表明，工具在检测 AI 编写的内容方面可能会变得更加准确。例如，Jiang (2024) 从研究生入学考试 (GRE) 写作评估中抽样了大规模数据，AI 生成的写作准确度接近完美，并且没有证据表明对非英语母语人士存在偏见。无法预测 AI 检测器未来的可靠性，尤其是随着新版本的 AI 生成器不断改进。目前，底线是 AI 检测器只能预测某篇文章是否是 AI 生成的，而这些预测不足以支持在涉嫌学术不诚实案件中做出决策。AI 工具能做什么？根据堪萨斯大学教学卓越中心（“谨慎使用人工智能检测器”，2024），人工智能工具可以表明教师可能需要与学生过去的作业进行比较，以发现写作风格和质量的差异。被标记的材料也可能表明教师需要与学生交谈，并解释检测器已表明部分材料是人工智能生成的。事实上，我们可以说，当怀疑未经授权使用人工智能时，真正的第一道防线是学生和课程讲师之间的对话。关于学生的工作以及学生如何完成作业的简单非指责性对话可以提供大量有关人工智能潜在用途的信息。考虑到我们的教师和讲师在其领域的知识渊博，很容易判断某个学生是否具备必要的知识
35。加速器的粒子探测器
35.1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 35.2光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 35.1.2 bacuum phototettors。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 35.2.2气态光子检测器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 35.2.3固态光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 35.2.4超导光子检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 35.3有机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.1闪烁机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 35.3.2塑料闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 35.3.3有机玻璃闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.3.4液体闪烁体的实用性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.4无机闪烁体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 35.5 Cherenkov探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 35.6气态探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.1气体中的能量损失和电荷运输。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 35.6.2多线比例和漂移室。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 35.6.3高率效应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 35.6.4微图案气体探测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 35.6.5时预测室。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 35.6.5时预测室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 35.6.6过渡辐射探测器（TRD）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 35.6.7电阻板腔室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 35.7 Lar Time投影室。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 35.7.2一批超纯液体氩气。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 35.7.3充电和光信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55 35.7.5数据采集和事件重建。 。 。 。 。 。 。 。 。 。53 35.7.4 Lar TPC拓扑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 35.7.5数据采集和事件重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.7.6发展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 35.8半导体检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 35.8.1半导体中的信号产生。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 35.8.2结孔检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 35.8.3带有结构化电极的检测器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 35.8.4硅检测器的精确时机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 35.8.5硅检测器中的辐射损伤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 35.9低噪声检测器读数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>71 35.9.1主噪声起源。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.2等效噪声分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>72 35.9.3时序措施。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>77 35.9.9.4数字信号处理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 35.9.5什么时候使用什么？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10量热计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 35.10.1引言。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79
烟雾探测器和一氧化碳
所有者应负责在酒店，汽车旅馆，住宿房屋以及公寓大楼和其他多个住宅综合体的常见楼梯中进行测试和维护探测器。烟雾报警器应在租户拥有时可操作。如果租户意识到其单位内的无法使用的烟雾报警器，则公寓大楼的房客应责任通知经理或所有者。所有者或授权代理人应纠正烟雾探测器或一氧化碳警报中报告的任何缺陷，并且在没有收到缺陷的通知时，不得违反本节的烟雾探测器或一氧化碳警报。（CRC R314.8.2和加利福尼亚健康与安全法规13113.7）。
使用LIF荧光核轨道检测器检测质子轨道
荧光检测核轨迹是一种辐射测量方法，最初是由Akselrod和使用Al 2 O 3：C，Mg单晶的同事开发的（Akselrod等，2006a; Akselrod等，2006b），并成功地引入了应用程序的各个领域（Al.akselenber and kousselrodg，akselrodg and akselrodg and.220; akselrod等人，2006b）。 2018年; Akselrod和Sykora，2013年；在过去的几年中，发现另一种材料适合用作荧光核轨道检测器（FNTD）：未含量的氟氟化锂晶体（Bilski和Marczewska，2017; Bilski等，2019b）。LIF中粒子轨迹的荧光成像的物理机制是基于创建的，这是通过电离颗粒F 2颜色中心在晶体晶格中的产生。这些中心用蓝光（在445 nm左右的波长）激发时，在红色光谱范围内发出光致发光（在670 nm处达到峰值）。使用荧光显微镜，使用高放大倍数和灵敏的数码相机，可以以低于1微米的分辨率对辐射轨道进行成像。轨道强度是从轨道发出的荧光灯的强度，取决于电离密度，即，即局部沉积的能量的量。lif晶体已成功地用于图像各种离子的轨道，从氦与铁不等（Bilski等，2019a）。对于质子，对于高能梁，像放射疗法中使用的光束一样，由于这些颗粒的电离密度较低，很难观察到原代质子的单个轨道。对质子辐照的LIF晶体的初步分析揭示了某些荧光轨道的存在，但仅以几乎没有分布的斑点的形式。 这些斑点的数量比撞击晶体上的质子数量低的数量级。 它们的荧光强度非常低 - 与伽马辐射产生的轨道的强度相似。 因此，很难确定观察到的轨道是由原代质子，能量降解的质子还是由某些二次颗粒产生的。 另一方面，众所周知，低能质子可能会产生完全不同的轨道，因为它发生在热中子辐照的LIF晶体中，其中由2.73 MeV 3 h核产生的轨道（中子的核反应与6 Li核的核反应的产物）可见（Bilski等人，2018年）。 因此，本工作的目的是更仔细地研究LIF FNTD在检测低能和高能量质子方面的能力。 该受试者不仅与放射疗法质子束的测量相关，而且与质子丰富的宇宙辐射的剂量计有关。对质子辐照的LIF晶体的初步分析揭示了某些荧光轨道的存在，但仅以几乎没有分布的斑点的形式。这些斑点的数量比撞击晶体上的质子数量低的数量级。它们的荧光强度非常低 - 与伽马辐射产生的轨道的强度相似。因此，很难确定观察到的轨道是由原代质子，能量降解的质子还是由某些二次颗粒产生的。另一方面，众所周知，低能质子可能会产生完全不同的轨道，因为它发生在热中子辐照的LIF晶体中，其中由2.73 MeV 3 h核产生的轨道（中子的核反应与6 Li核的核反应的产物）可见（Bilski等人，2018年）。因此，本工作的目的是更仔细地研究LIF FNTD在检测低能和高能量质子方面的能力。该受试者不仅与放射疗法质子束的测量相关，而且与质子丰富的宇宙辐射的剂量计有关。