XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemExamples
advdiff：使用扩散模型生成不受限制的对抗示例
摘要。不受限制的对抗攻击对深度学习模型和对抗性防御技术构成了严重威胁。它们为深度学习应用带来了安全问题，因为它们可以有效地绕过防御机制。然而，以前的攻击通常直接直接将投影梯度下降（PGD）梯度注入生成模型的采样中，这些模型并非理论上是可以预见的，因此通过合并对抗性目标，尤其是对于像ImageNet这样的大型数据集的基于GAN的方法，从而产生了不切实际的示例。在本文中，我们提出了一种称为Advdiff的新方法，以生成具有扩散模型的不受限制的对抗示例。我们设计了两种新型的对抗引导技术，以在扩散模型的反向生成过程中进行对抗采样。这两种技术通过解释的目标分类器的梯度来产生高质量的对抗性示例，在产生高质量的对抗性示例中是有效且稳定的。对MNIST和IMAGENET数据集的实验结果表明，Advdiff在产生无限制的对抗示例方面有效，在攻击性能和发电质量方面，其表现优于最先进的不受限制的对抗攻击方法。
使用遗传算法创建对抗性示例
摘要随着我们越来越多地将人工智能整合到我们的日常任务中，至关重要的是要确保这些系统可靠且可靠地抵抗对抗性攻击。在本文中，我们介绍了Clef Checkthat任务6的参与！2024实验室。在我们的工作中，我们探索了几种方法，可以将其分为两类。第一组专注于使用遗传算法来检测单词并通过多种方法（例如添加/删除单词和使用同义）进行更改。在第二组方法中，我们使用大型语言模型来产生对抗性攻击。基于我们的综合实验，我们选择了基于遗传算法的模型，该模型利用分裂单词和同质同源物作为文本操纵方法的组合，作为我们的主要模型。我们根据Bodega度量和手动评估排名第三。
第 7 版常用参考示例指南 - APA 格式
有关参考文献和参考示例的更多信息，请参阅出版手册第 9 章和第 10 章以及 APA 风格简明指南（第 7 版）。另请参阅 APA 风格网站上的参考示例页面。
编码定性数据的关键：4-H青年保留研究的示例
收集反映计划参与者经验的真实本质的数据对于形成性和总结性评估结果至关重要。定性数据允许调查参与者提供有关其计划经验的丰富而详细的答案。在计划开发，组织发展和外部通信中使用数据对扩展机构的越来越重要（Schmieder等，2018）。扩展专业人员必须确保捕获对客户的真正感知。定性数据提供了收集将提供丰富和多种理解的数据的机会。扩展专业人员的不同主题背景会导致评估和研究能力的不同水平。对有效定性研究过程的基本掌握对某些人来说是挑战。但是，定性研究对于完全评估扩展计划至关重要。Diaz等人最近进行的一项研究。（2019）发现，“确定计划的影响以及如何衡量它们”是“新扩展代理”面临的首要挑战（第2页）。其他挑战包括“为给定情况开发准确的评估工具，评估新开发的计划，对收集的数据的管理和分析以及评估扩展计划的长期影响”（第2页）。本文将解决通常称为“编码”的定性数据组织的要素，并提供开发代码簿的步骤。此过程的示例将由多阶段4-H青年保留研究（YRS）提供。YRS探讨了成员和成人官员的第一年参与，以更好地了解他们的计划经验。通过Qualtrics进行的在线调查询问了与家庭期望，经验和重新注册意图有关的问题（Lewis等，2018）。在过去的五年中，来自九个州的青年及其父母完成了调查。数据收集的第一年被认为是试点年。本文将重点介绍用于编码定性数据的过程。研究团队使用编码过程以开放式问题的形式分析定性数据。在研究的第一年中，团队通过开放编码和共识进行了合作分析定性响应。根据来自青年和成人的回应而得出的主题开发了一本代码手册。作为质量结果的编码，这些发现开始揭示有关
物联网人工智能 (AIoT)：挑战、机遇和示例
• AIoT 对两种技术类型都具有变革性和互惠互利性，因为 AI 通过机器学习功能为 IoT 增加了价值，而 IoT 则通过连接和数据交换为 AI 增加了价值
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
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
在100个示例中的弹力城堡FIPS C＃API（草稿）
本书是关于有弹性城堡（BC）联邦信息处理标准（FIPS）C-SHARP（C＃）应用程序编程接口（API）的； bc fips c＃api简称，以及它如何显示加密功能/算法。除非以下示例中需要，否则它不会直接提供有关使用的加密算法的详细信息。假定读者对C＃有了解，并且还对密码学的原理有所了解。对系统有现有的了解。Cryptography（Microsoft Windows .NET框架API和Cross-Platform .NET 5+版本）对于以下示例以下示例很有用 - 但是，BC-FIPS-1.0.2.dll组件是独立的，并且大多数是“界面”和“标准”的“ System.security.security.compodaphy.compodaphy.composeder”。这些示例并不是要确定的，但是它们应该为您提供有关BC FIPS提供商及其相关API的详细概述。您可能会遇到一个情况，其中显示的示例与您不太想做的示例 - 希望环顾该示例中使用的同一名称空间中引用的其他类别。为简单起见，示例不包括使用指令语句，但是您可以在https://www.bouncycastle.org/fips-csharp上找到他们的完整来源以及用户指南。
用例子审查妄想误导综合症
妄想错误识别综合征的特征是人们认为熟悉的人，地方和物体是不同的实体，通常与妄想障碍有关。这些疾病通常与认知过程中的异常有关，从而导致不一致和不可更改的信念。失去熟悉度被认为是导致这些疾病出现的结果。虽然通常与精神疾病有关，但也经常与神经退行性疾病一起观察到它们。诊断主要是通过临床评估确定的。但是，这些综合征病例对看护人造成了重大负担。因此，至关重要的是不要忽视这些综合征中痴呆症的可能性。此考虑对于为患者及其家人提供适当的支持和治疗至关重要。本案例报告旨在通过介绍五个案件来对此主题进行详细的检查。关键字：妄想错误识别综合征；妄想障碍； Capgras综合征；镜子自我识别综合征；阿尔茨海默氏症的痴呆症；血管痴呆；路易身体痴呆症。Öz
全球反税基侵蚀模型规则（第二支柱）示例
4. 根据第 10.1 条，POPE 是指：(a) 直接或间接拥有同一跨国集团另一组成实体的所有权权益；以及 (b) 其 20% 以上的所有权权益（其利润）由非跨国集团组成实体的人士直接或间接持有。间接所有权测试不考虑非组成实体通过 UPE 拥有的所有权权益。B 公司是 POPE，因为 (a) 它拥有 C 公司的所有权权益，以及 (b) 其 40% 的所有权权益由非 ABCD 集团组成实体的人士拥有。 C 公司也符合 POPE 的定义，因为 (a) 它拥有 D 公司的所有权权益，并且 (b) 其 40% 的所有权权益由非 ABCD 集团组成实体的人员间接拥有（通过 B 公司）。但是，D 公司不是 POPE，因为尽管其 40% 的所有权权益