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ChatGPT 和其他人工智能聊天机器人是否构成网络安全风险？一项探索性研究
人工智能 (AI) 的兴起为各个领域开辟了新领域，包括自然语言处理。该领域最重要的进步之一是对话代理 (即聊天机器人) 的开发，它们是旨在通过消息传递界面与人类交互的计算机程序。大型语言模型（如 ChatGPT）的出现使得能够创建高度复杂的聊天机器人，这些聊天机器人可以以令人印象深刻的准确度模仿人类对话。但是，使用这些聊天机器人也带来了必须解决的重大网络风险。本研究论文旨在调查与使用 ChatGPT 和其他类似的基于 AI 的聊天机器人相关的网络风险，包括可能被恶意行为者利用的潜在漏洞。作为本研究的一部分，进行了一项调查，以探讨与基于 AI 的聊天机器人（如 ChatGPT）相关的网络安全风险。此外，本文还提出了可用于缓解这些网络风险和漏洞的缓解方法。
基于人工智能的民用城市空中交通探索性网络物理安全分析框架
摘要：城市空中交通 (UAM) 已成为服务于智能公民的潜在文明候选者，例如通过送货、监视和空中出租车。然而，由于商用 UAM 使用公开可用的通信基础设施，这增加了干扰和欺骗攻击以窃取或撞毁 UAM 中的飞行器的风险，因此安全问题日益严重。为了保护商用 UAM 免受网络攻击和盗窃，本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的探索性网络物理安全分析框架。所提出的框架设计了基于监督学习的 AI 方案，例如决策树、随机森林、逻辑回归、K 最近邻 (KNN) 和长短期记忆 (LSTM)，用于预测和检测网络干扰和欺骗攻击。然后，开发的框架基于控制消息之间的皮尔逊相关系数分析条件依赖关系，以根据 AI 算法的结果查找潜在攻击的原因。本研究将 UAM 姿态控制场景作为确定干扰和欺骗攻击的用例，以使用最先进的无人机攻击数据集验证所提出的框架。实验结果表明，所提出的框架的有效性，使用决策树、随机森林和 KNN 进行干扰和欺骗检测的准确率约为 99.9%，同时有效地找到攻击的根本原因。
查mu和克什米尔的探索性研究
教育是一生的努力，始于子宫，一直持续到死亡。它可以通过允许控制自己成功的生活和生活的环境来帮助个人发挥全部潜力。教育的基础始于一个人的幼儿，为以后的教育进步奠定了基础。如今，幼儿时代越来越多的孩子在玩电子游戏而不是传统游戏上花费大量时间。父母和教育工作者关心当前趋势，因为他们坚信传统的儿童游戏比现代电子或视频游戏更多的技能。传统游戏在幼儿发展的各个方面都可能是有益的，包括身体或运动，社会情感，道德，认知和语言发展。本研究旨在说明传统的克什米尔游戏在确保儿童人物平衡发展方面的重要性。使用的数据取自书籍，个人资源，期刊文章，报纸，网站，政府记录等。主要是定性的。
让我们玩民主，政治视频游戏的探索性分析
摘要：在当今时代，由于超数字化社会的起起伏伏，民主的概念发生了变化，改变了其话语和参与形式。认识到电子游戏在新一代中仍然扮演着重要角色，本研究的目的是分析与民主概念相关的独立电子游戏。为此，根据民主原则、类型和关键组成部分分析了 26 款电子游戏，结果显示它们倾向于保障公民自由、政治多元化和权力分立；同样，说服性电子游戏和表达性电子游戏之间也有明显的区别，前者与两极分化和批评有关，而后者则响应了反身概念线，并在其关键设计组件中使用了奖励系统和进步。可以得出结论，与民主相关的电子游戏响应了一种创新的互动维度，通过当前观众的创造力、自由和自主性改变了传统的政治规范。
让我们玩民主，政治视频游戏的探索性分析
摘要：在当今时代，由于超数字化社会的起起伏伏，民主的概念发生了变化，改变了其话语和参与形式。认识到电子游戏在新一代中仍然扮演着重要角色，本研究的目的是分析与民主概念相关的独立电子游戏。为此，根据民主原则、类型和关键组成部分分析了 26 款电子游戏，结果显示它们倾向于保障公民自由、政治多元化和权力分立；同样，说服性电子游戏和表达性电子游戏之间也有明显的区别，前者与两极分化和批评有关，而后者则响应了反身概念线，并在其关键设计组件中使用了奖励系统和进步。可以得出结论，与民主相关的电子游戏响应了一种创新的互动维度，通过当前观众的创造力、自由和自主性改变了传统的政治规范。
甜度感知的探索性研究：决策树
摘要：使用隐性反应来确定消费者对不同刺激的反应正成为一种流行的方法，但仍需要进行研究以了解用于收集数据的不同技术的输出。在目前的研究中，收集了不同刺激（气味、味道、风味样本）的脑电图 (EEG) 反应和自我报告的喜好和情绪，以更好地了解甜度感知。人工智能分析用于对隐性反应进行分类，识别决策树以通过激活的感觉系统（气味/味道/风味）和刺激的性质（“甜”与“非甜”气味；“甜味”、“甜味”和“非甜味”；以及“甜刺激”与“非甜刺激”）。在自我报告的对刺激的喜好和刺激引起的情绪之间存在显著差异，但未发现显性数据和隐性数据之间的明确关系。本研究总结了与 EEG 相关研究以及 EEG 数据分析的有趣数据，尽管关于如何正确利用隐性测量技术及其数据仍有许多未知之处。
采用氢能存储系统的策略：澳大利亚的一项探索性研究
摘要：从集中式化石燃料系统向分散式可再生电力系统的转变将为减少碳排放做出重大贡献。然而，由于可再生能源的间歇性，需要存储来对动态负载做出适当的响应，并在发电量低的时期利用多余的发电量。本文研究了固定式氢能存储系统在微电网和分布式能源系统中的使用。在澳大利亚进行了一项基于混合方法的探索性研究。采访了十位澳大利亚行业专家，以确定氢能存储系统的要求、障碍、方法和建议的用例。这项研究表明，电解器、燃料电池和存储介质的当前成本以及当前较低的往返效率是阻碍氢能存储系统的主要因素。有限的行业和实践经验是实施氢存储系统的障碍。政府支持可以帮助在早期采用者和推动者中扩大氢能存储系统的规模。此外，合作和知识共享可以降低风险，让更多利益相关者参与进来。竞争和创新最终可以降低成本，增加氢存储系统的使用率。
脑机接口启动颈部经皮脊髓刺激治疗：一项探索性案例研究
手臂和手部功能丧失是颈椎脊髓损伤 (SCI) 最严重的后果之一。尽管一些残留的功能性神经元通常会通过损伤部位，但 SCI 后的恢复极其有限。最近的努力旨在通过将基于运动的训练与经皮脊髓刺激 (tSCS) 和运动启动等技术相结合来增强传统康复。这些方法与皮质脊髓兴奋性升高以及基于活动的治疗后神经可塑性增强有关。在本研究中，我们研究了使用脑机接口 (BCI) 运动启动促进基于 tSCS 的运动训练的潜力。患有慢性 AIS 的颈椎 SCI 患者，感觉和运动完全性四肢瘫痪，参加了两阶段交叉干预，他们参加了 15 次强化 tSCS 介导的手部训练，每次 1 小时，每周 3 次，然后进行为期两周的洗脱期，再进行 15 次 tSCS 训练，每次训练前进行双手 BCI 运动启动。我们发现，使用针对力量、感觉和抓握力的分级重新定义评估，参与者的手臂和手部功能在研究的每个阶段都有显著改善：从基线时的 96/232 分，到单独进行 tSCS 训练后的 117/232 分，再到 BCI 启动和 tSCS 训练后的 131/232 分，反映了力量、感觉以及粗大和精细运动技能的提高。训练后，运动得分的提高和对尖锐感觉的感知能力的增强改善了从 C4 到 C5 的神经损伤水平，并且在最后一次训练课程后的四周内，改善情况通常得以维持。尽管无论是否存在 BCI 启动，功能改善都相似，但只有在 tSCS 训练之前进行启动时，双侧力量才会有适度改善，这或许表明运动启动对 tSCS 训练有益。
中国高超声速研究前景探索分析
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