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通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
查看生成的AI和儿童的安全
可以通过故意用AI代的产出来将儿童置于风险中。AI生成的语音和图像输出的创建和部署可以促进一系列危害。恶意演员可以使用图像生成器来消除照片并更改性别，以创建假子镜。反过来，这些可以用于在线接近或与儿童联系，以进行修饰，性骚扰或七分。成人和儿童可以使用语音和视频生成技术来创建Deepfake角色，并将其作为潜在受害者的潜在朋友或浪漫伴侣（类似于成人浪漫骗局中的实时深层技术）。8个孩子们说或做他们在现实生活中没有做过的事情，或者他们的外表已经
生成式人工智能将如何影响供应链网络安全
另一方面，威胁行为者也在越来越多地利用这些新工具的力量，尤其是设计和改进更难检测的恶意软件以及增强其网络钓鱼技术。具体来说，生成式人工智能将使欺骗行为更难被发现，因为它允许威胁行为者创建更加个性化的通信，并利用音频和视频形式的深度伪造。举一个例子，威胁行为者现在可以简单地识别公司首席执行官的现有在线视频或音频文件，利用生成式人工智能应用程序创建克隆首席执行官声音的音频消息，然后使用它对毫无防备的公司员工发起社会工程攻击。
信息社会中的生成AI
大脑。 人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！ ; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第10-21页。 提交：2024年1月2日|接受出版：2025年1月25日大脑。人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第10-21页。提交：2024年1月2日|接受出版：2025年1月25日
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
第一年写作教室中的生成AI -CDN
语言多样性和语言正义。生成的AI技术默认以所谓的学术风格和语气制作文本，与通常称为标准的美国英语或白色主流英语紧密相符。UARK的分级合同可抵制特权主导语言品种。为此，在讨论这些技术时，我们需要记住它们经常擦除或刻板印象其他语言品种。有关更多信息，请阅读Alfred L. Owusu-Assah的“定义时刻，确定的程序，并继续擦除失踪人员”。
高等教育中的生成聊天机器人
高等教育中生成聊天机器人的出现为教学和学习提供了变革的机会。使用AI驱动的工具，例如OpenAI的GPT和类似的模型，教育工作者可以探索提供内容，协助研究和提供个性化学习经验的新方法。但是，这些创新具有重大的道德意义。本文探讨了生成性聊天机器人作为教学工具的潜力以及与学术界使用相关的道德问题。在高等教育的背景下检查了学术完整性，AI模型中的偏见，人类教育者的作用以及学生数据的隐私。通过探索机会和挑战，本文旨在提供有关机构如何负责任地采用这些技术以增强学习的见解，同时维护道德标准。
生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
加速生成式 AI - OpenVINO™ 文档
2024 年 12 月 2 日 — 使用 optimum-intel 软件包转换和优化模型 pip install optimum-intel[openvino]。下载并将模型转换为 OpenVINO IR 格式...