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识别 GPT 生成的文本
最近推出的 ChatGPT 是一种基于生成式预训练架构构建的对话式 AI，它在 AI 及其可能的应用领域引起了公众的极大关注。在本研究中，我们引入了一个基于 Transformer 的模型，该模型可以预测 GPT 模型（包括最新的 ChatGPT 模型）是否编写了给定的句子或文本。在对我们的模型进行评估时，Edukado AI 团队在识别人类和 AI 编写的内容混合时实现了 99.7% 的准确率。OpenAI 发布的聊天机器人自发布以来，已对各个行业产生了重大影响，包括客户服务和支持、内容创建、营销和销售以及教育。据估计，在推出后仅两个月内，聊天机器人在 2023 年 1 月就达到了 1 亿月活跃用户（Hu，2023 年）。在最近的一项调查（Westfall，2023 年）中，发现 89% 的学生使用该平台来帮助完成家庭作业，48% 的学生承认使用该平台进行测验或在家考试。与此同时，令人震惊的是，52% 的学生使用它来写论文。我们的研究结果凸显了以高精度和低误报率检测 GPT 模型生成的文本的潜力。人工智能的影响
1 型糖尿病识别
1 型糖尿病 (T1D) 是一种慢性疾病，需要终生进行有效的自我管理才能获得最佳结果，患有 T1D 的人经常面临与患有慢性疾病的压力和负担相关的持续挑战。1-3 广义上讲，他们必须学会将自我管理实践融入日常生活，应对疾病的经济成本，并面对与患有 T1D 相关的潜在社会耻辱甚至歧视。1,3-5 此外，他们还必须学会应对实现和维持血糖目标和其他治疗目标以及减缓糖尿病相关并发症发作的困难。1,3 甚至睡眠也可能受到负面影响。6 尽管面临这些挑战，但许多患有 T1D 的人仍然坚韧不拔，能够茁壮成长，过上健康、令人满意的生活。7 他们的秘诀是什么？研究人员现在正致力于通过研究“糖尿病韧性”来回答这个问题，目的是了解 T1D 患者可以做些什么来成功管理他们的疾病，无论它带来什么困难。8,9
识别和解密密码
I.历史背景：我们的研究为密码分析的历史背景提供了宝贵的见解，并追踪了古典加密方法的起源，例如凯撒密码，vigenèreciphers和playfair ciphers。通过研究密码分析技术的演变，随着时间的流逝，我们对破译加密文本的挑战和机遇有了更深入的了解。II。 机器学习应用程序：我们研究的关键发现之一是机器学习算法在自动化密码分析中的重要性越来越重要。 我们已经确定了一系列机器学习技术，包括监督学习，无监督的学习和深度学习，这些技术已成功地应用于解密的加密消息。 iii。 实用应用：我们的调查揭示了自动化隐性分析技术，跨越网络安全，执法和历史研究的各种实际应用。 无法检测和防止网络威胁到在历史文本中发现隐藏的消息，自动解密工具已证明了它们在各个领域的实用性。II。机器学习应用程序：我们研究的关键发现之一是机器学习算法在自动化密码分析中的重要性越来越重要。我们已经确定了一系列机器学习技术，包括监督学习，无监督的学习和深度学习，这些技术已成功地应用于解密的加密消息。iii。实用应用：我们的调查揭示了自动化隐性分析技术，跨越网络安全，执法和历史研究的各种实际应用。无法检测和防止网络威胁到在历史文本中发现隐藏的消息，自动解密工具已证明了它们在各个领域的实用性。
一种个性化识别重要的方法...
抽象的目的是开发有效和个性化的干预措施，必须确定影响个人幸福感的最关键的过程或心理逻辑驱动因素。某些过程可能会普遍有益于在许多情况下的幸福感，而另一些过程可能只能在特定情况下对某些人有益。方法，我们在三个数据集（N1 = 44; n2 = 37; n3 = 141）中进行了三项密集的每日日记研究，每个研究都有50多个人体内测量场合。我们旨在研究三种不同的过程度量和各种结果之间人体关联强度的个体差异。我们利用了一种独特的印度算法，称为i-arimax（自动式综合移动平均平均），以确定个体内部和结果之间关系强度（beta）的强度（beta）（“ i”）。然后将所有计算的BETA进行元分析，并将个体视为“研究”。结果结果表明，个体之间的过程结果链接差异很大，超过了在研究的荟萃分析中通常看到的同性基因。尽管有几个过程显示出群体级的效应，但在单独考虑时，没有发现普遍有益的过程。例如，涉及社会行为的过程（例如自信）并未证明与孤独感的任何群体级别的联系，但仍然具有从正面到负面变化的显着个人级别效应。使用I-ARIMAX的讨论可能有助于减少复杂的人内分析的候选变量数量。此外，I-arimax beta的大小和模式可能在指导个性化干预措施中很有用。
识别危险和操作问题
在第 1 章中，我们概述了危害和风险之间的区别。危害不等于风险，这一区别至关重要。如果我们只关注风险分析，而不识别危害的根本原因，那么就会出现以下问题：“可能出现什么问题？”、“有多大？”、“多久一次？”和“那又怎么样？”(Kletz 1999)。此级别的危害识别涉及存储或处理材料的固有危害，以及为防止泄漏而采取的保护措施。风险分析通常从泄漏事件（可能出现什么问题）开始，使用后果模型估计严重程度（有多大），使用通用可靠性数据库估计频率（多久一次），并计算风险（那又怎么样）。在上述方法中，可能无法识别过程危害的根本原因，尤其是由异常情况和偏离预期操作导致的危害（Johnson 2000）。“无知因素”源于未能识别过程危害的根本原因。本章致力于介绍可用于详细识别过程危害的系统危害识别技术，以及每种技术对各个生命周期阶段的适用性。