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陆军在战场数字化方面的举措
• 天文学 • 生物医学光学与医学成像 • 通信与信息技术 • 国防与安全 • 电子成像与信号处理 • 能源 • 激光 • 光源与照明 • 光刻与微电子 • 计量学 • 纳米技术 • 光学 • 遥感 • 传感器
德国电信集团
未经审计 2023 2024 (千) Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 变化 % 变化 移动接入 (1) 44.363 44.591 45.021 45.072 45.180 45.610 45.865 845 1,9% 移动接入（不包括第三方 MNO 接入） n/an/an/an/a 33.731 34.050 34.345 n/an/a 为过渡而持有的第三方 MNO 接入 n/an/an/an/a 11.449 11.560 11.521 n/an/a 预付费 (1) 15.922 15.791 15.769 15.527 15.239 15.220 15.188 （581） -3,7％
Imageclef 2024的概述：医疗应用中的多媒体检索
Bigdan Ionescu 1，Henning M£2，Maria Drold 1，JohannesRèuckert3，Asma Ben Abacha 4，Ahmad Idrisssi-Yagir 3，Schaltic 8，Schaltic 8，System Schmidt 7，Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
科技改变战场
技术正在改变战场。如今，身着军装的男女军人知道他们必须跟上最新进展，因为如果他们不这样做，他们的对手就会这样做。无人机和人工智能 (AI) 等创新技术可以作为力量倍增器，使安全专业人员能够更广泛地保卫自己的国土。但这些工具的好坏取决于操作它们的人。每一种工具都可能被用来对付公众，造成巨大伤害。目前，非洲约有 31 支军队使用无人机。这些价格实惠的工具被用于监视、保卫边境和制止非法贩运。训练有素的飞行员可以操作武装无人机，摧毁恐怖分子目标，同时降低对军人和平民的风险。人工智能是另一种在安全领域具有广泛应用的技术。它可以帮助专业人员筛选大量数据以找到有价值的情报。它可以简化物流并预测何时需要维护以防止车辆故障。它还可以改善战争游戏，帮助分析军事行动和战略的可能结果。人工智能工具也可能有害。自主武器可以编程使恐怖袭击更加致命。人工智能可以让恶意行为者传播错误信息并制作欺骗公众和制造混乱的视频。网络连通性几乎改善了士兵生活的方方面面。当今的战场完全互联，信息实时共享，以提高战果并挽救生命。但是，当不法分子窃取数据或通过网络攻击使武装部队陷入瘫痪时，这种连通性也可能成为一种负担。在接近技术时，拖延有利于敌人。军队必须招募和训练精通技术的士兵，为下一代战争做好准备。士兵必须抢在对手之前采用和掌握新技术。保障措施也必须以创新的速度发展，以确保最新武器掌握在正确的人手中并用于正确的目的。通过具有前瞻性，非洲安全专业人员可以赢得这场战斗，今天的技术进步将有助于提供明天的安全。
细节中的魔鬼：《女巫之锤》及其与梅斯地区巫术信仰的关系以及相应的审判
当然，确实存在真正恐慌的例子，即对所谓的巫术威胁的全面偏执的社会反应。...让我们寻找恐慌的真正证据。在这里，我们可能需要再次看看散布丑闻的小册子和大报、流行歌曲和煽动性木刻画。不要将它们视为简单报道的例子，将它们视为旨在煽动地区恐慌并增加销量的耸人听闻的文学作品可能会更有利可图。...我们可以从此类关于突出的社会恐惧蔓延的研究中学到很多东西。3
Leonardo Pellegrinabioasq at clef2025
摘要。在过去的十二年中，大规模的生物医学秘密索引和提问挑战挑战（BioASQ）一直在推动方法和工具的持续发展，以促进生物医学领域的不断增长的科学资源。在这个方向上，每年，BioASQ都会组织共享的任务，代表生物医学专家的真实信息需求并提供各自的基准数据集。以这种方式，它提供了一个独特的普通测试床，世界各地的研究团队可以测试并比较获得生物医学知识的新方法。第十三版BioASQ将在CLEF2025的背景下作为评估实验室举行，提供六个任务：（i）关于生物医学语义问题答案的任务B。（ii）关于回答开发生物医学主题的问题的任务协同作用。（iii）多语言临床摘要的任务多语。（iv）任务Bionne-b insed inted nested nation in link in俄语和英语。（v）心脏病学临床编码的任务elcardiocc。（vi）肠道相互作用信息上的任务gutbrainie。作为bioasq奖励胜过
Team openWebsearch在Clef 2024：Quantumclef
摘要我们描述了OpenWebSearch Group参与CLEF 2024 Quantumclef IR特征选择曲目。我们提交的运行重点是观察到，在更改培训设置时，特征在学习到级别模型中的重要性可能会变化并矛盾。要解决此问题并确定在各种下游训练程序中具有强大功能的特征子集，我们通过反复训练特征的模型在随机选择的功能子集上，并在训练有素的模型中衡量其重要性，从而引导特征的重要性得分。我们确实观察到，在不同的引导程序中，特征的重要性差异很大，并且与自身矛盾。我们假设量子退火器可以更好地探索这种复杂的优化景观，而不是模拟的退火器。但是，我们发现量子退火器并没有发现基本上最佳的解决方案，这些解决方案可以产生更有效的学习对级别模型。
RoBERTa 和 Bi-LSTM 用于 CLEF 2024 PAN 的人类与人工智能生成文本检测笔记本 Panagiotis Petropoulos 1, †, Vasilis Petropoulos 2, †
摘要 我们生活在一个人工智能快速发展的新时代，现有模型的新版本和越来越强大的版本，甚至是新模型，不断被创造出来。人类和工业界正在越来越多地投资于这些进步。现实生活中有很多例子表明，这些模型被人类用来方便自己或欺骗。学生和学者不再深入研究知识和制造虚假新闻是经常发生的两个主要现象。因此，需要创建一个能够检测和区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的分类器。已经采取了几种非常好的方法，但它们必须随着法学硕士的发展而不断发展。今年，CLEF [1] [2] 的 PAN 共享任务阐明了上述需求。为了解决该任务，本文提出了一种 RoBERTa[3] 和 Bi-LSTM 相结合的架构。关键词 RoBERTa、Bi-LSTM、NLP、AI 生成文本检测、作者分析
PAN LAB的笔记本2024
LLM的最新进展，尤其是随着GPT-3.5和GPT-4等复杂系统的开发，从广告和新闻写作到教育和医学研究的各个领域的内容创建彻底改变了跨各个领域的内容。这些模型现在能够生成紧密模仿人写作的文本，并在众多专业工作流程中提高生产力。但是，这种快速的整合面临着重大挑战，包括错误信息[1]，伦理困境[2]和学术完整性问题[3,4,5]。LLM产生高度令人信服但可能具有误导性或不准确的内容的能力引起了人们对滥用假新闻，欺骗性社交媒体帖子的滥用的担忧，甚至促进了学术不诚实[6]。因此，开发可靠的方法来区分人类作品和机器生成的文本以减轻这些风险并确保负责使用LLMS变得越来越重要。应对这些挑战，PAN@CLEF 2024引入了Voight-Kampff Generative AI作者身份验证任务。对AI生成的文本的检测已成为研究的关键领域，这是由于需要维护跨数字平台的信息的完整性。传统的文本验证方法在很大程度上依赖于风格和语言特征，当面对现代LLM的精致时，通常不足。这些模型可以生成内容，不仅反映了人类写作，还可以适应各种上下文和样式，从而使手动甚至某些自动检测方法过时。因此，需要更先进的技术来有效地区分人类作者和机器生成的文本。在这项研究中，最初，我们使用培训数据集微调了变压器模型。此过程涉及调整模型参数以更好地符合数据集的特定特征，从而改善模型在我们特定任务上的性能。然后，我们将其准确性与累积学习模型的准确性进行了比较。结果表明合并累积学习模型
OpenWebSearch 团队将参加 CLEF 2024：QuantumCLEF
摘要 我们描述了 OpenWebSearch 小组参与 CLEF 2024 QuantumClef IR 特征选择轨道的情况。我们提交的运行重点关注以下观察：学习排序模型中特征的重要性在更改训练设置时会发生变化并自相矛盾。为了解决这个问题并确定一个在不同的下游训练过程中具有鲁棒性的特征子集，我们通过在随机选择的特征子集上反复训练模型并在训练模型中测量它们的重要性来引导特征重要性得分。我们确实观察到特征重要性在不同的引导过程中差异很大，并且自相矛盾。我们假设量子退火器可以比模拟退火器更好地探索这种复杂的优化环境。然而，我们发现量子退火器并没有找到产生更有效的学习排序模型的更优解。