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合成数据：通过AI驱动的见解更改市场研究的游戏
唐纳德·B·鲁宾（Donald B. Rubin）于1993年首次引入的综合数据已成为保护隐私的有价值工具，同时仍允许进行有效的数据分析。此方法创建人工数据，该数据无需直接使用任何敏感信息，可以反映现实世界模式。像特斯拉和微软这样的公司进一步采取了这一概念，使用合成数据来解决各种领域的复杂问题，包括市场研究，隐私问题和数据访问限制经常出现。今天，合成数据的增长是由其生成多样化和现实数据集的能力驱动的，从而减少了对可能昂贵或难以获得的真实数据的需求。它还允许企业模拟复杂的场景，测试想法并更准确地预测趋势。随着行业继续认识到合成数据的好处，其应用已扩展到自动驾驶，客户行为分析和产品测试等领域。
碳掺杂二维材料中的人工智能能隙预测：利用 Behler-Parrinello 描述符实现高密度系统
摘要 在本研究中，我们使用机器学习 (ML) 技术探索了碳掺杂六方氮化硼 (h-BN) 薄片的电子特性。六方氮化硼是一种被广泛研究的二维材料，具有出色的机械、热学和电子特性，使其适用于纳米电子学和光电子学应用。通过用碳原子掺杂 h-BN 晶格，我们旨在研究掺杂如何影响其电子结构，特别关注基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。我们生成了一个包含 2076 个 h-BN 薄片的数据集，这些薄片被氢饱和并掺杂了随机变化浓度的碳原子。选择了三种典型的掺杂场景——一个、十个和二十个碳原子——进行深入分析。使用密度泛函理论 (DFT) 计算，我们确定了这些配置的基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。使用 Behler-Parrinello 原子对称函数从优化结构生成描述符，这些描述符捕获了 ML 模型的关键特征。我们采用了随机森林和梯度提升模型来预测能量和 HOMO-LUMO 间隙，实现了较高的预测准确率，R 平方值分别为 0.84 和 0.87。这项研究证明了 ML 技术在预测掺杂 2D 材料特性方面的潜力，为传统方法提供了一种更快、更经济的替代方案，对纳米电子、储能和传感器领域的材料设计具有广泛的意义。
JKL MADDIE：Solana 上的 AI 驱动的 Meme 代币摘要
摘要：本白皮书介绍了 JKL MADDIE - $JKLM，这是一种基于 Solana 区块链构建的 AI 驱动的 meme 加密货币。这款代币的灵感来自于 Maddie（一只深受喜爱的卡斯罗犬，因遗传性心脏病去世）的遗产，致力于促进社区支持，提高人们对犬类健康的认识，并将 meme 的病毒式传播力量与尖端 AI 技术相结合。JKL MADDIE - $JKLM 旨在通过将社区驱动的乐趣与现实世界的影响相结合来纪念 Maddie。
理解并减轻人工智能驱动的网络攻击
发展，环境卫生部，摘要人工智能 (AI) 正在迅速改变网络安全格局，并成为一把双刃剑。人工智能提高了防御和进攻能力，同时也赋予了网络敌人强大的力量，例如执行复杂、自动化网络攻击的能力。具体来说，本文回顾了人工智能在网络安全中的基础知识，重点介绍了其在防御和进攻枢纽行动中的应用。本文研究了人工智能驱动的网络攻击类型，例如对抗性机器学习和自动化社会工程。异常检测和行为分析等威胁被讨论为对抗这些威胁的检测和防御机制。通过说明性的真实案例研究证明了这一点。最后，讨论了伦理影响，并描述了人工智能在未来趋势和新兴技术中在网络安全方面的机遇和挑战。随着人工智能的发展，制定强大的防御策略来保护数字系统和敏感信息的必要性是不可商榷的。1. 简介首先，人工智能有助于改善防御和进攻的安全机制。人工智能还可以以复杂的方式利用漏洞并发动网络攻击。近年来，人工智能及其相关技术在提供解决方案方面具有多功能性，例如在欺诈检测、推荐系统或医学图像解释中执行任务，这已导致行业和学术界取得了巨大发展。然而，由于对对策的适应性很强，这些技术也可能被滥用来执行非常复杂的攻击（Jimmy，F. 2021）。人工智能/机器学习驱动的攻势可以分为三个主要阶段：股票市场交易分为三个阶段：•侦察•准备•执行基于人工智能/机器学习的社会工程学被对手用作侦察的一种形式，以分析个人
用于人工智能分析的多源分布式系统数据
摘要。新兴的 IT 运营人工智能 (AIOps) 领域利用监控数据、大数据平台和机器学习来自动化复杂 IT 系统中的运营和维护 (O&M) 任务。可用的研究数据通常只包含单一信息源，通常是日志或指标。单一源数据无法描述分布式系统的精确状态，导致方法无法有效利用联合信息，从而产生大量错误预测。因此，当前的数据限制了 AIOps 研究取得更大进展的可能性。为了克服这些限制，我们创建了一个复杂的分布式系统测试平台，它生成由分布式跟踪、应用程序日志和指标组成的多源数据。本文详细描述了基础设施、测试平台和生成数据的实验。此外，它还确定了如何利用这些数据作为开发异常检测、根本原因分析和补救等 O&M 任务新方法的垫脚石。测试平台的数据及其代码可在 https://zenodo 上获得。org/record/3549604 。
Narrative Review ChatGPT 和 AI 驱动的写作工具
本叙述性评论探讨了在学术写作中使用人工智能 (AI) 的风险和道德问题。随着大型语言模型 (LLM) 和聊天机器人等人工智能技术越来越多地融入研究，关于它们对学术工作的完整性、准确性和道德标准的影响的问题也随之出现。本评论解决了抄袭、知识产权、准确性、可靠性、偏见及其对批判性思维和学习的影响等挑战。此外，它还探讨了人工智能生成内容的道德影响，并强调作者有责任确保其作品的透明度、准确性和适当的归属。该评论强调学术写作需要严格的标准，特别是在引用和承认研究过程中使用的人工智能工具方面。它强调了抄袭和侵犯知识产权的风险，声称人工智能生成的内容不应被视为作者或被引用。该评论还研究了人工智能对批判性思维和学术技能的潜在影响，表明过度依赖人工智能工具可能会阻碍智力发展。此外，它还确定了当前法律和机构政策在研究中使用人工智能方面的差距，并提倡建立更强大的框架来指导合乎道德的人工智能采用。最后，该评论提出了缓解策略，以最大限度地降低这些风险并确保负责任地使用人工智能，同时还提出了未来的研究方向以应对新出现的挑战。
抽象AI驱动的驾驶员行为分析和事故预防系统，用于高级驾驶员帮助。每年有超过130万人死于
抽象AI驱动的驾驶员行为分析和事故预防系统，用于高级驾驶员帮助。每年有超过130万人在交通事故中死亡，另外2000万至5000万人遭受了非致命伤害，几乎建立了全球流行病。交通事故通常是由驾驶员严重影响其行为和身体情感状态的事故引起的。重大的技术进步已实现精确的驾驶员行为分析和高效的系统，为实时监控和及时预防事故提供解决方案。一项深入的审查确定了过去25年中有关驾驶员行为监测和预防事故的120多个科学和专业报告，在过去15年中发行了46份专利，描述了新型的AI驱动系统，以提供高级驾驶员帮助。根据其AI驱动的传感器融合，多模式驾驶员行为分析和实时驾驶事故风险评估，对这些进步进行了审查。根据经验丰富的专业司机和其他运输专家的建议，他们为及时预防事故风险提供了全面的功能。关键字：AI驱动的驱动程序行为分析，事故预防系统，高级驾驶员援助，驾驶员监控技术，实时风险评估，驾驶员情绪状态分析，身体状态监测，减少交通事故，传感器融合技术，多模式数据分析，AI中的AI，AI中的AI，运输安全性，驾驶员疲劳检测，实时驾驶员驾驶员的驾驶员驾驶员驾驶员的驾驶员，驾驶员的驾驶范围较高，驾驶员的驾驶范围很高，驾驶员的驾驶范围很高，驾驶员的驾驶范围很高，驾驶员的驾驶范围很高，驾驶员的驾驶范围较高预防安全系统，自动驾驶汽车援助。
海洋塑料污染的太阳能解决方案
泰米尔纳德邦Komarapalayam Excel工程学院食品技术系637303 7,8电子通信工程系，Erode Sengunthar Engineering College，Tamil Nadu
电池驱动的越野车和推车
，如果无法实现足够的分离距离，则应在存储/充电区和建筑物，有价值的资产或可燃物品之间考虑提供至少60分钟的火势等级的消防屏障。注意：应考虑大量电池电池，手推车和/或它们的可移动电池的耐火等级增加90至120分钟，或者在商店/充电中，或其他增加了点火或火力增长风险的风险功能。这些可能包括在建筑物的外部筋膜上存在可燃的构造元素；植物或设备紧邻；废物箱存储；大量的越野车/购物车或生命安全问题，如房屋风险评估等中所述。在这方面，应向您的保险公司或经纪人寻求指导。
AI驱动的停车管理系统：申请和挑战的审查
在本研究中审查了在停车管理系统中使用人工智能（AI），重点是基于AI的解决方案，这些解决方案不依赖其他复杂的基础架构。随着城市地区的不断增长，停车管理变得越来越具有挑战性，传统方法通常证明效率低下且耗时。AI通过自动化关键流程来提供有希望的解决方案，例如用于实时空间可用性监视和车牌识别（LPR）的停车位检测（用于车辆跟踪）。本研究探讨了这些基于AI的模型如何显着提高运营效率，提高安全性并减少寻找停车所花费的时间。它还突出了AI-wired系统的好处，包括更好的可扩展性，成本效益和优化的空间利用率。此外，该评论还解决了这些系统的局限性和挑战，例如需要在不同条件下进行准确的图像和视频处理，并确保它们在各种环境中的可靠性，强调未来的创新机会。