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#世界蚊子日，让我们用强大的工具组合来抗击疟疾
在抗击 #malaria 的进程停滞了 10 年之后，我们现在有三个强有力的理由相信我们能够取得进展：第一代 #疫苗、扩大化疗和新型杀虫剂。这些工具结合起来可以改变疟疾预防并挽救生命。#WorldMosquitoDay
学术研究中的生成AI工具
可能会说，吉代（Genai）代表更“''相比实质”，或者是即将破裂的“炒作泡沫”的一部分，但我们并不认为是这种情况。这些技术在公共领域受到了广泛关注，并且有时会被误解或误解，但我们仍然相信，Genai在学术研究中的重要性是相当大的。诸如ChatGpt和其他大语模型（LLM）之类的工具表现出了出色的能力，可以处理大量数据，产生见解，并协助各个学科的研究人员（Ibrahim等，2023），同时在短时间内进行和成熟。因此，他们提高研究生产率，使复杂的分析过程更容易获得的潜力以及鼓励创新创造的创新方法引起了学术界的重大兴趣（Kamalov等，2023）。在研究中使用Genai工具还提出了有关研究完整性，作者身份和学术工作不断变化的重要问题（Cotton等，2023； Perkins＆Roe，2024a）。随着机构越来越重视研究成果和排名，研究人员使用这些工具提高生产力的压力可能会无意中妥协学术完整性的基本原理，或者由于研究成果的增加而导致学术交流系统的压力。
人工智能工具正在革新威胁检测
12研究学者，3研究指南NAVSAHYADRI机构小组，工程学院NavSahyadri机构小组，印度浦那工程学院，工程学院摘要：本探索论文的目的是检查AI对AI对Cybersecurity策略的影响，通过分析当前的设计，以及即将到来的障碍，并进行了进步，并进行了挑战，并进行了挑战。印度企业在使用AI-AI-Adrounders Cybersecurity结果时会违背众多障碍。类似于勒索软件，网络钓鱼和恶意软件攻击的网络陷阱的快速扩散使网络安全在印度成为至关重要的问题，在印度，就原始网络攻击而言，该问题在第11个百科全书中排名第11。仍然，其他国家当局缺乏专业能力，莫西和协作，是有效抑制这些陷阱的重要对冲。同样，由于标准AI模型在决策过程中不断保证半透明性，因此可分解的AI（XAI）在网络安全方面至关重要，这使得在特定行为背后的逻辑变得很精致。同样，携带足够的批准图像库来培训AI模型，以在线污染AI模型，从而突出了使用AI接口来进行网络安全目的的困难。通过增强的专业能力，技能发展和XAI实施解决这些挑战对于印度协会有效地增强其网络安全防御能力至关重要。关键词 - 人工智能，威胁检测，网络安全，机器学习，自动化系统
对执行创新的人工智能工具的研究......
Namakkal -2 摘要 人工智能 (AI) 代表了图书馆的一个新兴趋势，它利用计算能力来执行传统上需要人类智能才能完成的任务。图书馆中人工智能的总体目标是开发具有与人类相当的认知功能的系统或机器，从而对图书馆事业产生深远影响。它的集成涵盖了各个领域，包括参考服务的专家系统、图书阅读和书架组织的机器人辅助以及通过虚拟现实进行的沉浸式学习。虽然有些人可能认为人工智能可能会疏远图书管理员与读者的关系，但其主要功能是增强而不是取代人类的角色，从而丰富服务提供。人工智能有望彻底改变图书馆运营，并在不断变化的环境中提升其相关性。本文重点介绍了不同人工智能工具在世界各地图书馆提供创新服务的作用。 关键词：机器学习、元数据、聊天机器人、人工智能。 1. 简介
人工智能在公共关系活动中的应用及所选工具示例
摘要 人工智能 (AI) 在公共关系 (PR) 中的应用是传播史上一个令人着迷的发展。几个世纪以来，公共关系一直与社会和技术一起发展，其目标是管理组织与利益相关者之间的关系。在当今的文化和技术背景下，人工智能正在成为带来公共关系活动开展方式重大变化的关键工具。本文旨在介绍人工智能在公共关系中的应用方式，并了解其对行业发展的影响。案头研究包括对有关波兰在公共关系活动中使用人工智能工具的最新报告、新闻和学术文章的分析。了解与人工智能相关的挑战和道德问题也很重要。
基本信息理论工具-II -IITB Trust Lab
•修复两个不同的消息m≠m！。M的标签必须至少有2'的可能性（否则Eve可以猜测它的可能性高于2（））•进一步以M的标签值进行条件，M的标签必须有2'的可能性！
用于自动摘要的 AI 工具...
LLM，也称为转换器或自回归语言模型编码器/解码器网络，在过去十年中在自然语言处理领域取得了重大进展。最显著的发展包括神经机器翻译模型，它在各种文本类型和任务上都胜过人类翻译。此外，大型 LLM 在许多自然语言处理 (NLP) 应用中越来越常见。尽管它们的性能令人印象深刻，但即使在中等规模上训练这些模型仍然需要大量计算。这种限制可能部分归因于此类 LLM 所需的参数数量非常大——每个编码器和解码器需要比同等较小模型多数百或数千个神经元。此外，训练需要大量数据。为了解决这些限制，已经提出了几种策略来微调（即预处理）
分析人工智能艺术工具的使用情况......
最近，生成式机器学习模型的输出质量得到了一定程度的提高，开辟了新的使用途径。这种质量的提高导致了商业生成平台的出现，用户可以在其中创建任意的文本和图像提示，以便快速生成大量图像。这些图像有时用作完成的创意结果，有时用作进一步手动编辑或设计构思的基础。从手动草图到图像编辑器和 3D 渲染，各种传统的可视化方法每天都在建筑设计中使用。建筑师很快就对生成方法产生了兴趣，正如 AEC 杂志 (2022) 的特别版所反映的那样。这项新技术在公众中得到了广泛讨论，从其具体用例到其开发方式的伦理以及它将带来哪些变化。在本文中，我们希望利用 Midjourney 平台的开放性以定量方式分析当前的建筑用例和功能。我们通过多种方法分析了 5800 万个查询，包括 word2vec 等 NLP 方法。我们考虑了这些模型背后的相关技术部分，并将研究它们如何使现在和将来的建筑师受益。图像生成模型的当前技术基础是所谓的扩散方法。Sohl-Dickstein 等人（2015 年）首次引入了正向扩散，它会逐步破坏图像中的结构化信息，而反向扩散则试图重新生成丢失的信息。然而，由于原始图像信息已被破坏，反向扩散至少部分起作用