XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemToo
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
爱达荷州立大学社区使用生成式人工智能工具的初步指南
● 合同审批与执行 ISUPP 1060 ● 电子和信息技术可访问性 ISUPP 1020 ● 平等机会、骚扰和非歧视 ISUPP 3100 ● HIPAA 合规性 ISUPP 1100 ● 采购 ISUPP 2560 ● 平等机会和平权行动 ISUPP 3080 ● 学术自由 ISUPP 4040 ● 学术诚信与不诚实 ISUPP 4000 ● 教师道德 ISUPP 4120 ● 学生行为准则 ISUPP 5000 ● 知识产权 ISUPP 7010 ● ISU 出口管制 ISUPP 7040 ● ITS 可接受使用 ISUPP 2400 ● ITS 访问控制 ISUPP 2410 ● ITS 采购、开发和维护 ISUPP 2420 ● ITS 资产管理 ISUPP 2430 ● ITS 信息安全 ISUPP 2500 ● ITS 安全角色和职责 ISUPP 2480
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
在 SMM 课程中集成 AI 驱动工具_UA.pptx
1.社交媒体策略 2.社交媒体内容营销 3.社交媒体的包容性和可访问性 4.建立社交媒体社区 5.衡量成功社交营销认证考试价值 199 美元
社交媒体工具包 - 全球NCD联盟论坛
roshe- @ @roche直接救济 - @directrelief Novo Nordisk- @ @@novonordisk美国心脏协会 - @Merican_Heart国际牛皮癣协会联合会 - @psoriasisifpa tanzania tanzania ncd ncd ncd ncd ncd ncd ncd ncd ncda ncda nc @@tancda Liverpool of Tropical Indial @ @ @ @ @ @ @ @lstmny @ @lstmne nheh ken hhia kik ken hhia kia kik kin hhia khi. – @NCDAllianceKe Global Health Advocacy Incubator – @IncubatorGHAI ACT Health Promotion – @actbr Healthy Latin America Coalition (CLAS) – @CLAS_Saludable United for Global Mental Health – @UnitedGMH Boehringer Ingelheim – @BoehringerSA Government of Scotland – @scotgov NCDI Poverty Network – @NCDIpoverty Access Accelerated – @NCDAccess AstraZeneca – @AstraZeneca AMREF Health Africa – @Amref_Worldwide Healthy Caribbean Coalition – @HealthCaribbean Vital Strategies – @VitalStrat World Heart Federation – @worldheartfed PATH – @PATHtweets WHO – @WHO UNDP – @UNDP World Diabetes Foundation – @WorldDiabetesF UNICEF – @unicef NCD儿童 - @ncdchild hriday - @hriday_org清洁空气基金 - @cleanairfund
优化精神病学药物治疗的工具（...
a 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神神经科学中心药物遗传学和临床精神药理学部；b 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学临床药学研究与创新中心；c 瑞士日内瓦大学药学院；d 瑞士日内瓦大学瑞士西部药学研究所；e 瑞士日内瓦洛桑大学瑞士西部药学研究所；f 德国曼海姆海德堡大学医学院中央精神卫生研究所分子神经影像学系；g 瑞士洛桑大学医院和洛桑大学精神病学系；h 意大利博尔扎诺博尔扎诺卫生服务区精神病学系；i 意大利博尔扎诺南蒂罗尔地区卫生服务中心儿童和青少年精神病学系； j INSERM CESP，团队 MOODS，服务医院-大学精神病学，巴黎萨克雷大学，勒克里姆林宫比塞特，法国； k Service Hospitalo-Universitaire de Psychiatrie，H ^ opital Bic ^ etre，Assistance Publique H ^ opitaux de Paris，Le Kremlin Bic ^ etre，法国； l 瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡医学院检验医学系临床药理学部； m 东部州立医院，肯塔基大学心理健康研究中心，美国肯塔基州列克星敦；德国波恩联邦医疗产品研究所； o 伦敦国王学院和 MRC 伦敦医学科学研究所 (LMS)-帝国理工学院，英国伦敦； p 韩国首尔国立大学自然科学学院脑与认知科学系；q 韩国首尔国立大学医学院精神病学系；r 奥地利维也纳医科大学精神病学和心理治疗学系；s 加拿大多伦多大学坎贝尔家庭心理健康研究所、CAMH 和精神病学系；t 德国图宾根大学精神病学和心理治疗学系；u 荷兰阿森威廉敏娜医院临床药学系；v 荷兰阿森 GGZ 德伦特精神卫生服务中心；w 荷兰格罗宁根大学药学和制药科学系药物治疗学、流行病学和经济学系；x 荷兰格罗宁根大学精神病理学和情绪调节跨学科中心精神病学系； y 加拿大安大略省多伦多市成瘾与心理健康中心坎贝尔家庭心理健康研究所；z 加拿大安大略省多伦多大学精神病学系加拿大；aa 多伦多大学药理学和毒理学系，加拿大安大略省多伦多；ab 林茨大学生物医学和临床科学系，林茨大学，瑞典；ac 斯科讷大学医院临床化学和药理学，瑞典隆德；ad 西乌尔茨堡大学医院精神卫生中心、精神病学、心身疾病和心理治疗诊所和综合诊所，西乌尔茨堡，德国；ae 南丹麦奥登塞大学精神病学系，丹麦奥登塞；af 拉德布德大学精神病学系，奈梅亨，荷兰；ag 拉德布德大学 Donders 大脑、认知和行为研究所，奈梅亨，荷兰；ah 圣奥拉夫大学医院临床药理学系，挪威特隆赫姆；ai 挪威科技大学临床和分子医学系，挪威特隆赫姆； aj 意大利墨西拿大学临床与实验医学系；ak 德国雷根斯堡大学药学研究所；al 德国慕尼黑工业大学临床化学与病理生物化学研究所；am 德国亚琛工业大学医院临床药理学研究所；an 土耳其安卡拉大学药学院毒理学系；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗系土耳其；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系土耳其；ao 日本东京新宿区庆应义塾大学医学院神经精神病学系；ap 德国西乌尔茨堡大学医院精神病学、心身医学和心理治疗学系；aq 德国美因茨大学医学中心精神病学和心理治疗学系
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
第 14 章 CRISPR/Cas13：一种用于植物 RNA 编辑的新型新兴工具
摘要 成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）和CRISPR相关蛋白（Cas）是细菌和古菌中对抗入侵核酸和噬菌体的适应性免疫系统。根据效应蛋白的组成，CRISPR/Cas大致分为多种类型和亚型。其中，VI型CRISPR/Cas系统尤受关注，有VI-A、VI-B、VI-C和VI-D四个亚型，被认为从转座子进化而来。这些亚型在结构架构和机制上表现出差异，具有多种Cas13a（C2c2）、Cas13b1（C2c6）、Cas13b2（C2c6）、Cas13c（C2c7）和Cas13d效应蛋白。CRISPR/Cas13 核糖核酸酶将前 crRNA 加工成成熟的 crRNA，后者在病毒干扰过程中靶向并敲除噬菌体基因组的单链 RNA。这种蛋白质的高特异性 RNA 引导和 RNA 靶向能力使其能够与多种效应分子融合，为 Cas13 介导的 RNA 靶向、追踪和编辑领域开辟了新途径。CRISPR/Cas13 具有靶向包括植物在内的 RNA 的独特功能，因此可以用作一种新的工具，用于工程干扰植物病原体（包括 RNA 病毒），具有更好的特异性，并可用于植物中的其他 RNA 修饰。荧光探针标记的失活可编程 Cas13 蛋白可用作体外 RNA 研究的替代工具。工程化的 Cas13 也可用于可编程的 RNA 编辑。CRISPR/Cas13 的高靶向特异性、低成本和用户友好的操作使其成为多种基于 RNA 的研究和应用的有效工具。因此，本章的重点是 CRISPR/Cas 系统的分类、VI 型 CRISPR/Cas 系统的结构和功能多样性，包括其发现和起源、机制以及 Cas13 在植物 RNA 编辑中的作用。