XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTools
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
将人工智能工具与校园基础设施相结合以支持……
在学生信息系统中实施学习规定时，教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化（经济和心理）。最终目标是基于人工智能的辅助系统，为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义，充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念，介绍了开发的技术架构，并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例，包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后，讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词：微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
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。
评估数字取证工具 (DFT)
作者：F Flandrin · 被引用 27 次 — NIST [14] 证明，如果硬盘的扇区数为奇数，著名的数据采集工具 dd [15] 就无法检索硬盘的最后一个扇区。
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
用于分层报告和有见地验证的工具集...
efrag - 欧洲财务报告咨询小组 - 开发了欧洲可持续性报告标准（ESRS），该标准为公司报告环境，社会和治理（ESG）主题提供了一个框架。必须对所有受公司可持续性报告指令（CSRD）约束的公司报告12个标准
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
