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NQ音乐技术资格验证摘要报告2024
中心使用SQA单元评估支持（UAS）包来了解20世纪和21世纪音乐单元。要评估结果1，使用了UAS包2的聆听日志 - 使用单位方法。这种方法非常成功和有效。为了了解20世纪和21世纪音乐单元，应为每个听力评估提交中心使用的标记说明的副本。中心还应注意确保聆听评估中的流派和音乐概念使用国家3和National 4的适当类型和条款。在SQA网站上的“国家4音乐技术”主题页面上的“ National 4 Music Technology”主题页面上的“国家3和4”的流派和概念列表。中心，在选择验证时，应使用其材料提交评估方法的细节。还应提交候选人完成的适当评估简介，任务或听力测试的副本。
北约在核裁军核查方面的科技工作
我们的世界比几代人以来的任何时候都更加危险和难以预测。俄罗斯对乌克兰发动的非法侵略战争证明其完全无视基于规则的国际秩序，其核武威胁使其作为《不扩散核武器条约》下负责任的核武器国家的地位受到质疑。此外，俄罗斯在乌克兰部署化学武器以及其降低和消除对《化学武器公约》信任的行动极其令人不安，并直接违反了国际法。中国在缺乏透明度或不愿参与建设性 ADN 讨论的情况下进行核建设，以及伊朗和朝鲜的核野心构成了当前形势的关键组成部分。从人工智能和自主系统到量子技术，新技术既带来了巨大的机遇，也带来了必须了解和管理的风险。
跨社会经济部门的季节性气候服务的联合验证和评估框架
摘要：鉴于不断发展的科学知识及其不断发展的翻译以满足社会需求，评估共同制作的气候服务提供的信息是及时的。在这里，我们提出了一个联合评估和验证框架，以评估原型服务，以根据Horizon 2020（H2020）气候预测提供启用知识服务（CLARA）项目的经验提供季节性预测信息。首先利用哥白尼气候变化服务服务季节性预测来评估克拉拉服务产生的预测的质量和价值，并从水资源管理，农业和能源生产领域响应知识需求。此联合预测验证和服务评估突出了物理变量，服务和部门之间的各种技能和价值，以及需要弥合验证和面向用户评估之间的差距。我们根据服务开发人员和用户的经验和建议提供了可能需要部署此类验证和评估练习的经验和建议。最后，我们为服务开发中的联合验证和评估框架形式化，跟随跨学科（从数据提供者到服务用户）和跨学科链（气候，水文学，经济学和决策分析）。
个人身份验证的加密算法和密钥大小
权威本出版物是由NIST根据其法定责任根据《联邦信息安全现代化法》（FISMA）制定的，2014年44年4月44日。§3551et Seq。，公法（P.L.）113-283。 nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。 本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。 本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。 也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。 非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。 但是，归因将受到NIST的赞赏。113-283。nist负责制定信息安全标准和准则，包括对联邦信息系统的最低要求，但是如果未经适当的联邦官员对此类系统行使政策权限的适当批准，此类标准和准则不适用于国家安全系统。本指南与管理和预算办公室（OMB）通函A-130的要求一致。本出版物中的任何内容都不应与法定当局根据商业部长对联邦机构的强制性和约束力的标准和指南相矛盾。也不应将这些准则解释为改变或取代商务部长，OMB董事或任何其他联邦官员的现有当局。非政府组织可以自愿使用本出版物，在美国不受版权。归因将受到NIST的赞赏。
一种生成AI作者身份验证的模型融合方法
摘要本文旨在概述我们的方法，以区分人类生成的文本和具有模型融合方法的生成AI模型。我们的方法包括三个步骤：首先，我们将PAN的竞争数据集扩展到Clef 2024的竞争数据集，其中包括来自著名的数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的外部数据集，并应用Levenshtein距离算法算法纠正拼写错误的单词。然后，基于共享主题并将培训，验证和测试数据集形成文本对的数据集。第二，我们训练一个微调的BERT作为基本模型和使用R-Drop方法的BERT来减轻过度拟合问题。最后，这两个模型是使用合奏学习技术和投票策略组合的。我们的实验结果表明，融合模型的ROC-AUC度量为0.932，比基线模型Fast-DetectGpt（Mistral）提高了5.6％。
“ Voight-Kampff”的概述Pan和雄辩〜2024
摘要“ voight-kampff”生成的AI作者验证任务旨在确定文本是由人工智能生成还是由人写的。在虚构的灵感中，voight-kampff任务结构AI的检测为建造者 - 破坏者挑战：建筑商，Pan Lab的参与者，提交软件，以检测AI写的文本，而Breakers，exterress of the Breakers，Eloquent Lab的参与者，提交AI写的文本，并以欺骗建筑商的目标。我们以一种让人联想到传统作者身份验证问题的方式制定了任务，在给定两条文本的情况下，应推断其人类或机器作者身份。对于第一个任务分期付款，我们进一步限制了问题，以确保每对包含一个人和一个机器文本。因此，任务描述读取：给定两个文本，一个由人类创作，一本由一台机器撰写：挑选人。总共评估了43个检测系统（30个参与者提交和13个基线），从线性分类器到基于困惑的零摄像系统。我们在14个基本集合中组织的70个单独的测试集变体上对它们进行了测试，每个变体都以不同的约束（例如短文，Unicode混淆或语言切换）设计。顶级系统的得分很高，证明自己并不完美，但在各种专业测试方案中都足够健壮。用于创建数据集并评估系统，基准和数据的代码可在GitHub上获得。2
规范和自动验证计算降低
我们对计算减少的以下验证问题感兴趣：对于算法问题p和p⋆，给定的候选者减少的减少确实是从P到P⋆降低的吗？毫不奇怪，即使对于非常有限的减少类别，这个问题也无法确定。这导致了一个问题：是否有天然，表达的减少类别可以对算法进行验证问题？我们通过引入易于使用的计算减少图形规范机制（称为cookbook降低）来积极回答这个问题。我们表明，食谱减少足以覆盖许多经典的图形降低并表达足够的表达式，以使SAT保持NP完整（在线性阶的存在下）。令人惊讶的是，验证问题对于降低食谱的自然和表达子类是可决定的。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估
摘要近年来，GPT-3，BERT和GPT-4（例如GPT-3，BERT和GPT-4）的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进步，增强了诸如文档摘要，语言翻译和问题答案之类的任务。尽管有这些好处，但这些模型产生的文本的真实性和信誉引起了社会问题，包括错误信息和窃。为了解决这些问题，PAN组织已经启动了一系列任务，以区分机器生成的文本和人文所写的文本。本文提出了基于Bert和Bilstm的生成AI作者身份验证模型，该模型通过将变压器编码器与多文本特征技术相结合，从而增强了文本歧视功能。该模型利用了预处理的BERT进行深度特征提取，并结合了由Spacy计算出的其他文本功能，由Bilstm和Transformer编码器进一步处理进行分类。实验结果表明，该模型在PAN验证数据集上达到平均得分为0.971，超过了所有基线模型。这种方法不仅提高了检测准确性，而且还提高了对各种文本类型的适应性，这对于保持自动内容生成时代的信息的真实性和可靠性至关重要。
生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？
摘要随着大型语言模型（LLM）继续以惊人的速度前进并越来越广泛地采用，人们越来越难以辨别给定文本是由人类还是机器编写的。作者身份验证已成为一项至关重要且具有挑战性的任务。本文采用了一种文本分类模型，该模型结合了BERT和卷积神经网络（CNN），以利用Bert强大的上下文理解能力和CNN有效的本地功能提取能力来增强文本分类性能。CNN的引入有效地弥补了Bert在短语级别提取特征的缺点，尤其是在捕获文本中的本地特征（例如捕获N-gram特征）时。实验结果表明，我们的方法的表现高于基线模型，在ROC-AUC度量中提高了高达6％，平均度量指标近3％。因此，我们验证了这种方法的有效性。
安全意识验证合作意识消息
摘要 - 自治机器人系统系统既安全性和至关重要，因为违反了系统安全性可能会安全。在此类关键系统中，使用形式的验证来对系统进行建模并验证它遵守特定的功能和安全性能。独立地，威胁建模用于分析和管理这种系统可能遇到的网络安全威胁。验证和威胁分析的目的是确保系统将是可靠的，尽管从不同的角度来看。在先前的工作中，我们认为应该使用这些分析来互相告知，并在本文中扩展了以前定义的方法，用于通过合并运行时的验证来进行安全意识的验证。为了说明我们的方法，我们分析了一种算法，用于在自动驾驶汽车之间发送合作意识信息。我们的分析以确定步步安全威胁为中心。我们展示了如何将它们形式化，并随后使用用于静态方面的形式工具的组合，即Promela/Spin和Dafny，并为动态验证生成运行时监测器。我们的方法使我们能够将验证工作集中在那些特别重要的安全属性上，并在静态和运行时考虑串联的安全性和安全性。