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生成
我们介绍了生成图像模型的第一个不可检测的水印方案。无法检测到可确保即使在进行许多适应性查询之后，也没有有效的对手可以区分被水标和未加水标的图像。尤其是，在任何有效计算的度量标准下，无法检测到的水印不会降低图像质量。我们的方案通过使用伪和误差校正代码（Christ and Gunn，2024）选择扩散模型的初始潜在，该策略保证了不可检索性和鲁棒性。我们在实验上证明，使用稳定的扩散2.1，我们的水印是质量的和稳健的。我们的实验验证，与我们测试的事先方案相比，我们的水印不会降低图像质量。我们的实验也证明了鲁棒性：现有的水印去除攻击无法从图像中删除我们的水印，而不会显着降低图像的质量。最后，我们发现我们可以在水痕迹中强牢固地编码512位，当图像未受到水印去除攻击时，最多可达2500位。我们的代码可在https://github.com/xuandongzhao/ prc-watermark上找到。
与模型无关的参数估计水印...
虽然 PEST 与现有的非线性参数估计软件有一些相似之处（它使用一种功能强大且稳健的估计技术，该技术已在各种问题类型上进行了广泛的测试），但它的设计理念却截然不同。PEST 的新颖之处在于它允许您使用特定模型进行参数估计和/或数据解释，而无需对该模型进行任何更改。因此，PEST 可以适应现有模型，您无需让您的模型适应 PEST。通过将 PEST 包装在您的模型上，您可以将其变成您的模型模拟的系统的非线性参数估计器或复杂的数据解释包。该模型可以是简单的或复杂的，自制的或购买的，并且可以使用任何编程语言编写。
附件 A：新加坡水印奖（SWMA）
1. 亚马逊网络服务新加坡 (AWS 新加坡) AWS 新加坡在数据中心运营中表现出对节水和可持续性的非凡承诺，为其行业内外的水资源管理树立了鼓舞人心的标准。这是由 AWS 到 2030 年实现水资源节约的目标推动的，即向社区返还的水量要超过其直接运营所用的量。他们的努力为他们赢得了当之无愧的 SWMA 2024。 运营中的用水效率 自 2010 年启动 AWS 亚太地区 (新加坡) 区域以来，AWS 新加坡已为其数据中心实施了节水冷却塔设计，以减少用水量。他们还一直在升级运营能力以优化用水，使 AWS 新加坡跻身数据中心领域表现最好的 10% 之列。最近，AWS 新加坡与当地一家初创公司合作，投资并共同开发废水回收技术，使他们能够在现场处理和回收水，从而实现更大的节水效果。
Watermark 教师成功培训快速指南
Watermark 教师成就是一个精简的系统，用于管理和报告教师活动信息，用于年度审查、晋升和终身教职、认证等。该系统已在整个校园范围内采用，为教师和学生的成就提供了一个集中的数据库。您将使用 Watermark 生成您在教学、学术和服务方面的年度成就摘要，并将其用于支持您的年度报告。您的年度报告在 Watermark 中将是一个一步到位的过程，您将通过 Watermark 系统输入您的年度数据、生成您的年度报告、提交您的报告并接受您的主席/院长的审查。
Microsoft Word - Q 热协调公共卫生_动物健康反应无水印
预防和控制人畜柯克斯体感染：协调公共卫生和动物健康应对指南，2013 年 国家公共卫生兽医协会 国家动物卫生官员大会 Q 热是由细菌柯克斯体引起的一种急性或慢性人畜共患疾病，近年来引起了国际社会的关注，主要是因为 2007 年至 2010 年荷兰发生了大规模疫情，涉及 4,000 多例人类病例，50,000 只山羊被安乐死，山羊是该细菌的主要宿主之一 (94) 。2011 年，美国西北部爆发 Q 热疫情，波及三个州的 21 个山羊农场，导致 20 人感染 (21) 。荷兰爆发的疫情是历史上报告的最大规模疫情，而最近美国爆发的疫情说明了协调动物和人类健康应对此类疫情的重要性，以及为公共卫生和动物卫生官员提供全面应对指导的必要性。2012 年 1 月，在国家公共卫生兽医协会 (NASPHV) 和国家动物卫生官员大会 (NASAHO) 的联合领导下，成立了 NASPHV Q 热委员会，以制定协调应对 Q 热疫情的建议。本文件简要介绍了人类和动物中 C. burnetii 感染的流行病学、诊断和管理，以及对人类和动物中 C. burnetii 感染进行综合调查和应对的指导。这些建议旨在指导公共卫生官员、动物卫生官员、医生、兽医和其他与控制 C. burnetii 感染和保护公共卫生有关的人员。委员会成员：Alicia Anderson，疾病控制与预防中心 Tom Boyer，美国山羊联合会 Ann Garvey，国家公共卫生兽医协会联合主席 Katherine Marshall，美国农业部流行病学和动物健康中心 Paula Menzies，圭尔夫大学 Julia Murphy，国家公共卫生兽医协会 Paul Plummer，爱荷华州立大学 Gatz Riddel，美国牛科动物从业者协会 Paul Rodgers，美国绵羊产业 Joni Scheftel，国家公共卫生兽医协会 Tahnee Szymanski，国家动物卫生官员大会联合主席
通过使用多种嵌入方法
在这个现代时代，由于数字化的扩大而在未经许可的情况下复制，出售和复制版权所有者的作品变得更加简单，很难确定这种违规行为，对创造者的权利和版权所有的权利构成威胁。多年来，互联网一直被视为对版权的最严重威胁之一，并且可用的内容具有不同水平的版权保护。在互联网上，有许多受版权保护的作品，包括电子书，电影，新闻等。因此，通过使用水印和隐志技术，可以解决这些问题，这些问题基于作者的签名信息或徽标。本文得出的结论是，离散余弦变换（DCT），离散小波转换（DWT），一次性PAD（OTP）（OTP）和Playfair的技术在使用图像或嵌入秘密信息时非常有效。 （MSE），信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）。
如何跟踪潜在的生成模型生成的图像，而没有人工水印？
潜在的生成模型（例如，稳定的扩散）变得越来越流行，但是关于这些模型产生的图像的潜在滥用，出现了概念。因此，有必要通过推断特定的潜在生成模型来分析特定图像来分析图像的起源。大多数现有的方法（例如，图像水印和模型指纹打印）在训练或发电过程中需要额外的步骤。这些要求限制了它们在生成的图像上的使用情况，而无需此类操作，额外的操作可能会损害生成的图像的质量。在这项工作中，我们询问是否有可能有效，有效地追踪具有上述要求的特定潜在生成模型所产生的图像。为了研究此问题，我们设计了一种基于潜在反转的方法，称为L atent t Racer，以通过检查检查的图像是否可以使用倒置的潜在输入来构造了检查的图像，以追踪检查模型的固定图像。我们利用基于级别的潜在反转，并确定基于编码的初始化对我们方法的成功至关重要。我们对最先进的潜在生成模型（例如稳定的扩散）进行的实验表明，我们的方法可以以很高的精度和效率来区分被检查模型和其他IMEGES生成的图像。我们的发现表明，当今的潜在生成生成的图像自然是由源模型中使用的解码器自然水印的有趣可能性。代码：https：// github。com/zhentingwang/litenttracer。
适用于古董数字化电影的强大双数字水印图像：对印刷扫描攻击有抵抗力
摘要 - 如今，信息和通信技术的进步以及智能手机等电子设备的易于访问，已经实现了敏捷，高效的存储，版本以及数字多媒体文件的分布。但是，缺乏法规导致了与知识产权认证和版权保护相关的几个问题。此外，在非法打印剥削的情况下，问题变得复杂，涉及打印和扫描过程。为解决这些问题，已经提出了几种与加密算法结合使用的数字水印。在本文中，定义了一种强大的水印策略，该策略由墨西哥文化遗产的数字化摄影图像的管理和检测组成。所提出的策略基于两种类型的数字水印的组合，这是一种基于空间域的可见型膜类型，而另一种基于频域的不可见类型，以及粒子群的优化。实验结果表明，在打印扫描过程或数字动物攻击以及常见的图像几何和图像处理攻击（例如JPEG压缩）中所面临的算法的高性能。此外，通过PSNR评估水印的不可识别性，并将其与其他先前提出的算法进行比较。关键字 - 数字水印，图像处理，信息安全，身份验证，版权保护，文化遗产
