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![海岸警卫队中的女性研究 / 美国运输部，美国海岸警卫队。美国。[华盛顿特区]：《卫报》，[1990 年]](/simg/7\7bff0e8a5b94531094c3c06bf1b59cd84e856aa6.webp)
海岸警卫队中的女性研究 / 美国运输部，美国海岸警卫队。美国。[华盛顿特区]：《卫报》，[1990 年]
我们已确定此作品属于公共领域，这意味着它不受版权保护。用户可以自由复制、使用和重新分发作品的部分或全部。作品各个部分（如插图或照片）的当前版权持有者、继承人或作者的遗产可能主张对这些部分的版权。根据后续使用的性质，可能需要获得额外权利，而这些权利与我们能够解决的任何情况无关。此作品的数字图像和 OCR 由 Google, Inc. 制作（PageTurner 中每页上的水印表示）。Google 要求不要重新托管、重新分发或商业使用图像和 OCR。提供图像用于教育、学术和非商业目的。
kpmg-我的影响报告-fy2023.pdf
我们的核心价值观和行动中蕴含着坚定的承诺，即实现有意义的变革。在马来西亚毕马威，我们通过提供见解和可行的解决方案，帮助客户实现转型，为更美好的未来铺平道路。我们的环境、社会和治理 (ESG) 承诺是贯穿整个公司的标志。我们的举措以强大的治理结构为基础，涵盖一系列活动，从通过节能实践减少碳足迹到倡导帮助边缘化社区的社区发展项目。我们相信，通过共同努力，我们可以推动可衡量的变化，并继续为社会带来切实的变化。
表彰对水资源做出的杰出贡献
简介 3-4 2024 年新加坡 Watermark 奖获奖者 • 亚马逊网络服务新加坡 5-6 • Mee Toh 学校 7-8 • Systems on Silicon Manufacturing Company Pte.有限公司 9-10 2024 年节水奖获奖者 • 生物医学制造 11-12 • 商业洗衣房 12 • 数据中心 13 • 电子产品 14 • 炼油厂 14 • 半导体 15 • 晶圆制造 15 • 酒店 16-17 • 办公室 18 • 零售 19-20 • 小学 21-22 • 中学 23-25 • 初级学院 25 • 庄园（镇议会） 26 2024 年节水奖（项目）获奖者 • 用于冷却塔补充的低氢氟酸 (HF) 再生水 27 • 废水处理厂 27 • 水回收厂项目 28 • Fab10X 本地洗涤器回收废水回收 (LSRRR) 和 Fab10X 本地洗涤器回收扩建 (LSR) 28
使用水印
摘要 - 基于EEG的神经网络，医学诊断和脑部计算机界面的关键，由于依赖敏感的神经生理数据和资源密集型发展，面临着重要的知识产权（IP）风险。当前的水印方法，尤其是使用抽象触发器集的方法，缺乏强大的身份验证，并且无法解决EEG模型的独特挑战。本文介绍了针对基于EEG的神经网络量身定制的基于密码的Wonder滤清器水印框架。利用抗碰撞的哈希功能和所有者的私钥，Wonder Filter在训练过程中嵌入了位水印，可确保最小的失真（EEG任务准确性下降5％）和高可靠性（100％水印检测）。该框架是针对对抗性攻击的严格评估，包括微调，转移学习和神经元修剪。的结果表明，即使在积极的修剪后，水印状态的分类准确性仍然超过90％，而主要的任务绩效降低了速度，却阻止了去除尝试的速度。盗版性耐药性通过无法嵌入次级水印而没有严重准确性损失（在EEGNET和CCNN模型中> 10％）来验证。加密散列可确保身份验证，从而降低了蛮力攻击成功概率。在DEAP数据集上进行了跨模型（CCNN，EEGNET，TSEPTION）的评估，该方法达到了> 99。4％的无效剂量准确性，有效地消除了误报。通过将Wonder过滤器与EEG特异性改编整合在一起，这项工作弥合了神经生理模型的IP保护方面的关键差距，为医疗保健和生物识别应用提供了安全的，防篡改的解决方案。该框架针对对抗性修饰的鲁棒性强调了其在维护诊断效用的同时维护敏感的脑电图模型的潜力，从而促进了对AI驱动的生物医学技术的信任。
海岸警卫队女性研究 / 美国运输部、美国海岸警卫队。
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生成式 AI 时代的信任
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校正：splitnet：可学习的清洁噪声标签，用于嘈杂标签学习
本文的原始版本不幸地包含确认部分中的错误。确认部分被错误地发布，因为这项研究得到了文化，体育和旅游研发计划的支持，该计划通过韩国创意内容机构赠款，由文化，体育和旅游部资助（关于神经水印技术的研究，用于版本的AI 3D Content，RS-2024-00348469，Technology of Multos of Technology of Multos of Mytim of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Mertion of Mote of Markight Technipers of Mertion of Technologigh RS-2024- 00333068）和韩国国家研究基金会（RS-2024-00346597）。这项工作也得到了Sam-Sung Electronics Co.，Ltd（项目IO220829-02236-01）的支持。，但应该是通过韩国创意局的文化，体育和旅游研发计划的支持，这项研究得到了由文化，体育和旅游业的敏锐的奖励（RS-2024-00345025，
gov.uk-国家数据策略
服务。冠状病毒大流行表明，政府和公共服务使用和共享数据以帮助和保护人们的方式有巨大的尚未开发的潜力。为了维持大流行的高水标记，政府将对自己的方法进行雄心勃勃，彻底的转变，从而在政府范围内有效管理，使用和共享信息的方式进行重大改进。要成功，我们需要一种全政府的方法，以确保围绕从数据获得价值和见解所需的最佳实践和标准对齐；并创建了适当保障，连接和互操作数据基础架构以支持这一点的创建。我们还需要公共部门内的正确技能和领导才能来了解和释放数据的潜力。4。确保数据所依赖的基础架构的安全性和弹性。使用
一种基于机器学习的方法来识别伪造账单
在美联储银行的众多责任中，是保护国家的货币免受伪造侵害。美国财政部估计，伪造的美国货币的7000万至2亿美元是伪造的[1，2]。在美国，最常见的伪造法案是20美元的票据，而100美元的账单是海外最伪造的账单。在美国，大约90％的伪造资金是使用光刻技术生产的，这允许大规模生产。美国雕刻和印刷局定期更新美国货币以阻止伪造。在2003年发行了新的重新设计的20美元，随后在2004年发行了50美元的账单和2005年的100美元账单。这些账单除了一些不同的安全功能外，还具有颜色变化，例如颜色移动墨水，水印，安全线或功能区以及微打印[3]。但是，一旦新
AI驱动的患者分析和诊断支持系统
I.简介数字图像处理是计算机科学中快速创建范围。对于研究工作而言，这是一个极其引人注目的领域，其各种技术被用作广泛应用的一部分，例如人类系统界面，医疗代表，图像UP等级，法律实施以及用于安全目的的数字水印。数字水印是数字图像处理的利用率。它在广泛的应用中很有用。Tirkel在1993年首先使用数字水印技术。Tirkel展示了两个水印系统，以笼罩图片中的水印数字数据。数字图像水印是覆盖数据的过程。信息/数据以计算机化物质的形式，例如图片，文本，音频和视频。从根本上讲，数字水印是一种在封面图像中安装一些有价值和机密信息的方法，以后可以提取或分离出来，例如内容验证，所有者识别，内容安全性和版权保证等。