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foldmark：使用水印
蛋白质结构是理解蛋白质功能的关键，对于生物工程，药物发现和分子生物学的进展至关重要。最近，随着生成AI的结合，计算蛋白结构预测/设计的功率和准确性已得到显着提高。然而，诸如版权保护和有害内容产生（生物安全）等道德问题对蛋白质生成模型的广泛实施构成了挑战。在这里，我们研究是否可以将水印嵌入蛋白质生成模型及其输出中，以进行版权认证和跟踪生成的结构。作为概念证明，我们提出了一个两阶段的方法折叠标记，作为蛋白质生成模型的广义水印策略。FOLSMARK首先要预处理水印编码器和解码器，它们可以轻微调整蛋白质结构以嵌入用户特定的信息，并忠实地从编码结构中恢复信息。在第二步中，蛋白质生成模型通过水印条件的低级适应（Waterlora）模块进行微调，以保持发电质量，同时学习产生具有高回收率的水印结构。广泛的实验是在开源蛋白结构预测模型（例如Esmfold和Multiflow）和从头结构设计模型（例如Framediff和Foldflow）上进行的，我们证明我们的方法在所有这些生成模型中都是有效的。同时，我们的水印框架只会对原始蛋白质结构质量产生可忽略的影响，并且在潜在的后加工和适应性攻击下具有强大的影响。
混合量子表示和希尔伯特（Hilbert）
摘要。目的：这项工作旨在应用量子希尔伯特（Hilbert）争夺，以增强图像水印的安全性和完整性，而不会影响视觉质量退化。对被调查方法的进一步概念可能会为传统的水印方法提供一个很好的解决方案，以通过新的量子计算概念解决数字图像安全性和完整性的一些问题。方法：本文回顾了量子希尔伯特（Hilbert）争夺，其计算复杂性为𝑂（𝑛22 2）。该过程涉及将图像编码为量子状态，并用希尔伯特曲线置换量子，并使用量子门嵌入水印。结果：定量性能评估指标，例如峰信号与噪声比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），显示出高峰信号与噪声比（PSNR）值的高峰值信号（PSNR）值，从56.13 dB到57.87 db至57.87 db，结构相似性指数（SIM）（SSIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）（SIM）来自0.9985至0.985至0.999990，相应地愿意。这证明了质量降解非常小，结构的细节得到很好的维护。新颖性：所提出的方法将量子计算与传统水印步骤集成在一起，以在数字水印中采用安全有效的方法。进一步的开发应集中于改善有关计算效率的量子电路，将方法的适用性扩展到广泛的图像上，以及在水印中的各种情况，并通过结合量子和经典方法来提高性能和可伸缩性，以找到混合方法。关键字：希尔伯特（Hilbert）争夺，图像水印，量子希尔伯特（Hilbert）争夺，2024年7月收到的绩效测量 / 2024年10月修订 / 2024年11月接受的这项工作已在创意共享4.0国际许可下获得许可。
生成的AI和法院工作组
自2022年11月发布以来，共同主席的朋友，同事和同胞的信件，生成人工智能（Genai）一直主导着对技术的讨论，并已在我们的实践和法庭上进入了法律舞台。与新的和破坏性的技术一样，法律并没有跟上。本报告是为了确定司法机构面临的问题，并提供当前的AI福利和风险，以及适当前进的一些有用步骤。我个人持怀疑态度，要求由于执行困难而在法律文件或法院中披露Genai的使用，以及Genai已经嵌入了我们目前使用的法律惯例和法院管理的许多工具中的事实。我宁愿将注意力集中在Genai上，以帮助法官，律师，行政人员，法院工作人员和其他人类管理司法，而不是取代他们。人类参与者必须对Genai启用的工作产品保留专业和道德责任，并保留对其滥用后果的责任感。毫无疑问，我们会看到法医技术领域的增加，因为当公众无法再区分实际的照片或视频和AI生成的制造时，需要专家来识别深层。各种司法管辖区将解决Genai产出中是否需要法律要求水印或其他元数据。sue dobrich（ret。），致我们的SCAO分析师Emilie Tarsin，以及工作组的成员，他们自愿参加了时间和才能将本报告汇总在一起。我们希望您在本报告中找到信息有用和有益，尤其是如果您是我们有道德义务“维持技术能力”并“理解AI的道德意义以确保效率和司法质量的道德意义”时。非常感谢我的联合主席艾米丽·泰特（Emily Tait）感谢我们的项目总监Hon。真诚的，hon。乔恩·范·阿尔斯堡（Jon van Allsburg），工作组共同主席，第20巡回法院
供应链管理中的后勤挑战和解决方案
i作为上述研究论文/文章的作者，在此处宣布本文的内容是由我准备的，如果任何具有版权问题或专利的人或其他与内容相关的任何人，我将始终对任何问题负有法律责任。出于我在网站 /修正案 /更新上的研究论文隐身的原因，我在同一日期将论文重新提交出版。如果我给出的任何数据或信息不正确，我将始终承担法律责任。根据我的全部责任，合法和正式的责任使出版商（出版商）认识到，我的指南（如果有）或专家对我的论文进行了检查，以确保纸张在技术上是正确的，并且没有未接受的窃，而hentriacontane确实是我的。如果出现任何问题，与我的大学/学院/机构/结构/结构或格式/重新提交/提交/版权/专利/提交有关任何更高学位或职位/主要数据/二级数据问题的我的大学/学院/机构/结构/结构/结构/repumbersion/repumbersion/repumbise/formabrise/corpright/formating/repumbersing/repumbermisition/formating/cormentation/cormentation/cormentation/tociallist/toculational nake/decuntication/decuntication/presseriation/dive n。我将对任何法律问题负责/完全负责。我被告知，由于某些技术故障或黑客攻击，网站上的大部分数据都是无形的，不可见的或消失的，因此，对于在网站上获取论文时会遇到麻烦的学者/学生，重新提交的过程就存在。我接受这样一个事实，即作为本文的内容和重新提交法律责任和原因只是我的，而发行商（AIRO International Journal/Airo National Research Journal）从不负责。在我的论文重新提交时，我承担了所有法律和正式责任，如果我隐藏或不提交我的原始文件的副本（Andhra/drive Lide Cline/任何身份证证明和照片），即使出版商的需求可能会被拒绝或从网站上删除或从网站上删除，任何时间都不会考虑验证。我还声明，如果发布者发现任何复杂或错误或其他隐藏或实施的东西，我的论文可能会从网站上删除，或者可能在我的论文中提到的备注/现实的水标。即使发现任何非法出版商也可能对我采取法律诉讼，Mansi Shrivastava
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
阿贾耶·德乌干 Ka Gana 平台
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家，也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上，brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本，通过超链接和 URL 链接。最后，他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱，该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议，通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern，dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。