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指南 - 一年级工程师 - 工学硕士 - 香港科技大学
香港科技大学工学院是你们未来几年的家，也是我们这个地区最优秀的工学院之一。我们的课程旨在让你们掌握技术能力和可转移技能，为你们未来的职业道路做好准备。你们的第一年是一个关键时期，标志着你们教育旅程的一个独特阶段，你们可以自主选择学习的内容和方式。你会发现课堂只是大学经历的一小部分，还有各种各样改变人生的学习机会在等着你。你会遇到很多新朋友，包括我们热情的教职员工、来自世界各地的高年级学生和同学。你会成为我们社区的一部分，在这里你会得到支持去追求你的梦想。
研究生入学指南2024/2025学术...
坦桑尼亚大学委员会（TCU）通过《大学法》上的命令，Cap。346坦桑尼亚法律协调该国大学研究生的招生。为了促进该过程，TCU每年准备录取指南，以指导准申请人录取程序，可用课程和大学批准在特定学年录取学生的录取程序。本录取指南概述了坦桑尼亚接受研究生课程的要求。接受学生学习课程的程序要求每个申请人使用规定的程序向他/她的选择申请该计划的录取。为了促进入学过程，该文件是作为指导大学和申请人进行入学程序的工具准备的，另一方面是启用TCU来调节入学过程。该指南包含有关在2024/2025录取周期录取的研究生课程的信息，包括最低入学要求。强烈建议每个申请人在将其申请申请到各个机构之前仔细阅读和理解程序和计划入学要求。通过参议院或理事委员会，各个机构就申请申请人的决定。要进行进一步的查询，建议潜在申请人和公众通过其网站中提供的联系地址与各自的机构联系。
RoBERTa 和 Bi-LSTM 用于 CLEF 2024 PAN 的人类与人工智能生成文本检测笔记本 Panagiotis Petropoulos 1, †, Vasilis Petropoulos 2, †
摘要 我们生活在一个人工智能快速发展的新时代，现有模型的新版本和越来越强大的版本，甚至是新模型，不断被创造出来。人类和工业界正在越来越多地投资于这些进步。现实生活中有很多例子表明，这些模型被人类用来方便自己或欺骗。学生和学者不再深入研究知识和制造虚假新闻是经常发生的两个主要现象。因此，需要创建一个能够检测和区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的分类器。已经采取了几种非常好的方法，但它们必须随着法学硕士的发展而不断发展。今年，CLEF [1] [2] 的 PAN 共享任务阐明了上述需求。为了解决该任务，本文提出了一种 RoBERTa[3] 和 Bi-LSTM 相结合的架构。关键词 RoBERTa、Bi-LSTM、NLP、AI 生成文本检测、作者分析
PAN LAB的笔记本2024
LLM的最新进展，尤其是随着GPT-3.5和GPT-4等复杂系统的开发，从广告和新闻写作到教育和医学研究的各个领域的内容创建彻底改变了跨各个领域的内容。这些模型现在能够生成紧密模仿人写作的文本，并在众多专业工作流程中提高生产力。但是，这种快速的整合面临着重大挑战，包括错误信息[1]，伦理困境[2]和学术完整性问题[3,4,5]。LLM产生高度令人信服但可能具有误导性或不准确的内容的能力引起了人们对滥用假新闻，欺骗性社交媒体帖子的滥用的担忧，甚至促进了学术不诚实[6]。因此，开发可靠的方法来区分人类作品和机器生成的文本以减轻这些风险并确保负责使用LLMS变得越来越重要。应对这些挑战，PAN@CLEF 2024引入了Voight-Kampff Generative AI作者身份验证任务。对AI生成的文本的检测已成为研究的关键领域，这是由于需要维护跨数字平台的信息的完整性。传统的文本验证方法在很大程度上依赖于风格和语言特征，当面对现代LLM的精致时，通常不足。这些模型可以生成内容，不仅反映了人类写作，还可以适应各种上下文和样式，从而使手动甚至某些自动检测方法过时。因此，需要更先进的技术来有效地区分人类作者和机器生成的文本。在这项研究中，最初，我们使用培训数据集微调了变压器模型。此过程涉及调整模型参数以更好地符合数据集的特定特征，从而改善模型在我们特定任务上的性能。然后，我们将其准确性与累积学习模型的准确性进行了比较。结果表明合并累积学习模型
建筑物集成的光伏；技术指南
建筑集成的光伏（BIPV）是一项创新技术，可为几乎任何建筑物表面提供各种建筑信封解决方案，材料和颜色。这些BIPV产品可生产现场可再生电力，将建筑物从能源消费者转变为生产者。BIPV有望在城市的脱碳和能源弹性的过渡中起着必不可少的作用，从而有效地减少了能源消耗和温室气体的排放。缺乏设计BIPV系统的知识和指导，阻碍了该技术的广泛采用和创造性应用程序。作为一种补救措施，本指南提供了最佳实践和决策过程，以实现高效和弹性的体系结构。具有50多个带注释的参考图 - 屋顶，太阳阴影，雨屏立面，窗帘墙和双皮立面 - 以及24个国际BIPV案例研究，为建筑专业人士提供了具有技术知识和灵感的建筑专业人员，以在建筑环境中实现BIPV技术。
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。
州最低网络安全标准指南
▪通过定期添加，删除，升级或移动它们，并考虑使用网络扫描仪（例如网络扫描仪）来帮助您解决此问题，以保持设备和系统的最新列表。▪标记并记录公司中的所有小工具和机器，例如计算机，服务器和物联网设备，并具有独特的细节，例如制造，模型和位置。▪设置一个系统，以密切关注实体设备的使用及其状态，包括跟踪软件更改和硬件设置，并使用监视工具发现任何未经授权的活动。▪创建一个系统来监视物理设备的使用，跟踪软件和硬件更改，并使用监视工具来检测未经授权的活动。
一本与自然和谐相处的指南
这些原则的灵感来自国际认可的方法，并向25个更广泛的欧元成员资格的项目开发人员进行了调查样本。针对每个生命周期阶段，现场选择和筛选，设计同意和允许，施工，运营和退役的建议措施均列出了针对单个技术的可再生能源和分配网格技术，并且在适当的情况下，对个人技术进行了介绍。提供了针对分销网格，太阳能，陆上和近海风以及水力发电（包括泵存储水电）的进一步建议，以补充现有的指导。因此，电力部门可以使用该指南来在整个项目生命周期内应用/采用有针对性的生物多样性集成实践，并用于不同的可再生能源和分销网格项目。