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人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
外部知识如何为能量过渡的锂离子电池做出贡献？
清洁能源技术中的摘要创新至关重要。技术创新的一个关键决定因素是外部知识的整合，即知识溢出。但是，现存的工作并不能解释单个溢出方式的产生：这些溢出的机制和推动因素。我们询问其他技术，部门或科学训练的知识如何基于使用现存的文学和精英访谈的质量案例研究的重要案例研究的净零元电池（LIBS）的重要技术的创新过程：锂离子电池（LIBS）。We identify the break- through innovations in LIBs, discuss the extent to which breakthrough innova- tions—plus a few others—have resulted from spillovers, and identify different mechanisms and enablers underlying these spillovers, which can be leveraged by policymakers and R&D managers who are interested in facilitating spillovers in LIBs and other clean-energy technologies.
Arxada 和 Novoset 达成全球许可协议，开发下一代复合材料 • Arxada 将开发、生产和商业化 Novoset 的
Arxada 和 Novoset 达成全球许可协议，开发下一代复合材料 • Arxada 将开发、制造和商业化 Novoset 受知识产权保护的新型碳氢化合物树脂系统 • 扩展 Arxada 现有的用于电信的复合材料能力，以包括 5G 和其他应用 瑞士巴塞尔和美国新泽西州皮帕克 – 2022 年 5 月 3 日 – 全球领先的特种化学品制造商 Arxada 和以技术和工艺为主导的“系统解决方案”热固性聚合物材料公司 Novoset LLC 宣布签署独家许可协议，用于生产和销售用于电信和先进半导体封装的下一代碳氢化合物树脂系统。根据协议条款，Arxada 将开发、制造和商业化 Novoset 开发的树脂系统。该技术将由 Arxada 的复合材料部门开发，该部门是其特种产品解决方案 (SPS) 业务的一部分。新的树脂系统将服务于多个市场，包括不断增长的 5G 电信领域。该产品将加入 Arxada 的 Primaset® 系列高性能热固性树脂，用于电信基础设施和先进的半导体封装行业，以巩固其现有 3G 和 4G 电子应用产品的成功。特种产品解决方案总裁 Antje Gerber 表示：“与 Novoset 的合作符合我们设计和开发未来产品解决方案以满足客户需求的战略。将这种新型碳氢树脂系统添加到我们的复合材料产品组合中将进一步增强我们的 Primaset® 系列，利用我们现有的开发和创新能力扩展到非常受欢迎的市场，包括快速增长的 5G 电信市场。” Novoset, LLC 首席执行官 Sajal Das 博士补充道：“我们很高兴能与 Arxada 合作开发我们的创新专有技术。这项协议将使我们能够利用 Arxada 的工艺开发和生产能力以及广泛的商业基础设施来充分发挥这项新技术的潜力。此外，我们还为这些产品开发了一种新型催化剂技术，适用于传统和先进的复合材料制造方法。”与现有的 Arxada 产品相比，新的 Primaset® HC-100 和 HC-200 树脂系统将提供卓越的介电性能、耐高温性和超低吸湿性，从而改善机械性能和工艺工程。这些产品将在 Arxada 位于瑞士菲斯普的世界一流工厂开发和生产。Arxada 目前正在开发这些产品，并计划于 2022 年第二季度开始向客户提供样品。
在跨文化背景下重新定义社区 rcic'22
不可能找到同质社会。人们经常旅行，有些人出生在一个国家，然后搬到另一个国家，在第三个国家或同时在多个国家工作。即使在同一个国家或同一个城市，人们也会遇到不同的文化。为了应对全球生活中和工作中的挑战，为了确保人与人之间的和平与理解，发展跨文化交流技能至关重要。跨文化能力不是与生俱来的，而是一种人们可以终生培养的态度和技能。国家文化能力委员会 (NCCC, 2009) 主张每个组织都应重视多样性，并将文化知识制度化为一个持续的过程。欧盟委员会 (2010) 强调了教师教育计划和政策在培养在文化多元化环境中有效工作的教师方面的重要性。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
数据湖的下一代网络库
1。来自数据库的结构化数据被集成并合并到RDBS安全层之外的基于文件的表中。文件和对象存储上的结构化数据现在包含来自数据库的结构化数据。影响：针对结构化数据创建了一个新的攻击表面
AMR-外部资金 - 资源 - 库存 - 研究和...
私人医疗保健和药房项目，公共与PR IVATE合作伙伴关系（PPP）HOS PITAL项目，农业综合企业（牲畜）项目，废水治疗项目，EBRD为AMR能力建设技术合作（TC）提供了客户的互动（TC），以供客户群，Georgia，Triv，ukest和Egypt，AMRRKEING和EGYPT，AMRRKEING，TC废水监视TC的废水监视。Loans，Investments保证应用EBRD活跃于三大洲的近40个经济体中，从地中海南部和东部，到中欧，到中亚。平均贷款1,400万欧元，平均股权1,400万欧元（这是实际投资而不是客户的借贷数据）访问有关vious项目的信息，使用该项目查找者：
Magnasoft™ HSSD 亲水性纺织柔软剂
MATERIALS INC. 及其子公司和附属公司（统称“供应商”）的销售须遵守供应商的标准销售条款，该条款包含在适用分销商或其他销售协议中，印在订单确认书和发票背面，并可根据要求提供。尽管本文所含的任何信息、建议或建议均以诚意提供，但供应商不作任何明示或暗示的保证或担保：(i) 本文所述结果将在最终使用条件下获得，或 (ii) 包含其产品、材料、服务、建议或建议的任何设计的有效性或安全性。除供应商的标准销售条款另有规定外，供应商及其代表在任何情况下均不对因使用本文所述材料、产品或服务而造成的任何损失负责。每位用户应自行决定供应商的材料、服务、建议或意见是否适合其特定用途。每位用户必须确定并执行所有必要的测试和分析，以确保其包含供应商产品、材料或服务的成品部件在最终使用条件下是安全的且适合使用。本文件或任何其他文件中的任何内容，或任何口头建议或意见，均不得视为更改、变更、取代或放弃供应商的标准销售条款或本免责声明的任何规定，除非供应商以书面形式明确同意任何此类修改。本文包含的关于任何材料、产品、服务或设计的可能或建议用途的任何声明均不旨在或不应被解释为授予涵盖此类用途或设计的供应商任何专利或其他知识产权下的许可，或建议在侵犯任何专利或其他知识产权的情况下使用此类材料、产品、服务或设计。
基于机器学习的替代模型近似于最佳建筑改造解决方案
大肠疾病属由几种物种和神秘的进化枝组成，包括e。大肠杆菌，表现为脊椎动物的肠道共生，也是腹泻和肠外疾病的机会性病原体。为了表征该属内肠外毒力的遗传确定者，我们对代表Escherichia Genus Genus Genologenogencementic多样性的370个共生，致病性和环境菌株进行了一项无偏的基因组研究（GWAS）研究（GWAS）。albertii（n = 7），e。fergusonii（n = 5），大肠杆菌（n = 32）和e。大肠杆菌（n = 326），在败血症的小鼠模型中进行了测试。我们发现，编码Yersiniabactin siderophore的A高致病岛（HPI）的存在与小鼠的死亡高度相关，与其他相关遗传因素相关，也超过了与铁的摄取相关的其他相关遗传因素，例如Aerobactin和Sitabcd operons。我们通过删除e中HPI的关键基因来确认体内关联。大肠杆菌菌株在两个系统发育背景下。然后，我们在E的一部分中搜索了毒力，铁捕获系统和体外生长之间的相关性。大肠杆菌菌株（n = 186）先前在生长条件下表型，包括抗生素以及其他化学和物理胁迫。我们发现，在存在大量抗生素的情况下，毒力和铁捕获系统与生长呈正相关，这可能是由于毒力和耐药性的共选择。我们还发现在存在特定抗生素的情况下毒力，铁摄取系统与生长之间的负相关性（i。e。头孢霉素和毒素），这暗示了与内在毒力相关的潜在“侧支敏感性”。这项研究表明铁捕获系统在大肠疾病的肠外毒力中的主要作用。