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利用生成的AI模型来制作长矛...
1。Fake sender address: Use an email address similar to Dr. Zanella's (e.g., gianluca.zanella@augusta_u.edu instead of gianluca.zanella@augustauniversity.edu) or one that appears trustworthy, such as [info@researchcenterrr.com](mailto:info@researchcenterrr.com).2。个性化：使用从他的研究兴趣和贡献中收集的信息来创建更个性化的电子邮件。例如，“您好Zanella教授，我遇到了您有关企业家社交网络的文章，并对您的见解印象深刻。”3。紧迫性或重要性：在电子邮件的主题行或内容中创建一种紧迫感或重要性。例如，“您的同行评审委员会的重要要求”或“有关您的研究赠款的关键更新”。4。附件或链接：包括一个实际包含恶意软件或网络钓鱼链接的看似无害文件的附件或链接（例如，研究论文的PDF）。5。社会工程：使用社会工程技术，例如冒充他信任的人或吸引他的情绪。例如，“同事的帮助”或“邀请在一个令人兴奋的项目中合作”。
眼见不一定为实：对人工智能生成图像的人类和模型感知进行基准测试
照片是人类记录日常生活经历的一种方式，通常被视为值得信赖的信息来源。然而，人们越来越担心人工智能 (AI) 技术的进步可能会产生假照片，从而造成混乱并降低人们对照片的信任。这项研究旨在全面评估区分最先进的 AI 生成的视觉内容的代理。我们的研究使用新收集的大规模假图像数据集 Fake2M 对人类能力和尖端假图像检测 AI 算法进行了基准测试。在我们的人类感知评估 HPBench 中，我们发现人类很难区分真实照片和 AI 生成的照片，错误分类率为 38.7%。除此之外，我们还对 AI 生成的图像检测模型能力进行了评估 MPBench，MPBench 中表现最佳的模型在与人类评估相同的设置下实现了 13% 的失败率。我们希望我们的研究能够提高人们对 AI 生成图像潜在风险的认识，并促进进一步的研究以防止虚假信息的传播。更多信息可以参考https://github.com/Inf-imagine/Sentry。
混合 CoE 论文 14 混合冲突中的基于人工智能的技术：影响行动的未来
尤其是在非对称战争的背景下，并被证明是非国家行为者取得政治胜利的主要因素，如在越南战争中。然而，随着网络空间和随之而来的全球社交网络加速通信，技术也带来了重大变化。因此，技术一直是信息战的核心，可以在准即时的时间内覆盖更广泛的受众。因此，新兴信息技术，特别是基于人工智能的信息技术，可能会引发军事影响行动的新重大演变。由于有可能产生虚假个人、虚假视频和对某个问题的虚假共识，混合战争可能进入一个新时代。此外，排名较低的军事
气候变化背景下的年龄差异
本研究检查了不同年龄段的人对关于气候变化的真实共识声明的反应是否不同。总共有309名参与者被随机接触到有关气候变化的真实共识陈述，而311则暴露于虚假陈述中。随后，要求受访者对有关气候变化的态度，感觉和行为意图的项目做出回应。与年轻人相比，老年人更加关注气候变化，更有可能报告气候变化是真实的，并且更愿意采取气候变化行动。然而，老年人也更有可能愿意发布有关气候变化的虚假和真实信息，因此，可能是假和真实信息的播放者。调查结果表明，年轻人将从有关气候变化和老年人的进一步教育中受益，这些教育可能会受益于有关信息在社交媒体中传播的教育。我们的发现还表明，仅仅向个人提供共识信息仅对其气候变化态度，感觉和行为意图的影响有限。
计算机科学丰富活动
●杰里米·库比卡（Jeremy Kubica）的计算童话故事。ISBN：978-1477550298故事。 ●人工智能：迈克尔·沃尔德里奇（Michael Wooldridge）的瓢虫专家书。 ISBN：978-0718188757●从前的算法：Martin Erwig的故事如何解释计算。 ISBN：978-0262036634。 ●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。 ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 控制我们生活的算法，David Sumpter的算法。 ISBN：978-1472947413。 ●AI：Margaret A Boden的本质和未来。 ISBN：978-0198777984。 ●TomKôrner的计数乐趣。 ISBN：978-0521568234-将数学纳入如何用于解决现实世界问题的上下文中。 ●西蒙·辛格（Simon Singh）的代码簿。 ISBN：978-1857028898●缩小差距：Vicky Neale的质量数字的任务。 ISBN：978-0198788287。 ●Anany Levitin和Maria Levitin的算法难题。 ISBN：978-0199740444●Kee Dewdney的新图灵综合。 ISBN：978-0805071665ISBN：978-1477550298故事。●人工智能：迈克尔·沃尔德里奇（Michael Wooldridge）的瓢虫专家书。ISBN：978-0718188757●从前的算法：Martin Erwig的故事如何解释计算。 ISBN：978-0262036634。 ●计算机科学：J。GlennBrookshear的概述。 ISBN：978-0321544285。 ●代码：Charles Petzold的计算机硬件和软件的隐藏语言。 ISBN：978-0735611313●D Shasha和Cathy Lazere的脑海中。 ISBN：978-3540979920。 ●石材上的图案：使计算机运作的简单想法由丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）起作用。 ISBN：978-0465025961●信息：历史，理论，詹姆斯·格里克（James Gleick）的洪水。 ISBN：978-0007225736●超过：从Facebook和Google到Fake News and Filter Bubbles - 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透视作品我们如何打击伪造的伪装药物，即19日期大流行时代？
摘要。COVID-19大流行带来了并发挑战。假和伪造产品分布的发生率增加是具有巨大影响的问题之一，尤其是在低收入和中等收入国家。在非洲市场中，包括抗生素和抗菌药物在内的十分之一被认为是伪造的。大流行者通过创建一个由大流行系统变得更加压力和个人工作量增加而引起的混乱，分心和脆弱性的生态系统，从而使情况变得更糟。这些环境为不合格的运营商更容易地引入不合格和伪造药物的机会。在这项工作中，我们在Covid-19的背景下与假或伪造的产品分布讨论了一些挑战，并提出了最佳解决此问题的拟议策略。
基于AI-Agent的系统，用于使用大语言模型进行事实检查支持
摘要在当今世界上，由于信息传播的速度和社交媒体的影响，虚假信息的问题变得越来越相关。本文探讨了假新闻对社会及其政治，经济和社会后果的影响。特别注意使用大语模型（LLMS）来自动进行事实检查过程。描述了LLM在验证信息中的功能，包括文本分析，与可靠来源的比较以及上下文化。同时，突出显示了使用LLMS创建假新闻的风险。提出了一种基于AI的虚假信息检测工具的体系结构，其中包括查询处理模块，数据库，使用Web资源和结果分析。此方法旨在提高信息验证的效率和准确性。
使用机器学习为视障人士检测纸币
在当今充斥着欺骗和其他欺诈行为的世界里，人们发现生活非常困难。对于盲人或视力有障碍的人来说，情况更糟。他们在日常生活中面临着更多的挑战，特别是在处理货币和其他与金钱有关的问题时。为了帮助盲人，我们正在开发一个项目，帮助他们识别货币的面额，因为钞票上没有盲文标记。伪钞或假钞是另一项难以识别的任务，无论是对健康人还是盲人而言。因此，除此之外，我们还加入了假钞检测系统，帮助每个公民避免被骗。关键词：假钞检测、货币识别、VGG16、盲人、CNN、图像处理。介绍机器学习是一种人工智能能力，它奖励编程应用程序在预测结果时更加谨慎，而无需进行明确修改。ML 计算利用明显的信息作为预期新收益的义务。在神经网络中，卷积神经网络 (ConvNets 或 CNN) 是进行图像分类、图像分析和图像处理的主要方法之一。图像识别、面部识别等是 CNN 广泛应用的领域之一。