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AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
随着季节的浮出水面恢复增长...
ted Transepidermal再次递送，有时更少。我们想指的是我们的transepidermal交付或TED的情况。通过选择这种革命的生长血清管理，为花园节省了重要的硬件。就像适当的营养物质和堆肥对花是必不可少的一样，TED中的血清差不多是不可或缺的。为什么，您可能会问？它提供有益于头皮的氨基酸，动态生长因子和晚期肽。您很快就会因血液流动增加，毛纤维较强，脱落和刺激的毛囊而开花。无创的，部分原因是我们利用声波和气压的能力，您可以在没有戳戳和刺激的情况下获得程序的所有舒适感和影响，因为TED不需要针，也不需要麻醉。
投射空间船尾解码和应用到SDITH
换句话说，它包括求解对解决方案重量的线性系统。通常认为这种非线性约束使得对于t的合适值而言，平均H。在过去60年中花费了许多努力[PRA62，Ste88，Dum91，MMT11，BJMM12，MO15，BM17，BM17，BM18，CDMT22]，即使在上述参数的范围仍然很困难，即使在Quantum com-com-com-com-com-com-com-peter [ber10 ber10 ber10，kt17]中也很困难。因此，解码问题引起了密码系统设计师的兴趣。今天，这是提交给NIST竞赛3的PKE和Signature方案的安全性的核心，例如Classic McEliece [AAB + 22]，自行车[ABC + 22]，Wave [BCC + 23]和Sdith [AMFG + 23]。研究解码问题的二进制版本很常见，但是非二进制案例也引起了签名方案波[DST19]或sdith [fjr22]的兴趣[BLP10，BLP11]或更常见的。波的安全性是
LTIMindtree 与 GitHub 建立战略联盟，加速 AI 驱动的软件工程
LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新并实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，可帮助在日益融合的世界中实现卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro Group 旗下公司，由来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业型专业人士提供支持，可解决最复杂的业务挑战并实现大规模转型。欲了解更多信息，请访问 https://www.ltimindtree.com/ 。
早期证据证明了Github Copilot对劳动力市场成果对软件工程师的影响
本文研究了Github Copilot（GHC）的影响，这是一种具有生成AI（GAI）功率的编码助手，对软件工程师的劳动力市场成果（SWE）的影响。使用LinkedIn和Github公司许可的数据，我们分析了GHC采用如何影响技能和劳动需求，供应和招聘。我们发现证据表明，与对AI的一些担忧相反，采用这种增强工具的公司雇用了更多的SWES。具体来说，GHC的采用导致每个月雇用新的SWE的可能性更高（PP），主要由更多入门级个人贡献者（IC）SWE雇员（6.6 pp提高可能性增加，每月均高3.2％），每月增加3.2％），至少每月雇用一名高级IC雇用的可能性高4.9％。GHC在新的SWE员工中提高了13.3％的非编程技能。高浓度GHC公司还看到现有SWE的非编程技能的提高，而不会降低新的编程技能速度。此外，这些公司增加了SWES的职位发布，包括一些没有学位的SWES帖子的证据。关键字：劳动，人力资本，人工智能，生产力jel分类：J24，J20，O33
人工智能 (AI) 工具将改变工作方式。ChatGPT、Bard、GitHub、Copilot 和 Gemini 等工具都将对未来的行政、学术和研究工作产生深远影响。许多人询问（或被问过）是否有可用的政策、程序或工具。虽然我们还没有批准的工具或正式的治理结构，但教务长办公室正与 IT 和校园领导层充分合作，以建立这些工具，并就如何在校园内使用 AI 提供建议。
• GAI 可能会产生不准确或不正确的手段。请检查/验证这些工具的任何输出，以尽量减少您和大学面临的风险。 • GAI 可能会产生有偏见、歧视性或其他不适当的结果。这些输出可能与大学政策相冲突，并可能违反适用法律。 • GAI 工具使用数据输入。输入后，这些数据可用于训练其大型语言模型，从而将数据暴露给公众或第三方。仅将公开的、去识别的和经批准的数据输入 GAI 工具 • 密苏里在线提供了 AI 工具列表 • 大学 IT 政策 BPM 12004 为教职员工提供帮助，以确保 AI 软件工具符合我们的监管、隐私、法律、数据和风险要求。
硬件中的sdith-密码学EPRINT存档
摘要。这项工作介绍了综合征编码（SDITH）签名方案的第一个硬件实现，该方案是NIST PQC过程中标准化后量子安全数字签名方案的候选者。sdith的硬度基于基于保守的代码假设，它使用了多方 - 机票（MPCITH）结构。这是基于传统解码问题的基于代码的签名方案的第一个硬件设计，仅在野餐之后仅是MPCITH构造的第二个硬件。这项工作提出了优化的设计，以实现最佳的区域效率，我们使用Time-Area产品（TAP）度量进行评估。这项工作还通过将签名生成算法分为两个阶段，即OfflINE和在线阶段，以优化整体时钟周期计数，也提出了一种新颖的硬件体系结构。针对所有SDITH参数（包括NIST安全水平）的参数构成了密钥生成，签名生成和签名验证的硬塑料设计，既综合征解码基本场（GF256和GF251），因此对Sdith Speciififations进行了构象。硬件设计进一步支持秘密共享分裂，以及可以在此和其他NIST PQC候选中应用的HyperCube优化。与优化的AVX2软件实现相比，这项工作的结果导致了硬件设计，其时钟周期的大幅降低，大多数操作的范围为2-4倍。我们的密钥一代巨大的软件大大优于软件，尽管时钟速度的速度明显更快，但运行时减少了11-17倍。在Artix 7 FPGA上，我们可以在55.1 kcycles中执行关键生成，6.7 mcycles的签名生成以及nist L1参数的8.6 mcycles的签名验证，对于GF251而言增加，以及L3和L5参数。
欧盟人工智能法案 – GitHub 立场文件
欧盟开发人员使用 GitHub 等平台共享开源代码，并在 AI 软件堆栈的所有层面上开展协作（见下图）。科学 AI 研究的常见做法是将研究论文手稿发布在开放获取学术存储库 arXiv 上，并通过 GitHub 在线共享概念验证代码。构建面向 AI 开发的代码并在网上公开共享（包括在 GitHub 上）也是常见的做法。这种开放式协作对于使欧盟开发人员（无论是个人还是企业）巩固欧洲在 AI 研究、开发、部署和商业化方面的关键地位至关重要。为了支持这个社区，我们撰写了这份简报并提出建议，以确保《AI 法案》继续成为欧洲 AI 创新的驱动力。
WeLiveSecurity.com @ESETresearch ESET GitHub
2022 年的最后几个月，ESET 的研究成果丰富多彩。我们的研究人员发现了针对日本知名政治实体的 MirrorFace 鱼叉式网络钓鱼活动，以及名为 RansomBoggs 的新勒索软件，该软件针对乌克兰的多个组织，并且到处都有 Sandworm 的痕迹。ESET 研究人员还发现了臭名昭著的 Lazarus 组织发起的一项活动，该组织通过包含虚假工作机会文件的鱼叉式网络钓鱼电子邮件瞄准受害者；其中一个诱饵被发送给了一家航空航天公司的员工。至于供应链攻击，我们发现了一个新的擦除器及其执行工具，我们将其归因于 Agrius APT 组织，旨在针对钻石行业使用的以色列软件套件的用户。