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寻求根据美国州法律定义深度伪造
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后，那次大选以虚假新闻现象为标志（Gunther 等人，2018 年；Lee，2019 年）。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息，尤其是虚假新闻和深度伪造的结合，但这并没有发生（Meneses，2021 年）。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造：当时的美国众议院议长看起来喝醉了，说话含糊不清，好像喝醉了一样（Stewart，2019 年）。关键在于，这不是深度伪造，因为它没有使用人工智能；相反，它是一个廉价伪造（或不太常用的浅层伪造），一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频（Pawelec，2022 年）。正如 Paris & Donovan (2019) 所说，深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响（Appel & Prietzel，2022）并非无关紧要，因为它是故意改变的视听内容，并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频，由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化，因此更容易做到，也更容易检测，这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性，尽可能正确地定义它，“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”（Whittaker 等人，2023 年）。
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
考虑开裂后衬砌响应的钢筋混凝土隧道振动台试验的缩放定律
本文提出了一套新的缩放定律，用于研究轻质钢筋混凝土隧道衬砌在 1g 振动台试验中的开裂后行为。开裂后行为缩放定律使用两个无量纲参数制定：脆性数 s ，它控制非钢筋混凝土构件的断裂现象；NP ，它对钢筋混凝土构件中混凝土断裂过程和钢塑性流动的稳定性起主要作用。提出的定律允许开发“充分”的实验模型，并使用原型和 1:30 模型比例的岩石钢筋隧道的数值分析进行验证。采用的实验装置的灵感来自现有的 1g 物理测试活动，该测试活动针对岩石混凝土隧道的地震响应，并且假设的定律表明在两个检查的地震记录下，模型和原型隧道的开裂行为具有令人满意的相似性。强调了在 1g 测试中使用提出的定律对钢筋混凝土隧道中不断发展的裂缝模式进行 A 级预测的潜力。在三种可能的边界条件下对所提出的定律进行了检验，结果表明，与设想的自由场边界模型相比，刚性箱和层流箱仍然可以显著改变行为。但分析表明，对于较大的土壤与衬砌刚度比，边界伪影可以大大减少。本研究为迄今为止尚不存在的未来 1g 测试提供了有用的建议，而所提出的缩放定律允许在设计新型隧道衬砌模型测试材料时具有多功能性。
咨询紧凑委员会章程
文章I：委托目的，功能和章程第1节。根据咨询契约的条款，（“紧凑”），咨询委员会（“委员会”）作为成员国的共同公共州际机构建立，以通过成员国之间的共同合作行动实现紧凑的目标。这是通过开发一个全面的过程来完成的，该过程促进了许可和调查机构在许可专业顾问的许可和调查机构中的信息交换，并通过发行特权的发行所有会员国的专业咨询许可，从而提供练习，从而增强所有许可证的专业咨询许可，从而增强许可证和驾驶范围和促进和促进公共保护和促进和促进公共保护。第2节。的职能是为了追求契约中规定的基本目标，委员会应根据必要或要求，行使所有权力并履行成员国授权的所有职责。委员会的活动应包括但不限于契约第9.C节中概述的所有权力和义务，以及契约另有规定，或者由委员会确定的，应由紧凑型的目标和规定保证并一致。契约的规定应合理，自由地解释为实现契约的目的。第3节。章程按照契约的要求，这些章程应管辖委员会的管理和运营。第二条：会员资格该委员会会员资格应按照契约提供。第二条：会员资格该委员会会员资格应按照契约提供。按后采用并随后修订，这些章程应遵守契约条款。每个成员国应拥有并仅限于该会员国许可委员会选择的代表。代表应为许可委员会的现任成员或许可委员会的管理者。代表应为许可委员会的现任成员，他是许可的专业顾问或许可委员会的公共成员或许可委员会的管理员。每个成员国应通过执行提名表，将其代表的名称转发给委员会或指定人员，该表格确认他们是适当的任命当局。代表可以指定一个人代替代表在委员会业务方面代表代表的临时代表，包括参加委员会会议和投票。代表必须将
在印度的新隐私法更近一步
在当今广泛的数字通信时代，保护个人信息已变得至关重要。数字个人数据保护（草案）规则，2025年，旨在建立一个平衡个人权利，组织义务和国家利益的框架。这些规则适用于在印度管理个人数据或为印度居民服务的组织，并将有效期出版，并提供某些规定（规则3至15、21和22）。
Vistra民事诉讼民事诉讼
Alameda Oakland Collect of Alameda Oakland分支机构Mary-Eliza Schmidt，一个个人；奥斯汀·沃克（Austin Walker），一个人； Sheryl Renee Davidson，个人；和布鲁斯·托马斯（Bruce F. Thomas），一个人；原告，诉Moss Landing Power Company，LLC，特拉华州有限责任公司；特拉华州有限责任公司的Moss Landing Consove Storage 3，LLC；特拉华州公司Vistra Corp。 Dynegy运营公司，德克萨斯州一家公司；德克萨斯州公司的Vistra Corporate Services Company； LG Energy Solution，Ltd。，一家韩国公司； L.G. Energy Group，LLC，加利福尼亚有限责任公司； LG Energy Solution Arizona，Inc。，特拉华州股票公司； LG Energy Solution Michigan，Inc。，特拉华州公司； LG Energy Solution Vertech，Inc。，特拉华州公司；加利福尼亚公司太平洋天然气公司；并进行1至50名，包括包容性的被告。Alameda Oakland Collect of Alameda Oakland分支机构Mary-Eliza Schmidt，一个个人；奥斯汀·沃克（Austin Walker），一个人； Sheryl Renee Davidson，个人；和布鲁斯·托马斯（Bruce F. Thomas），一个人；原告，诉Moss Landing Power Company，LLC，特拉华州有限责任公司；特拉华州有限责任公司的Moss Landing Consove Storage 3，LLC；特拉华州公司Vistra Corp。 Dynegy运营公司，德克萨斯州一家公司；德克萨斯州公司的Vistra Corporate Services Company； LG Energy Solution，Ltd。，一家韩国公司； L.G.Energy Group，LLC，加利福尼亚有限责任公司； LG Energy Solution Arizona，Inc。，特拉华州股票公司； LG Energy Solution Michigan，Inc。，特拉华州公司； LG Energy Solution Vertech，Inc。，特拉华州公司；加利福尼亚公司太平洋天然气公司；并进行1至50名，包括包容性的被告。
重复短路应力下 SiC MOSFET 栅极老化规律预测
b IRT Saint-Exupéry，图卢兹，法国 摘要 本文提出了 SiC MOSFET 栅极在重复短路应力下的老化规律。基于分析研究、物理形式和预处理数据，提出了基于应力变量 T j、T 脉冲栅极损伤 % 和 E sc 的数值拟合。对老化规律的准确性和预测能力进行了评估和比较。结果提出了一种基于 T Al_Top 金属源的新老化规律。该规律的拟合精度最高。最后，直接基于短路能量 E sc 的老化规律似乎具有最佳的预测能力。 1. 简介 SiC MOSFET 提高了功率转换器效率 [1]。如今，必须保证意外极端操作中的可靠性和稳健性。然而，由于平面结构中的电流密度更高和通道更短，SiC MOSFET 的短路 (SC) 耐受时间 (T SCWT @2/3 x V DSmax ) 低于硅器件，t SCWT = 2μs，而 Si IGBT 的 t SCWT = 10μs。最近，人们投入了大量精力来研究短路测试下的专用 SiC MOSFET 故障机制 [2,3]。高温变化导致栅极区域和 Al 源金属周围产生累积热机械应力。这些通常导致 SiC MOSFET 无法超过源自硅标准的 1000 次重复短路循环阈值。在 SiC MOSFET 栅极损坏之前，对其允许的短路循环次数的预测目前尚不为人所知，但这却是运行阶段主要关注的问题。在 [4] 中，提出了威布尔分布和直接 T j Coffin-Manson 老化定律，但漏源电压偏置降低至 200V，并使用栅极沟槽器件。在 [5] 中，作者通过实验证实了栅极老化与 T j 应力的依赖关系，但未拟合 Coffin-Manson 参数，因此未提出预测能力。在本文中，进行了重复的 SC 研究，以建模并提出一组 SiC MOSFET 上的预测分析栅极老化定律
大型时间序列模型的缩放法律
时间序列的预测是所有涉及时间订购观察的所有行动的决策和科学推论的基础。实际上，可以说出过去数据（无论是明确或隐式）的概率预测，可以说是每个人类决定的基础[1-5]。在工业和科学环境中，时间序列的预测传统上涉及对任何一种统计模型（例如Arima，Garch，State Space模型等）进行监督培训；有关评论的定制动力学模型，请参见[6，7]，基于领域特定的知识，或者是最近对基于深度学习的方法进行培训或针对特定培训的特定预期的方法（请参阅特定的预期）（请参阅A a a a a a [8]。虽然这些方法一直构成了时间序列分析的基础，但直到现在，关键的挑战和局限性仍然存在：统计模型通常无法描述和捕获数据基础的潜在过程，并掌握了他们的预测效用；开发专门的问题特定模型需要在人类的时间和资源上进行大量投资；在单个数据集上训练的经过培训的有监督的深度学习方法通常仅在数据丰富的制度中有用，并且对其他问题的推广不佳。
媒体释放气候变化显示其爪子
除了飓风外，严重的雷暴也造成了巨大的破坏：仅在美国，他们就负责损失570亿美元，其中41亿美元已被保险。这些款项仅略低于上一年的纪录数字660亿美元和51亿美元，使2024年成为这类风暴最昂贵的一年。在三月袭击了中西部的两个严重雷暴阵线，五月伴随着许多龙卷风，这是一年中最昂贵的保险损失事件之一。共同造成了几乎130亿美元的总损失，其中约有100亿美元的保险人。这些数字证实了这一趋势：非高峰事件（例如严重的雷暴事件）现在正在造成累积损害，等于年复一年的严重飓风 - 保险公司承担着很大的成本。