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研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
Sugam Portal 已获准在印度生产或进口的疫苗 PSUR 提交清单
6.8.4.(iv) 文献中的发现 文件上传 6.9.其他信息 文件上传 6.9.1.(a) 信号和风险评估 文件上传 6.9.2.(b) 风险管理计划 文件上传 6.10 总体安全评估 文件上传 6.10.1 (i) 安全问题摘要 文件上传 6.10.2.(ii) 效益评估 文件上传 6.10.3.(iii) 效益风险分析评估 文件上传 6.11 结论 文件上传 7 附录标签 7.1.批准的处方信息传单 文件上传 7.2.ICSR 文件上传 7.3.ICSR 以 xl 格式列出的行。/ E2B R2/R3 格式文件上传 7.31 列出的 ADR/AEFI 文件上传 7.32 未列出的 ADR/AEFI 7.4。SAE CIOMS 文件上传 8 警告标签 8.1 药品警报/召回（如有）文件上传 8.2 禁忌症文件上传 8.3 药物相互作用文件上传 8.4 方框警告文件上传 8.5 指明是否应更改产品信息以优化产品使用
德国一半的企业已经使用可再生能源电力，但使用气候友好型热能的情况却并不常见
德国在可再生能源扩张方面处于什么位置？2023 年，可再生能源占总能源消费的 22%（2022 年：20.8%）。2 总能源消费包括最终消费者的所有类型的能源消费，例如电力、供热燃料、区域供热和驱动车辆的燃料。特别是电力行业在扩大可再生能源的使用方面取得了重大进展（图 1）。2023 年，可再生能源首次满足了德国一半以上的电力需求（51.8%，2022 年：46.2%）。这一增长主要得益于风能和太阳能光伏能源的扩张。另一方面，热能和运输领域向可再生能源的转变进展要慢得多。去年，可再生能源占热力供应的 18.8%（2022 年：17.5%），主要通过利用生物能源、太阳能和地热能以及热泵利用的环境热。在运输部门，可再生能源在最终能源消费中的份额仅为 7.3%（2022 年：6.9%）。这里使用的可再生能源主要是生物燃料和电动汽车使用的绿色电力。值得注意的是，化石燃料仍然主导着热力供应和运输部门——这两个部门占德国最终能源消费的 80% 左右 3 。
新闻稿赛诺菲（Sanofi）将生物制造的超过10亿欧元增加到法国的主要项目中已有25亿欧元，以支持健康SOVE
新闻稿赛诺菲（Sanofi）将生物制造的生物制造业增加了10亿欧元，达到了法国大型项目的25亿欧元，以支持2024年5月13日的健康主权巴黎。作为法国健康生态系统安全和独立性的最大私人贡献者，赛诺菲今天宣布投资超过10亿欧元，以在其Vitry-Sur-Seine（Val de Marne），Le Trait（Seine-Maritime）（Seine-Maritime）和Lyon Gerland（Rhône）的Vitry-Sur-Seine（Val de Marne）中创造新的生物生产能力。这项新投资将创造500多个就业机会，并显着增强法国控制基本药物生产的能力，从现在到现在到未来。该计划的幅度超过35亿欧元，这是赛诺菲（Sanofi）自19年大流行以来的主要项目，以保留法国为世界各地患者的药物和疫苗生产的主要项目。
如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，可以考虑采取哪些策略 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，以及采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途外，我们还可能希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文档类型的指南/示例。帮助学生理解并遵守学术诚信准则需要我们持续努力和投入，并在作业、项目和考试中设置提醒 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在滥用人工智能的情况，请考虑以下流程，该流程可能与您已经使用的流程类似：
如果您怀疑存在人工智能，可考虑采取的策略课程中的滥用 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程作业中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，并采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》 11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程作业中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明我们的课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途之外，我们可能还希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文件类型的指南/示例。帮助学生理解和遵守学术诚信准则需要我们不断努力和承诺，并在作业、项目和考试中提醒学生 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，请考虑以下可能与您已经使用的流程类似的流程：
生成式人工智能已在公共部门广泛应用
生成式人工智能有可能通过提高生产力和减少花在官僚机构上的时间，改变公共服务的提供方式。此外，与其他类型的人工智能不同，它是一种迅速广泛采用的技术：基本上任何人都可以决定在日常工作中使用它。但生成式人工智能在公共部门的应用程度如何？我们对英国 938 名公共服务专业人士（涵盖教育、卫生、社会工作和紧急服务）的调查旨在回答这个问题。我们发现，生成式人工智能系统的使用已经很普遍：45% 的受访者知道他们工作领域内使用生成式人工智能，而 22% 的受访者积极使用生成式人工智能系统。公共部门专业人士对这项技术的当前使用以及它在未来提高效率和减少官僚工作量的潜力持积极态度。例如，在 NHS 工作的人认为，如果正确利用生成式人工智能，花在官僚机构上的时间可以从 50% 减少到 30%，相当于每周一天（巨大的潜在影响）。我们的调查还发现，人们对生成式人工智能的产出有很高的信任度（61%），对被取代的担忧程度较低（16%）。虽然受访者总体上持乐观态度，但他们担心的方面包括感觉英国错过了利用人工智能改善公共服务的机会（76%），只有少数受访者（32%）认为他们的工作场所有关于生成式人工智能使用的明确指导。换句话说，很明显，生成式人工智能已经在改变公共部门，但采用的方式杂乱无章，没有明确的指导方针。英国的公共部门迫切需要开发更系统的方法来利用这项技术。关键词：生成式人工智能、公共服务、生产力
一个很大的风险，但我不相信您应该尝试复制已经完成的事情”
在最后一年的球队和12场比赛。世界是否为另一个无人驾驶比赛系列准备好了吗？阿布扎比自治赛车联盟（A2RL）缩写为A2RL的工程师和推动者。该系列将使用Dallara SF23的自动版本。最初是为日本超级公式系列设计的，SF23通常被认为是一级方程式1的最快的单人座。与全电动的Roborace汽车不同，它保留了由印第安纳波利斯的4Piston Racing开发的常规燃烧引擎以及连续变速器。“我们从以前的自主系列中学到的一件事是不是要重新发明我们不必这样做的方向盘。”“我们将驾驶员赶出汽车，这是一个巨大的
无论你是否做好准备，胎儿基因组筛查已经到来
对非异常胎儿的基因组测序已经开始，支持者认为它可以帮助人们获取更广泛的相关结果并提高怀孕期间的自主权。3目前，国际产前诊断协会建议向所有孕妇提供核型和微阵列检查，而外显子组测序应该只用于胎儿异常的病例。4然而，一些患者开始询问这项技术在看似健康的怀孕中的用途似乎只是时间问题。在实践中，使用基因组测序检测超声异常的胎儿和筛查看似健康的胎儿之间的界限已经变得模糊。常染色体显性遗传病的无细胞胎儿 DNA 筛查已经在市场上销售，并正在向那些寻求尽可能多信息的孕妇推销。 5 接受超声异常胎儿外显子组测序的患者可能会得到与影像学结果不完全对应的结果，并且与出生后才能确诊的疾病有关。此外，由于胎儿外显子组测序提供了一种超越产前诊断并评估当前美国医学遗传学学会 (ACMG) 发现列表中的基因的选择，因此成人发病的胎儿疾病已经受到质疑。因此，关于胎儿外显子组测序作用的问题变得迫在眉睫。现在是解决两个并行问题的时候了：
人工智能已投入战争 | 人工智能将如何......
2002 年，一支特种作战小队演练了突袭安全屋的技能。小队悄悄接近一栋两层楼的建筑，该建筑是为军事训练而建，一名虚构的恐怖分子头目就藏身于此。一名士兵蹑手蹑脚地爬到一扇敞开的窗户前，扔进一架由人工智能驾驶的小型无人机。人工智能无人机开始在建筑物内逐个房间自主飞行，将其摄像头拍摄的画面直接传送到外面指挥官的手持平板电脑上。只需几分钟，小队就完全了解了建筑物内部的状况。它知道哪些房间是空的，哪些房间有熟睡的家庭成员，以及主要目标在哪里。小队进入建筑物时确切地知道要去哪里，从而降低了每个成员的风险。演习非常成功：如果这是真的，该小组就会杀死恐怖分子头目。