XiaoMi-AI文件搜索系统
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马丁·施林普夫
自 2023 年起 EPFL，终身制助理教授领导 NeuroAI 实验室对人类视觉和语言进行建模。NeuroX 研究所核心成员。任职于生命科学学院和计算机与通信科学学院。 2022 - 2023 MIT Quest for Intelligence，研究科学家在整个研究所内架起自然和人工智能研究的桥梁。 2017 MetaMind / Salesforce Einstein AI，深度学习者顾问：Richard Socher。通过强化学习进行自然语言处理的灵活架构搜索（发现了非常新颖的架构）。 2016 哈佛医学院，研究助理顾问：Gabriel Kreiman。通过颅内记录进行循环计算以识别模型和人脑中的遮挡物体。 2015 - 2016 Oracle 实验室，系统研究员开发了按需集群数据库模块（现已广泛使用）。 2015 - 2020 Integreat Digital Factory，联合创始人兼首席技术官；后来 技术顾问 向难民分发本地信息的平台，现在在德国近 20% 的城市中使用（integreat-app.de/en）。 2015 西门子股份公司，软件工程师 行为驱动的测试框架，用于运行以自然语言编写的测试规范（现在用于三大业务领域）。 2012 - 2015 Martin Schrimpf 软件解决方案，自由职业者 领导开发具有光学字符识别功能的文档管理系统，使客户公司实现无纸化。
印度的深层法律：批判性分析
学生，基督（被认为是大学），浦那，熔岩摘要：深层效果，一种使用深度学习和AI创建的合成媒体的形式，可以使音频，视频或图像制作出高度现实而伪造的内容。这些通常是使用神经网络（例如生成对抗网络（GAN）或自动编码器）生成的，该网络分析了现有数据模式，例如个人的照片或个人视频，以复制面部表情，语音和其他特征。虽然DeepFake技术在娱乐中具有真正的用途，但其滥用构成了严重威胁，包括传播虚假信息，制造新闻以及未经同意而产生明确或诽谤的内容。在印度和英国等国家中，滥用深瓦特强调了需要解决隐私，数据保护和网络犯罪风险的法律框架。尽管现有法律，例如印度信息技术法，印度刑法典和Bhartiya Nyaya Sanhita，但涵盖了某些方面，但它们缺乏针对深层的特定规定。这个问题引起了针对公众人物和名人的著名案例。这项技术的快速发展挑战了数据安全，隐私和知识产权，引起了人们对政治操纵，身份盗窃和诽谤的担忧。在进步时，目前的检测技术在有效地识别深击和建议措施方面仍然受到限制。这项研究强调了法律改革的重要性，提出对现有立法的修正，并明确针对深层诉讼的新法律。创建此外，它提倡先进的检测工具来减轻这些风险。通过结合法律和技术方法，该研究表明，国家在国际上进行合作，以最大程度地减少深层诉讼的有害影响，建立强大的监管环境，以保护个人和机构免受这种不断增长的网络威胁。关键字：深击，信息技术法，gan，人工智能，网络犯罪介绍时，我们听到deepfake一词时，立即想到了假视频。Deepfakes不仅是为娱乐目的而创建的假编辑视频，而且不仅仅是更多。“ deepfake”一词是两个单词的组合，即“深度学习”和“假货”，这表明这些内容是深层伪造的内容，其中包含音频视频和图片，以使其与其他方式相似。这些是AI平台生成的合成媒体的子集，以操纵一个人的形象并令人信服地模仿它们。人工智能（AI）和生成对抗网络（GAN）以及其他正在迅速发展的机器学习技术主要用于生成所需的内容。这项技术已经迅速发展，使其更加复杂但可以同时访问，从而使区分真实和虚假（即人为生成的内容）更具挑战性。该术语始于2017年，当时Reddit用户使用AI使用AI来制作成人视频，并借助这些演员的尸体叠加在尸体上的名人面孔。
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。
荧光假单胞菌pf联合体的效力...
由青枯病菌引起的青枯病是辣椒 (Capsicum annuum) 植物的一种难以控制的疾病。预防青枯病的一种技术是使用拮抗细菌（如荧光假单胞菌和蕈状芽孢杆菌）联合使用。本研究旨在确定荧光假单胞菌 pf-142 和蕈状芽孢杆菌联合使用是否比体外单一使用效果更好。本研究采用完全随机设计 (CRD)，共进行四种处理（荧光假单胞菌 pf-142、蕈状芽孢杆菌、荧光假单胞菌 pf-142 + 蕈状芽孢杆菌和对照），重复六次，共计 24 个实验单元。观察指标为青枯病菌的发病症状、致病力、荧光假单胞菌pf-142与蕈状芽孢杆菌复合体对青枯病菌的配伍性及抑菌率。研究发现，青枯病菌对辣椒植株有较高的致病力，可引起辣椒植株萎蔫。荧光假单胞菌pf-142与蕈状芽孢杆菌复合体不产生抑菌圈，说明二者配伍性较好。荧光假单胞菌pf-142与蕈状芽孢杆菌复合体产生的抑菌圈最宽，说明对青枯病菌具有较强的拮抗能力。
学者工程与技术杂志缩写关键标题：Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523（印刷版）| ISSN 2321-435X（在线） 期刊主页：https://saspublishers.com 应用人工智能算法预测镰状细胞危机可能性 Essang Samuel Okon 1*、Kolawole Olamide Michael 1、Runyi Emmanuel Francis 2、Ante Jackson Efiong 3*、Ogar-Abang Micheal Obi 1、Auta Jonathan Timothy 4、Okon Paul Edet 5、Effiong Raphael Dominic 6、Ukim Akanimo Jimmy 5 1 尼日利亚阿克帕布约亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系 2 尼日利亚乌盖普联邦理工学院统计系 3 尼日利亚姆克帕塔克 Topfaith 大学数学系 4 尼日利亚阿布贾非洲科技大学纯数学与应用数学系 5 电气/电子学系Topfaith 大学，尼日利亚姆克帕塔克 6 卡拉巴尔大学数学系，尼日利亚卡拉巴尔 DOI：https://doi.org/10.36347/sjet.2024.v12i12.008 | 收到日期：2024 年 11 月 9 日 | 接受日期：2024 年 12 月 16 日 | 出版日期：2024 年 12 月 26 日 * 通讯作者：Essang Samuel Okon；Ante Jackson Efiong 亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系，尼日利亚阿克帕布约；Topfaith 大学数学系，尼日利亚姆克帕塔克
学者工程与技术杂志缩写关键标题：Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523（印刷版）| ISSN 2321-435X（在线） 期刊主页：https://saspublishers.com 应用人工智能算法预测镰状细胞危机可能性 Essang Samuel Okon 1*、Kolawole Olamide Michael 1、Runyi Emmanuel Francis 2、Ante Jackson Efiong 3*、Ogar-Abang Micheal Obi 1、Auta Jonathan Timothy 4、Okon Paul Edet 5、Effiong Raphael Dominic 6、Ukim Akanimo Jimmy 5 1 尼日利亚阿克帕布约亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系 2 尼日利亚乌盖普联邦理工学院统计系 3 尼日利亚姆克帕塔克 Topfaith 大学数学系 4 尼日利亚阿布贾非洲科技大学纯数学与应用数学系 5 电气/电子学系Topfaith 大学，尼日利亚姆克帕塔克 6 卡拉巴尔大学数学系，尼日利亚卡拉巴尔 DOI：https://doi.org/10.36347/sjet.2024.v12i12.008 | 收到日期：2024 年 11 月 9 日 | 接受日期：2024 年 12 月 16 日 | 出版日期：2024 年 12 月 26 日 * 通讯作者：Essang Samuel Okon；Ante Jackson Efiong 亚瑟贾维斯大学数学与计算机科学系，尼日利亚阿克帕布约；Topfaith 大学数学系，尼日利亚姆克帕塔克
使用Mobilenet ...
摘要：人工智能（AI）的扩散导致了生物识别安全性和数字内容验证的显着进步，但它也实现了复杂的威胁，例如欺骗攻击和深层操纵。安全的视觉项目通过将Mobilenet和Resnext模型集成到统一系统中来解决这些双重挑战。Mobilenet用于实时反欺骗检测，专注于眼睛眨眼和微妙的面部运动等可感性提示，而Resnext则专门识别特定于深层特异性人工制品，包括纹理不一致和照明异常。通过对ASVSPOOF，FaceForensics ++和DeepFake检测挑战（DFDC）等各种数据集进行培训，该系统可实现强大的性能和概括性。集成体系结构提供高精度（97.8％）和实时处理功能（每帧50ms），使其适合于生物识别访问控制，在线身份验证和媒体真实性验证中的应用。本文讨论了未来增强功能的方法，性能指标和潜力，包括多模式集成和持续学习框架，以确保系统随着新兴威胁而演变。
水资源保护者崇拜公司
辩论 需要从线性转向循环 我们需要在产品生命周期的各个方面从线性模式转向循环模式，以便能够使用同一个世界的资源生活在同一个地球上。如果目前世界上 80 亿人的生活在世界最发达和消费水平最高的 20 个国家的平均水平上，那么需要的能源是地球可承受能源的 3.6 倍。如果全球人口达到 120 亿的峰值，那么这个数字将上升到 5.5 倍。显然，这是不可能的，因此我们需要紧急转向循环经济来利用我们的物质资源。只有这样做，我们才能维持当前的经济模式。据预测，在人口增长和消费主义的推动下，全球城市垃圾产生量将从 2023 年的 21 亿吨增加到 2050 年的 38 亿吨。随着各国向西方消费率靠拢，全球南方国家正在加速这一进程。我们需要重新思考我们的做事方式。在 COVID 19 大流行期间，每九天就会消耗 39 亿副一次性手套。虽然现在这个数字已经降到了每年 30 亿副，但我们必须找到更好的解决方案。目前，伦敦人每人每年的消费二氧化碳当量排放量估计为 10.5 吨。目标是什么？目标必须是可持续地将资源需求与供应相匹配。这需要从根本上重新思考我们设计产品和使用资源的方式。需要解决所有资源的用途。ReLondon 专注于食品、时尚、塑料、建筑环境和电气。要实现循环经济，首先需要更多地关注预防和限制资源的使用。然后我们需要专注于商品的再利用和修复，然后是拆解，这样资源就可以重新投入制造，然后回收，然后重新转化为原材料，最后回收任何剩余能量。向循环经济的转变至关重要，这样我们才能保持竞争力并确保我们的经济可持续增长。社会需要将自己视为资源管理者和物质资源的保管者，而不仅仅是消费者。
Manulife Retirechoice（MPF）方案
全球股票市场在截至2024年6月30日的1年期间强烈集会。在2023年下半年，通货膨胀率下降和对美国经济将管理软化的乐观情绪的越来越乐观，全球股票得到了提高。2023年的下半年开始以弱点开始，而股票越来越强迫，越来越多的感觉将需要更高的时间来超越通货膨胀。然而，由于美国柔和的经济数据和超过预期的通货膨胀在股票市场上推动了急剧集会，因此11月是三年来最强大的月份。在2024年上半年，全球股票在许多市场上都有股票指数强烈反弹。情绪受到稳定的公司收入，美国经济的持续韧性以及欧洲和中国经济势头的振奋。
Deepfake – 它有多真实？ - KPMG LLP
随着人工智能 (AI) 的普及，深度伪造变得越来越普遍，因为深度伪造是指使用人工智能和机器学习 (ML) 技术来制作超现实但完全虚构的视频、图像或录音，这些视频、图像或录音看起来是真实的。深度伪造一词是深度学习的组合，深度学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够学习和复制模式和伪造，强调内容的欺诈性质。这项技术使用深度学习
