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机器上欺骗的逆向工程
这项工作对对抗机器学习领域中欺骗的反向工程（红色）进行了全面探索。它深入研究了机器和以人为中心的攻击的复杂性，从而使人们对如何对对抗性策略进行了整体理解，以保护AI系统。对于以机器为中心的攻击，我们涵盖了用于像素级扰动，对抗显着性图和受害者模型信息的反向工程方法。在以人为中心的域名的领域中，重点转移到生成的图像中的生成模型信息和操纵定位。通过这项工作，我们就与红色相关的挑战和机遇提供了前瞻性的看法。此外，我们在AI安全和值得信赖的计算机愿景领域提供了基础和实用的见解。
IRA的隐藏回收福利商业和人权法规：我们要去哪里？
近十年来，遵守强迫劳动法规一直是美国进口商1和美国联邦承包商的关键问题，而这些领域以外的一些公司可能很少关注。但是，这可能会随着欧盟的新法规（以下讨论）而改变，该法规可能会根据商品的销售或移动而适用，这意味着任何规模和广泛部门的公司都需要准备遵守以避免避免法规执法行动，法律反向，商业颠覆和声誉损失。即使是不直接遵守此措施和其他措施的公司，也可能会因合同级联的尽职调查要求提高商业合作伙伴的供应链，以确保根据人权标准生产投入。
近距离营销提供了吸引消费者的全面策略
首先明确您的业务目标：近距离营销如何帮助您识别和利用正确的机会来推动组织运营模式中的增长和盈利？然后定义有效客户体验的要素：如何与消费者建立情感联系，将物理和数字领域的优点融为一体？最后，了解实施战略和实现目标所需的技术：您的组织中已经存在哪些技术，您应该投资哪些新技术来塑造、支持和补充营销活动的整体能力？技术如何实现更多数据驱动的决策和体验的实时优化？
相信科学，相信 ChatGPT？德国人如何看待生成式人工智能作为科学传播的来源
像 ChatGPT 这样的生成式人工智能已被诊断出对生活的不同领域产生了根本性影响。这包括科学传播，其中 GenAI 工具正在成为许多人获取科学相关内容的重要来源。这就引发了一个问题：人们是否信任 GenAI 作为该领域的信息来源，这个问题尚未得到充分解答。通过调整 Roberts 等人 [2013] 开发的模型并利用德国科学晴雨表 2023 的调查数据，我们发现德国人对 GenAI 在科学传播中持怀疑态度，并且不太信任。结构方程模型表明，受访者对 GenAI 作为科学传播来源的信任在很大程度上是由他们对科学的普遍信任驱动的，而这很大程度上是由他们对科学的了解以及对科学改善生活质量的看法驱动的。
探究人工智能的基本数理逻辑关系及驱动模式
数学是表达从宏观到微观人工智能逻辑的基石。它为描述认知、情感和高级智能提供了一个量化的框架。通过对基础数学的深入研究，我们可以洞察人工智能中相关性和因果关系的直接结构。这种理解为以多模态、多中心和多尺度为特征的新型数据挖掘方法铺平了道路。此外，在机器学习中理解人工智能的驱动模式涉及研究模仿能耗和计算能力的脑启发计算。此外，大规模模拟方法有助于建立人工智能中的数理逻辑关系和驱动模式。本质上，数学为我们提供了开发人工智能新模型的基础工具。它为数学思维提供了基石，并成为探索人工智能驱动创新领域的指导力量。
Jain R 等人。人工智能决策的透明度
人工智能 (AI) 系统已渗透到现代生活的方方面面，在医疗保健、金融、刑事司法等关键决策领域发挥着重要作用。然而，许多 AI 模型固有的不透明性在信任、问责和公平性方面带来了重大障碍。为了应对这些挑战，可解释人工智能 (XAI) 已成为一个关键的研究领域，致力于增强 AI 系统的透明度和可解释性。这篇综述论文全面探讨了 XAI 方法的最新进展及其实际应用。我们深入研究了一系列技术，从与模型无关的方法到可解释的机器学习模型，仔细审查了它们各自的优势、局限性和现实世界的影响。XAI 的领域丰富多样，有多种方法可以解决可解释性的不同方面。
植物和土壤科学 - 课程
土壤4363环境土壤科学先决条件：生物1114或（Biol 1113和Biol 1111）和土壤2124。描述：土壤科学概念的重新强调对于理解土壤生态调节剂功能领域内的过程至关重要；关于土壤作为森林，牧场/牧场，农业，城市和郊区以及湿地生态系统的作用的讨论；土壤过程对全球环境问题的影响；土壤是废物的最终接受者；土壤过程对地下水和地表水质的影响。与Envr 4363相同的课程。先前提供为AGRN 4363的课程。不得与土壤5363的学位学分一起使用。学分：3个联系时间：讲座：3联系：3级：本科日程类型：讲座部/学校：植物和土壤科学