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服务器现代化应为优先级
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根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
ING Think | PDF | 德国经济再次因种种错误原因成为头条新闻
毋庸置疑，即将到来的选举将成为决定德国 2025 年及以后经济前景的关键。尽管竞选活动开始时几乎全部关注经济，但最新发展已将竞选重点从经济转向移民问题以及如何应对右翼德国选择党。昨天，德国议会投票支持基督教民主联盟领导人弗里德里希·梅尔茨提出的更严格的移民措施计划；德国选择党投了赞成票，而目前的少数党政府社民党和绿党投了反对票。这次投票目前不会对实际措施产生任何影响，但在德国引发了一场激烈的辩论，争论的焦点是基督教民主联盟是否违反了德国主流政党不与极右翼合作的非正式协议。基督教民主联盟的反驳是，双方并没有进行任何合作，它只会做它认为正确的事情，不管“错误”的政党是否会支持它。
关于疫苗样行为的儿童社会道德推理
抽象将公共卫生行为作为使他人受益而不是自我的行为可以增加成年人的行为吸收。然而，在疫苗接种环境中这种消息传递影响的结果不同，目前尚不清楚孩子如何理解疫苗接种的社会和道德含义。在这项研究中，我们以假想的疫苗样行为介绍了学龄儿童（n = 60），并操纵他们是使自我或他人受益，以及他们是否预防低严重性损害。我们发现，当儿童防止严重性损害高度严重性时，他们很容易认可这些行为，并且行为的受益者不会影响儿童的认可。年轻的孩子认为，无论他们受到谁的保护，疫苗样行为在道德上都是重要的。但是，随着孩子的年龄增长，他们在保护他人时以道德术语来思考类似疫苗的行为。我们讨论了有关疫苗接种的沟通如何影响儿童对他人的推理的潜在影响。
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。
航空 - 出勤的障碍和学生缺席的原因
性别对缺乏的影响不太清楚，因为一些研究报告说，男女学生之间的学生不存在差异（Carey等，2015； Gase等，2014； Ghanem，2021; Ghanem，2021; Gottfried＆Gee，2017; Gottfried＆Gee，2017; Karlberg et al。 Al。，2022年，Escheverria等人，2014年，Grinshteyn＆Yang，2017年Al。，2014年）缺席。性别和性别少数群体的研究为属于这些群体的年轻人的缺席提供了适度的证据（Aragon等，2014； Birkett等，2014； Burton等，2014； Fields＆Wotipka，2022）。
用安全的SD ‑ WAN替换分支防火墙的四个原因
安全的SD ‑ WAN可以在本地打破云应用程序流量，从而消除了效率低下的数据中心。通过识别第一个数据包上的应用程序，它会根据业务策略自动将流量转移到Internet上，从而大大提高了性能，从而可以大大提高用户体验。例如，由组织的安全策略定义的受信任的云应用程序可以直接发送到云，而不受信任的应用程序可以首先将其定向到转发给SaaS提供商之前，请先将其定向到云提供的安全服务。这种方法允许组织通过自动将流量转向安全服务边缘（SSE）解决方案来构建SASE体系结构。
用安全的SD ‑ WAN替换分支防火墙的四个原因
安全的SD ‑ WAN可以在本地打破云应用程序流量，从而消除了效率低下的数据中心。通过识别第一个数据包上的应用程序，它会根据业务策略自动将流量转移到Internet上，从而大大提高了性能，从而可以大大提高用户体验。例如，由组织的安全策略定义的受信任的云应用程序可以直接发送到云，而不受信任的应用程序可以首先将其定向到转发给SaaS提供商之前，请先将其定向到云提供的安全服务。这种方法允许组织通过自动将流量转向安全服务边缘（SSE）解决方案来构建SASE体系结构。