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人工智能用于理解圣训
建立圣训语料库之后，提取圣训来研究表示其含义的不同方法。主要测试了两种方法：基于知识的方法和基于深度学习的方法。为了应用前者，列举了现有的伊斯兰本体，其中大多数是用于《古兰经》的。由于《古兰经》和《圣训》属于同一领域，因此使用基于语料库的评估来检查这些本体对《圣训》的覆盖程度。结果表明，最全面的《古兰经》本体仅涵盖了 26.8% 的圣训概念，并且扩展它的成本很高。因此，通过构建和评估各种深度学习模型来研究第二种方法，该模型用于二元分类任务，该任务用于检测《圣训》和《古兰经》之间的关联性。结果表明，当前模型达到人类水平理解此类文本的可能性仍然有些难以捉摸。
了解南非中型企业人工智能采用率低的原因
有传闻表明，南非中小企业（SME）虽然可以使用人工智能（AI）工具作为其企业资源规划软件的一部分，但并没有采用这些工具。这被视为一个问题，因为中小企业部门是经济增长的基础，而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此，本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司，并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明，尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例，但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权，而将其交给基于机器的算法，以及认为 IT 成熟度不足，无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于，它们提供了对人工智能采用障碍的理解，并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
理解杂志
由于担任该职位多年的牧师意外去世，某教堂突然需要一位新牧师。董事会开会审议刚刚收到的两份书面申请。我想知道，如果您是董事会成员，您会赞成进一步考虑哪份申请，又会拒绝哪份？主席打开第一份申请时向董事会宣读了如下内容：“先生们：得知贵教堂的好牧师去世，我深感悲痛。虽然多年来我一直担任不同教派的一家非常大且很受欢迎的教堂的牧师，但我一直是贵教堂牧师的崇拜者。我觉得贵教堂布道坛上的这个空缺为我的才能提供了更大的施展机会，因此我在此向贵教堂提交我的申请，供贵教堂考虑。我具备很多资格。 “虽然我在这个只有 35,000 人口的小城市里传道的领域有限，但我成功地将我现在的教堂建成了这座城市中最大的教堂，也是最受欢迎的教堂。我在这里的努力建立了一个受到公众高度尊重的教堂。我的讲道非常自由，我研究了
从这里开始：了解印度尼西亚的能源转型
CASE 项目简介 “东南亚清洁、可负担和安全能源” (CASE) 区域项目由 GIZ 以及可持续能源转型和气候变化领域的国际和地方专家组织联合实施：Agora Energiewende 和 NewClimate 研究所（区域层面）、印度尼西亚基本服务改革研究所 (IESR)、菲律宾气候与可持续城市研究所 (ICSC)、能源研究所 (ERI) 和泰国发展研究所 (TDRI)。这些组织的目标是改变能源转型的叙事。在印度尼西亚，CASE 隶属于国家发展计划部/国家发展计划署 (Bappenas) – 电力、电信和信息学局，由德国国际合作机构 (GIZ) GmbH 和基本服务改革研究所 (IESR) 联合实施
了解生成人工智能及其与版权的关系
LLM 在一个过程中逐字生成较长的文本。为了生成每个单词，LLM 根据前面的上下文为英语词汇表中的每个单词分配一个概率。上下文最初是我给系统的提示，然后通过添加 LLM 到那个时间点生成的每个单词来扩展。该模型不是取最有可能的单词，而是根据其可能性随机“采样”下一个单词。图中单词的颜色表明模型认为它在前面的上下文中出现的可能性有多大。“accomplished” 一词被涂成红色，因为模型认为它是低概率的延续，在前面的上下文中可能性小于 1%。以下是它可以选择的其他更高概率的单词，而不是输出“accomplished”：
高级加密标准（AES）的比较分析
摘要：数据存储和通信的系统必须是安全的，并且加密算法对此至关重要。在这项工作中，比较了Rivest-Shamir-Adleman（RSA）算法和高级加密标准（AES）方法。我们根据AES和RSA加密算法的数学原理，安全特征，性能特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，向信息安全从业者和决策者提供了有见地的信息。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。我们讨论了这两种算法之间的数学和算术比较，并在安全性，速度和实施复杂性方面评估它们的性能。我们的分析表明，尽管AE为对称密钥加密提供了更好的性能，但RSA为非对称密钥加密提供了安全的机制。我们还强调，根据应用程序的特定需求，选择正确的加密算法是多么重要。关键字：加密算法，RSA，安全性，速度，实现复杂性，AES。1。简介每天向数百万用户发送到数百万用户的大量数据强调了安全通信渠道的关键作用。随着越来越多的数据被传输并以电子方式保存，确保数据安全性比以往任何时候都重要[10]。加密算法广泛用于在通信和存储系统中保护数据。选择适当的加密算法对于提供足够的安全性并确保特定应用程序的最佳性能至关重要[3]。高级加密标准（AES）和激烈的Shamir-Adleman（RSA）算法是两种最流行的加密方法。RSA使用不对称的密钥加密方法，而AES使用对称键。AES和RSA都有其优势和局限性，并且选择适当的算法需要对其数学，算法和性能方面进行透彻的了解[5]。国家标准技术研究所（NIST）定义了AES算法，以其在软件和硬件实施方面的效率而闻名，使其非常适合具有严格性能要求的应用。但是，与AES相比，RSA技术的加密和解密速度可能较慢。这是因为它基于分解大量数的数学复杂性，这在键分布和身份验证方面提供了鲁棒性。此外，RSA通常用于密钥交换和数字签名，而AE通常用于对称大量数据的对称密钥加密。在本文中，我们根据其数学原理，安全特征，绩效特征和实际考虑对AES和RSA加密算法进行了全面比较。2。国家标准技术研究所（NIST）于1998年创建了它，以扮演数据加密标准（DES）的角色。我们还讨论了他们在各种情况下的优势和局限性，为信息安全领域的决策者和从业者提供了宝贵的见解。通过分析和对比AES和RSA的关键方面，我们旨在为理解这些广泛使用的加密算法做出贡献，并协助为特定的安全要求选择适当的算法。材料和方法提供了一种安全的对称密钥加密算法，该算法提供了一种安全的加密和解密数据的方法，称为高级加密标准（AES）。AES是一个在固定长度数据块上运行的块密码。它使用对称键进行加密和解密，这意味着两个操作都使用相同的密钥。AES支持128、192和256位的关键长度，其安全性取决于密钥长度[1]。AES使用替代 - 帝国网络（SPN）结构，该结构由几轮操作组成。在每个回合中，AES将四个转换应用于输入块：字节替换（Subbytes），行移动（shiftrows），列混合（MixColumns）和键添加（AddRoundKey）[1]。这些转换旨在提供混乱和扩散，这是任何加密算法的重要特性。AE的数学分析重点介绍了SPN结构的特性，例如其关键时间表，扩散和
铁化学位移的莫斯堡光谱标准...
nist.gov › 文档 PDF 2022年12月24日 — 2022年12月24日 使用现有技术并促进工业和工业领域的技术创新... 标准参考材料的研究领域很广泛。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他