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AI 标签和水印 – 解释
在实践中，在训练 AI 模型时，训练数据的标记主要用于对图像进行分类（例如汽车或动物）。另一方面，文本的标记有助于识别情绪或特定关键词。对于旨在识别语音的 AI 系统的训练，标记还可以包括转录录音或识别音频输入文件中的特定噪音（例如背景中的交通或飞机）。
使用深度学习的物理疗法实践分析
1名学生，2名纳赫鲁工程与研究中心MCA助理教授，印度Pambady，印度摘要：多媒体信息至关重要，对检查，感知信息以及由人类大脑进行了说明。一种加密 - 水标记方法保留在某些重要领域（例如医疗，军事和执法部门）中更受欢迎。本文讨论了详细介绍用于提高信息安全性的加密 - 水标记技术和策略的重要性。开发此Crypto-Watermarking应用程序的主要目标是它可以为用户提供数据安全性。此外，这些技术旨在保护多媒体内容旨在限制避免未经授权的数字文档副本。有效负载并最小化位错误率是与这些技术一致的参数。关键字：身份验证，版权保护，多媒体安全性，小波变换
注意：调节注意力市场并防止算法情感治理的呼吁
摘要：联合学习（FL）是一个分布式范式，它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中，同态加密（HE）通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新，以推断私人客户数据，这是在医疗保健行业（患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步，但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点，水标作为保护深神经网络（DNNS）的知识产权的解决方案。但是，传统的水印方法与HE不兼容，这主要是因为它们需要使用非溶液功能，而HE并非本地支持。在本文中，我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后，我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明，所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
物理学家揭示平面交变磁体中量子几何引起的非线性传输
“因此，据我们所知，它们是第一类以三阶响应为主要非线性响应的材料。此外，我们表明，由于这些材料中的自旋分裂较大，这种响应非常大。此外，交替磁体的弱自旋轨道耦合（与磁交换项相比）也出现在其非线性响应中，为这类新材料提供了一种新颖的传输特性，而这种特性以前仅限于寻找线性异常霍尔电导率。”
2025年2月11日丹尼尔·韦斯特曼先生首席执行官，澳大利亚人...
2025年2月11日丹尼尔·韦斯特曼先生首席执行官，澳大利亚能源市场运营商澳大利亚能源市场运营商通过电子邮件发送：forecasting.plannning.planning@aemo.com.au尊敬的韦斯特曼先生，响应AEMO对AEMO的2025年2025年2025年选项的投入和场景草案的咨询，该假设咨询了清洁能源投资组（CEIG）5的机会。方案咨询于2024年12月发布。CEIG代表国内和全球可再生能源开发商和投资者，超过16GW的可再生能源容量在76多个电站，组合价值约为380亿美元。CEIG成员的项目管道估计在澳大利亚的整个澳大利亚超过46GW。CEIG强烈主张代表投资者有效地过渡到清洁能源的未来，他们将提供此过渡所需的低成本资本。
使用水印
摘要 - 基于EEG的神经网络，医学诊断和脑部计算机界面的关键，由于依赖敏感的神经生理数据和资源密集型发展，面临着重要的知识产权（IP）风险。当前的水印方法，尤其是使用抽象触发器集的方法，缺乏强大的身份验证，并且无法解决EEG模型的独特挑战。本文介绍了针对基于EEG的神经网络量身定制的基于密码的Wonder滤清器水印框架。利用抗碰撞的哈希功能和所有者的私钥，Wonder Filter在训练过程中嵌入了位水印，可确保最小的失真（EEG任务准确性下降5％）和高可靠性（100％水印检测）。该框架是针对对抗性攻击的严格评估，包括微调，转移学习和神经元修剪。的结果表明，即使在积极的修剪后，水印状态的分类准确性仍然超过90％，而主要的任务绩效降低了速度，却阻止了去除尝试的速度。盗版性耐药性通过无法嵌入次级水印而没有严重准确性损失（在EEGNET和CCNN模型中> 10％）来验证。加密散列可确保身份验证，从而降低了蛮力攻击成功概率。在DEAP数据集上进行了跨模型（CCNN，EEGNET，TSEPTION）的评估，该方法达到了> 99。4％的无效剂量准确性，有效地消除了误报。通过将Wonder过滤器与EEG特异性改编整合在一起，这项工作弥合了神经生理模型的IP保护方面的关键差距，为医疗保健和生物识别应用提供了安全的，防篡改的解决方案。该框架针对对抗性修饰的鲁棒性强调了其在维护诊断效用的同时维护敏感的脑电图模型的潜力，从而促进了对AI驱动的生物医学技术的信任。
锆石：基于零水印的数据的方法...
摘要。物联网（IoT）几乎将互联网和智能设备集成到家庭自动化，电子保健系统，车辆网络，工业控制和军事应用等域。在这些扇区中，从多个来源收集的感官数据，并通过多个节点进行管理，用于决策过程。确保数据完整性并跟踪数据出处是在如此高度动态的环境下的核心要求，因为数据出处是确保数据可信度的重要工具。由于物联网网络工作中的计算和能源有限，处理此类要求是具有挑战性的。这需要解决一些挑战，例如处理开销，安全出处，带宽消耗和存储效率。在本文中，我们提出了锆石，这是一种新型的零水印方法，以在物联网网络中建立端到端数据可信度。在锆石中，出处信息存储在通过水印的防篡改集中式网络数据库中，在传输前在源节点生成的水印。我们提供了广泛的安全性分析，显示了我们计划针对被动和主动攻击的弹性。我们还将我们的计划与基于绩效指标（例如计算时间，能源利用率和成本分析）的现有作品进行了比较。结果表明，与先前的艺术相比，锆石对几种攻击，轻量级，储存效果和能量利用和带宽消耗效果更好。
当联合学习符合水印时
摘要：联合学习（FL）是一种允许多个参与者协作训练深神经网络（DNN）的技术，而无需集中数据。除其他优点外，它具有保护隐私性的财产，使其对在敏感环境（例如医疗保健或军方）的应用中具有吸引力。尽管没有明确交换数据，但培训程序需要共享有关参与者模型的信息。这使各个模型容易受到恶意演员的盗窃或未经授权的分配的影响。为了解决机器学习（ML）的所有权保护问题，在过去的五年中已经开发了DNN水印方法。大多数现有的作品都以集中式的方式着重于水印，但仅针对FL及其独特的限制设计了一些方法。在本文中，我们概述了联合学习水印的最新进步，阐明了这一领域中出现的新挑战和机遇。
MLETR 2025 美国市场规划研讨会，纽约市 - 2025 年 1 月 由 ITFA 董事会成员兼金融科技主管 Andre Casterman 供稿
MLETR 2025 美国市场规划研讨会，纽约市 – 2025 年 1 月 由 ITFA 董事会成员兼金融科技活动主管 Andre Casterman 供稿，2024 年 12 月 《统一商法典》（UCC）修正案将解锁数字资产技术在美国贸易和供应链金融中的使用 据 Mayer Brown LLC 的 Rebecca Fruchtman 在最近的 ITFA MLETR 重点规划会议（于 2024 年 12 月 17 日星期二举行）上报道，《统一商法典》（UCC）修正案已在 25 个州颁布，并且已经在至少两个州生效。鉴于纽约法律的重要性，这些修正案将于 2025 年 1 月提交给纽约州参议院，这将成为跨境贸易行业的一个显著里程碑。在我们最近由劳埃德企业与机构主办的针对美国市场的 MLETR 2025 规划研讨会上，ITFA 成员概述了有关美国法律与 MLETR 协调的以下关键信息：#1 可互操作的流通票据使参与贸易交易的利益相关者和平台能够在交易生命周期的任何阶段参与其中；一旦数字化，就可以从票据和文件中获得更多价值，并为其增加更多价值，例如实时可见性和可编程功能
研究更新：Kuo S.A.B. de C.V.出售其售后业务后，在全球范围内升级为“ BB”，并在全国范围内升级为“ MXA”；超过
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