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I.引言社交媒体上的假概况可以采取多种形式，从张贴垃圾邮件的简单机器人到试图欺骗真正的用户以获取金钱，社交影响或其他非法目的的更高级的模仿者。传统方法（例如手动评论和用户报告）在处理大量的在线配置文件和互动方面的情况不足。这个差距强调了对更复杂的技术解决方案的需求。机器学习已成为在社交平台上处理假帐户的有效方法。通过利用机器学习算法，我们可以根据唯一的模式和特征自动发现并分类伪造的配置文件。社交媒体的越来越多的作用，与假帐户相关的挑战以及机器学习技术的进步都为开发旨在识别和对这些配置文件进行分类的工具的开发做出了贡献。本研究旨在通过提供一项全面的策略来通过机器学习来解决Instagram上的伪造资料问题，从而促进更安全，更可靠的在线空间。有关“使用机器学习的伪造概况识别和分类”的研究，其潜力有可能解决与用户信任，在线安全和平台完整性有关的关键问题。通过利用机器的功率
对未成年机器人系统的调查：生物启发...
4工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，爱丁堡EH10 5DT，英国 * pengcheng.liu@york.ac.ac.uk摘要：未成年人的机器人系统已成为旨在显着提高行为绩效和能源效率的重要研究主题。 采用一些生物启发的思想和特性，可以通过协调子系统以及与环境的动态互动来实现机器人系统的自我组织和主要任务。 相反，生物系统通过广泛的自体和外源性相互作用实现节能和适应性行为。 引起寿命运动的“技巧”是适当地应用生物启发的思想和属性，以及在通常不足的系统中的控制系统的构建。 在本文中，我们旨在通过在不足的机器人系统中提出系统的调查工作来加强两个研究社区和控制的联系，在该机器人系统中进行了系统的调查工作，在这种调查中，在生物吸引力，轨迹计划和控制中既有关键的挑战和显着的成功，又可以突出显示和讨论。 本文的一个特别强调在于生物启发性能，控制算法和先验知识在取得这些成功方面的作用的说明，特别是它们如何促进链接域的复杂性。 我们演示了如何利用生物启发和控制方法，并且我们还注意到整个开放问题以及未来研究的巨大潜力。4工程和建筑环境学院，爱丁堡纳皮尔大学，爱丁堡EH10 5DT，英国 * pengcheng.liu@york.ac.ac.uk摘要：未成年人的机器人系统已成为旨在显着提高行为绩效和能源效率的重要研究主题。采用一些生物启发的思想和特性，可以通过协调子系统以及与环境的动态互动来实现机器人系统的自我组织和主要任务。相反，生物系统通过广泛的自体和外源性相互作用实现节能和适应性行为。引起寿命运动的“技巧”是适当地应用生物启发的思想和属性，以及在通常不足的系统中的控制系统的构建。在本文中，我们旨在通过在不足的机器人系统中提出系统的调查工作来加强两个研究社区和控制的联系，在该机器人系统中进行了系统的调查工作，在这种调查中，在生物吸引力，轨迹计划和控制中既有关键的挑战和显着的成功，又可以突出显示和讨论。本文的一个特别强调在于生物启发性能，控制算法和先验知识在取得这些成功方面的作用的说明，特别是它们如何促进链接域的复杂性。我们演示了如何利用生物启发和控制方法，并且我们还注意到整个开放问题以及未来研究的巨大潜力。
为何赛马业正在失去其最好的客户之一
作者：比尔·芬利 迈克·马洛尼 (Mike Maloney) 过得很好，他知道这一点。他是《投注优势》的作者@，这位肯塔基州本地人是职业赛马运动员，近半个世纪以来一直以此为生。这没有什么秘诀。他下注很多，一年下注金额高达 1400 万美元，他努力工作，并且天生就有能力在正确的时间以正确的价格找到正确的马。A 说到赌马，我已经快 50 年了，而且我做得很好，@ 68 岁的马洛尼说。A 赛马对我来说非常好。@ 只是没有以前那么好。对于投注者来说，在过去的许多年里，游戏变得更糟了。场地更小，抽奖率仍然太高，赛马日更少，甚至日常玩家也变得相当老练。投注额几乎每年都在下降，就像 2024 年一样（下降了 3.35%）。马洛尼表示，自从他下注八位数以来，他已经减少了 90% 的赌注，原因就在于此。他估计，当他的赌注达到顶峰时，他为这个行业贡献了 80 万美元，这些钱都用于支付奖金和赛道的盈利。续第 3 页
基于AI的网络钓鱼检测和自动响应
网络钓鱼攻击在不断变化的数字通信环境中的复杂性发展，利用了社交媒体，短信和电子邮件等多个渠道来欺骗人们和企业。这项研究提供了一种用于自动化的网络钓鱼响应和检测的多通道安全架构，该响应和检测使用最先进的人工智能（AI）技术来抵消这种无处不在的威胁。该系统利用自动反应机制实时减轻威胁，并结合了最先进的AI算法来改善各种通信渠道中网络钓鱼尝试的检测。本研究研究了人工智能（AI）的最新发展，以实现网络安全性，强调在网络钓鱼检测和响应中使用深度学习，机器学习和自然语言处理。还考虑了网络钓鱼技术随着时间的变化，在不同平台上集成AI的困难以及AI系统受到敌对攻击的危险是多么困难。该报告显示了AI驱动的解决方案与社交媒体，金融服务和企业通信平台的案例研究的有用性和实际使用。它还讨论了道德和监管问题，强调了遵守数据保护法规并负责任地使用AI的必要性。本文的结论涵盖了基于AI的网络钓鱼检测的技术困难，未来研究的潜在途径以及创新的前景。使用这种方法，网络安全研究人员和从业人员可以通过彻底的方法受益，从而改善人工智能的网络安全。
给聚会和观察者的消息
联合国气候变化季度报告：第四季度2023简介欢迎获得联合国气候变化的第4季度2023季度报告，涵盖了10月1日至12月31日的期间。2023年的最后几个月以成功的COP 28达到顶峰，这使一些真正的大步向前迈进，尤其是阿联酋共识的交付，这是对第一届全球Stocktake的决定的标志。发出信号的化石燃料时代结束的开始，致力于将可再生能源和能源效率提高一倍的双方，并同意了适应全球目标的框架。损失和损害基金已投入运营，当事方进行了首次首付。但是，对COP 28的真实测试是接下来的关键月份和即将发生的几年。到2025年初，各国必须提供新的全国确定的捐款（我所说的NDCS 3.0）。关于金融，适应和缓解的每一个承诺，都必须使我们与1.5度的世界保持一致。但没有更多的财务，2023年的气候胜利将很快陷入更多空虚的承诺。我们需要气候融资的洪流，而不是trick流。根据科学，与所有政府，企业和社区领导人并肩工作，不仅仅是为了促进最高野心的气候变化。但是，我们的核心预算目前不到一半的资金，因此我敦促当事方解决授权的及时和完整资金，否则将不可能满足各方的要求。我也希望这有助于民间社会进一步参与并监测我们的集体进步。这一系列的季度报告只是我们努力为流程问责制和透明度的新时代的方法之一。我希望这些报告有助于提高所有正在进行的工作的透明度，因此当事方可以跟踪活动，尤其是那些无法直接参与每个讨论的当事方。我们期待在2024年继续这些报告。真诚的，（由）Simon Stiell
使用 Gumbel-softmax 实现深度神经网络的端到端可学习 EEG 通道选择
摘要 — 目的。为深度神经网络开发一种高效的嵌入式脑电图 (EEG) 通道选择方法，使我们能够将通道选择与目标模型相匹配，同时避免与神经网络结合使用包装器方法所带来的巨大计算负担。方法。我们采用一个具体的选择器层来联合优化 EEG 通道选择和网络参数。该层使用 Gumbel-softmax 技巧来构建选择过程中涉及的离散参数的连续松弛，从而允许以传统反向传播的方式端到端地学习它们。由于经常观察到选择层在某个选择中包含两次相同的通道，我们提出了一个正则化函数来缓解这种行为。我们在两个不同的 EEG 任务上验证了这种方法：运动执行和听觉注意解码。对于每个任务，我们将 Gumbel-softmax 方法的性能与针对此特定任务量身定制的基线 EEG 通道选择方法进行比较：分别使用效用度量的互信息和贪婪前向选择。主要结果。我们的实验表明，所提出的框架具有普遍适用性，同时其性能至少与这些最先进的、针对特定任务的方法一样好（通常更好）。意义。所提出的方法提供了一种有效的、独立于任务和模型的方法来联合学习最佳 EEG 通道以及神经网络权重。
![arxiv：2402.06363v1 [cs.cr] 2024年2月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3ddec16645db39f41f09cb1eb4c0f25652f964b0.webp)
arxiv：2402.06363v1 [cs.cr] 2024年2月9日
大型语言模型（LLMS）的摘要最新进展启用了令人兴奋的LLM集成应用程序，该应用程序通过利用其先进的语言理解功能来执行基于文本的任务。但是，随着LLM的改善，对它们的攻击也有所改善。提示注射攻击是一个重要的威胁：它们欺骗模型偏离原始应用程序的说明，而是遵循用户指令。这些攻击取决于LLM遵循说明和无法分开提示和用户数据的能力。我们介绍了结构化查询，这是解决此问题的一般方法。结构化查询将提示和数据分为两个通道。我们实施了一个支持结构化查询的系统。该系统由（1）安全的前端制成，该前端将及时和用户数据格式化为特殊格式，以及（2）经过特殊训练的LLM，可以从这些输入中产生高质量的输出。使用新颖的微调策略对LLM进行了训练：我们将基础（非指导）LLM转换为结构化指令调节模型，该模型只会遵循查询及时的指示。为此，我们通过示例增加了标准指令调整数据集，其中还包括查询数据部分中的说明，然后微调模型以忽略这些指令。我们的系统大大提高了对迅速注射攻击的阻力，对公用事业的影响很小或没有影响。我们的代码在此处发布。
HighScope-Plan-Do-Do-Review-Ideas。 ...
区域卡：让孩子们放置柜台（熊柜台，恐龙柜台等）在他们打算工作或工作的区域卡上。一些主题项目的想法要放在区域卡上：尺寸分类：给每个孩子的三种尺寸熊家庭计数器之一。将三个尺寸的杯子传递给每个孩子。让他们将熊放在适当的杯子里，然后计划或召回。幼鸟：在地板上放一个呼啦圈，告诉孩子们假装它们是幼鸟，呼啦圈是巢。当您召集一个中心时，打算去那个中心的孩子们要进入“巢”。鸟巢：给每个孩子一个塑料鸟鸡蛋。在小组周围经过一个巢。每个孩子在计划或召回时将鸡蛋添加到巢中。错误框：给每个孩子一个错误的操纵。将小组周围的错误框传递，并让每个孩子在计划或召回时将其错误放在错误框中。马戏团戒指：将呼啦圈放在地板上，假装它是马戏团的戒指。打电话给每个孩子跳入戒指，做一个技巧，然后宣布他们打算工作的中心。汽车规划委员会：制作一个计划委员会，每个中心都在垫子上，并画通往每个中心的道路。给每个孩子一辆小玩具车。让他们开车去他们打算工作（或召回）的中心的道路。
2025 年 1 月 14 日
第一部分 - 官方会员指南 第一部分 - 简介 1.1 总则 1.2 粉丝关系 1.3 PBA 职业-业余赛事 (Pro-Ams) 1.3.1 握手 1.3.2 保龄球技巧 1.3.3 花式击球 1.3.4 感谢业余爱好者 1.4 媒体 1.4.1 公众人物 1.4.2 通知 PBA 公关部 第二部分 - 会员资格 2.1 会员类别 2.1.1 标准会员 2.1.2 正式会员 2.1.3 国际会员 2.2 会员平均标准 2.2.1 平均 200 2.2.2 PBA 锦标赛中的现金 2.3 会员条件 2.3.1 平均验证 2.3.2 身份验证 2.3.3 国际会员 2.3.4 未成年人同意2.3.5 最低会员等级 三 - 会员权益 3.1 折扣练习指南 3.1.1 参与中心 3.1.2 限制 3.2 PBA 300 球环计划 3.2.1 首 300 场比赛 3.2.2 额外 300 场比赛 3.2.3 网站访问 3.2.4 处理订单 3.2.5 球环交付 3.3 Bowlers Journal International (BJI) 订阅 3.4 pba.com 上的 Pro Shop 列表 3.5 会员专属门户 四 - 会员服务 4.1 一般信息 4.2 会员帐户 4.2.1 登录 4.2.2 新会员 4.2.3 现有会员登录功能 4.3 更改会员状态 4.3.1 未结余额 4.3.2 选择退出自动扣除会费 4.4 恢复会员资格 4.5 财务义务 4.5.1 缴纳会费
认证委员会公司（BOC）考试开发风格指南
•“明显不正确但合理的”可能包括常见的误解，常见错误，熟悉但不正确的短语，其中一些嵌入式的真理或紧密但不正确的信息。•“内容一致”是指所有分散者都处于同一“家庭”中。如果茎问“肌肉”，所有干扰因素都必须是“肌肉”。 M.通常，该项目词干应包括所有相关和回答问题所必需的信息。如有必要，可能会添加弹力点以清晰而简洁的方式呈现信息（即体征和症状）。项目符号信息应简短而简洁（没有完整的句子）。可能包括用于医疗目的的信息。n。项目的构建应避免在可能存在的术语，本地/地区/国家/机构法律，法规和/或政策和程序的情况下存在不一致或变化的地方。O。词汇应与入门级专业人员的水平一致。P.避免荒谬的反应。这些是如此令人难以置信，以至于没有测试者会选择它们。使用荒谬的响应可以通过减少测试项目中合理的干扰物数量来更轻松地猜测。这也可以说“所有上述”响应，“以上都不是”响应，“我不知道”响应以及“ A and B以上”响应。Q. 避免从教科书中逐字措辞。 这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。Q.避免从教科书中逐字措辞。这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。R.避免在项目中使用欺骗，幽默或教学。测试者必须能够在没有障碍的情况下与项目进行交互。S.避免导致不正确响应的技巧问题。