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催化人工智能工具和人才。
Sakhavi 的团队最近在与一家大型跨国金融服务客户的企业可持续发展报告项目中遇到了挑战。客户很难从来自不同来源的不同报告和手册中提取 PDF 文档形式的文本。项目团队由几位 AI、数据和平台工程师以及 AISG 学徒组成，他们希望将提取的信息输入自然语言处理 (NLP) 分类管道。然而，项目团队注意到管道的性能不如预期，因为他们使用的 PDF 提取工具返回了大量非结构化的乱码文本。
人工智能的机密计算和......
加密和标记化是类似的方法，它们将数据转换为乱码形式，保护数据免受无法访问解密密钥或去标记化引擎的外部人员的攻击。但这些方法有两个主要缺点。首先，如果应用程序需要处理纯文本数据，那么攻击者可以执行内存转储操作来访问纯文本数据或解密所需的密钥。在机密计算中，硬件隔离可以防止这种攻击。其次，加密和标记化会增加数据模型的复杂性和处理开销，从而缩短价值实现时间并增加运营成本。机密计算不需要修改数据模型，并通过专用硬件提供内存加密。
模式选择信标系统 (模式 S ... 的描述
通过增加 S 模式应答器装备，NAS 中的监视效果得到进一步增强。S 模式飞机可以通过从注册号或其他编号方案派生的代码唯一地标识，该代码与飞行员选择的 A 模式代码无关。点名监视中的 S 模式飞机不受同步乱码的影响。内置于 S 模式协议中的错误检测、错误纠正和自适应重审降低了对 ATCRBS 干扰的敏感度并提高了整体链路可靠性。S 模式应答器的容差比旧的 ATCRBS 应答器更严格，并且通常在下行链路频率和周转时间等参数中表现出较小的变化。与 ATCRBS 相比，整体监视精度提高了四倍。同质的 S 模式技术将以与 S 模式技术带来的风险缓解因素成正比的速率提供 NAS 中的安全性。
概述和Hysupp Python软件包
摘要 - 光谱像素通常是由于高光谱传感器的空间分辨率低，双散射和材料中材料中的亲密混合物的空间分辨率，因此材料的纯光谱（称为Endmerbers）的混合物。Unbiming估计像素内末端成员的分数丰度。根据末日的先验知识，线性混合可以分为三个主要组：受监督，半监督和无监督（盲人）线性脱节。图像处理和机器学习方面的进步很大程度上影响了Untriging。本文概述了高级和常规的乱码方法。此外，我们在三类的高级技术和常规技术之间进行了批评比较。我们比较了三个模拟和一个真实数据集上未混合技术的性能。实验结果揭示了针对不同的混合场景的不同混合类别的优势。此外，我们提供了一个基于python的开源软件包，请访问https://github.com/behnoodrasti/hysupp，以复制重新恢复。
李白晨等人2023.pdf
这项超高场 7 T fMRI 研究探讨了是否存在一个大脑区域核心网络来服务于身体感知的不同方面。参与者观看了猴子和人类面部、身体和物体的自然视频，以及用于控制低级特征的马赛克乱码视频。进行了基于独立成分分析 (ICA) 的网络分析，以在体素和网络级别发现身体和物种的调节。在身体区域中，中额回和杏仁核的物种选择性最高。两个大型网络对身体具有高度选择性，分别由侧枕叶皮层和右侧颞上沟 (STS) 主导。右侧 STS 网络表现出较高的物种选择性，其显著的人体诱导节点连接集中在纹外体区 (EBA)、STS、颞顶交界处 (TPJ)、运动前皮层和下额回 (IFG) 周围。这里发现的人体特定网络可以作为人体的大脑范围的内部模型，作为依赖身体描述的各种过程的入口点，作为其更具体的分类、动作或表情识别功能的一部分。
来自 Mod 的简单后量子无意识传输协议...
摘要。不经意传输 (OT) 是一种基本加密协议，在安全多方计算 (MPC) 中起着至关重要的作用。大多数实用的 OT 协议（例如 Naor 和 Pinkas (SODA'01) 或 Chou 和 Orlandi (Latincrypt'15)）都基于类似 Diffie-Hellman (DH) 的假设，并且不具有后量子安全性。相反，MPC 协议的许多其他组件（包括乱码电路和秘密共享）都是后量子安全的。随着量子计算的出现，对非后量子 OT 协议的依赖带来了重大的安全瓶颈。在本文中，我们通过构建一个基于 Saber（一种基于 Mod-LWR 的密钥交换协议）的简单、高效的 OT 协议来解决这个问题。我们实现了我们的 OT 协议并进行了实验以评估其性能。我们的结果表明，我们的 OT 协议在计算和通信成本方面都明显优于 Masny 和 Rindal (CCS'19) 提出的最先进的基于 Kyber 的后量子 OT 协议。此外，我们的 OT 协议的计算速度比 Chou 和 Orlandi (Latincrypt'15) 提出的最著名的基于 DH 的 OT 协议更快，使其在高带宽网络设置中具有竞争力，可以取代基于 DH 的 OT。