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ChatGPT 和生成式 AI 聊天机器人：科学、医学和医学领袖面临的挑战和机遇
ChatGPT 和其他类似的生成式 AI 工具能够生成与人类创建的文本相似的文本，这导致这项新技术既受到批评也受到支持。这些新的 AI 技术为医疗系统中的医疗领导者带来了挑战，同时也提供了新的机遇。本文总结了这些挑战和机遇，并提供了潜在的前进方向。ChatGPT 等 AI 工具引起人们的主要担忧是，它们能够生成流畅且写得很好的文本块，以至于与人类创作的内容难以区分，这引发了人们对其用于欺诈和抄袭的担忧。部分问题在于，即使对于专业的 AI 文本检测软件来说，ChatGPT 生成的文本也很难与人类生成的文本区分开来，这导致其创建者 OpenAI 发布了自己的 AI 检测工具；然而，这个工具本身并不完全准确，因为它得出的结论是，圣经中的前几段文字很可能是在测试过程中由人工智能生成的。2
Sony Honda Mobility在CES®2025
SHM旨在通过重新定义人们与流动性之间的关系来彻底改变流动性体验。第一个模型Afeela 1通过集成高级软件和高性能硬件，追求人与车辆之间的互动关系，从而产生智能移动性。afeela 1将继续发展为一种新形式的移动性，通过与创建者和正在进行的软件更新的合作，与人保持紧密联系。Afeela 1配备了高级驾驶员辅助系统（ADA），可减轻驾驶压力，并提供安全可靠的移动性体验，以及可以与车辆进行通信的交互式个人代理。机舱具有独特的音响系统，并为每个座椅提供了最佳放置，使乘员可以享受各种应用程序和娱乐内容。车辆的性能旨在提供与驾驶员的团结感，确保敏捷和稳定的处理，同时为所有乘客提供高质量的骑行。外部和室内设计追求细节的和谐和永恒的美学，内部使用高质量的功能
SIGCHI 会议论文格式
摘要 低成本移动设备热像仪的出现为用户提供了新的实用和创意前景。虽然最近的研究已经调查了新手如何在结构化活动中使用热像仪进行能源审计任务，但关于“野外”使用及其挑战或机遇的问题仍然存在。为了研究这些问题，我们分析了 1,000 个 YouTube 视频，这些视频描述了非专业新手用户对热像仪的日常使用。我们按内容领域对视频进行编码，确定是否存在有关热成像的常见误解，并分析了评论主题中的问题。为了补充这一分析，我们对 YouTube 内容创建者进行了在线调查，以更好地了解用户的行为和动机。我们的研究结果描述了常见的热成像用例，扩展了围绕新手遇到的挑战的讨论，并对未来热成像系统和工具的设计产生了影响。
基于芯片的量子密钥分布
1简介信息的安全传输需求至关重要取决于组织中偏执狂的水平。因此，有必要在政府组织内（尤其是国防或大型公司，尤其是在商业秘密方面）维护安全的信息传输。但是，我们如何安全地发送消息？密码学是古老的秘密写作艺术，一直是争夺和混乱的结合。明文（消息）的良好争夺是许多对称键加密方案的基础，例如高级加密标准（AES）。还有使用一对密钥，与创建者或发件人相关的公共密钥的不对称加密算法或公共密钥分配系统，用于加密Mes-sages和私钥，仅接收器（通常是发起者）才能解密该信息。这样的公共密钥方案是敌对的 - 萨米尔 - 阿德曼（RSA）协议，该协议基本上依赖于考虑两个大质数的困难。构思更早（至少在10年前），但最终于1983年发表，Wiesner概述了
数据重用中的改变价值：非指定社区和创作过程
虽然数据重用的定义尚有争议（见 van de Sandt、Dallmeier-Tiessen、Lavasa 和 Petras，2019 年），但从广义上讲，数据重用涉及“[…] 研究中，部分或全部分析数据由重用者或其研究团队成员以外的其他人收集”（Curty、Crowston、Specht、Grant 和 Dalton，2017 年）。数据重用的此类定义通常基于这样的假设：重用者是特定指定社区的一部分（由开放档案信息系统定义，2012 年），通常是科学界的一部分。指定社区与数据生命周期一起发展（Baker、Duerr 和 Parsons，2015 年），与监测活动有关（空间数据系统咨询委员会，2012 年，第 4-19 页）。数据管理的一个重要目标就是“从除创建者以外的研究人员看不到的数据转变为其他研究人员可以轻松找到的集合”（Kethers、Treloar 和 Wu，2017，第 2 页）。
乌龟：经过身份验证的加密方案
Internet为用户之间的几种形式的相互作用提供了一个开放平台。鉴于网络的开放性质，由于不良行为者利用了毫无戒心的用户，因此存在信任问题。基于密码学的系统可以为实现信任提供正确的工具。有两个广泛的密码系统类别：对称键的加密和不对称键的加密[6]。对称键的加密和解密使用相同的密钥和一对密钥（私有和公共密钥）进行加密和解密，以进行非对称键的加密。身份验证的加密（AE）允许多方以保密和完整性交换消息。用户可以验证消息创建者的真实性，并防止可以侵蚀信任的消息伪造。当今的电子交易仅部分是由于安全身份验证的加密方案的发明。我们的工作使用对称键加密原始
在线视觉创造力的观众定义的概念
摘要尽管有兴趣开发理论模型和技术以增强创造力，但各个领域的现有创造力研究缺乏以用户为中心的创造力定义，可以在当今的数字空间中进行操作。为了解决这个问题，我们在研究网站上进行了混合方法纵向研究，该研究网站反映了Bēhance的内容，Bēhance是一个流行的创意人群平台。具体来说，我们研究了内容创建者和消费者如何通过文本，视觉，定量和行为数据在线创意内容探索和反思。分析和三角测量这些多个数据流，我们从其真正的“用户”的角度概念化了创造力。共同强调了（1）在现有文献中尚未强调的创造力的构造，（2）用户角色对内容探索和创造力概念的影响，以及（3）机器和人类用户对创意内容的看法之间的差异。我们相应地讨论了理论和实际含义。
使用Atlas.ti
摘要。目的：本研究旨在分析Instagram上审美摄影中颜色和构图的主要趋势，并探索其对用户互动的影响，特别是喜欢和评论。鉴于视觉美学在数字营销中的作用越来越大，了解这些要素对于旨在最大化参与度的内容创建者，品牌和企业至关重要。与以前关注一般社交媒体参与的研究不同，这项研究使用Atlas.ti整合了技术驱动的定性分析，从而实现了结构化编码和视觉元素的主题识别。方法：在591个Instagram帖子上进行了定性内容分析，该帖子标记为#AmestheticPhotography和#visualaesthetic。使用Instagram刮擦（Phantombuster）收集数据，同时提取视觉（调色板，组成技术）和文本（字幕，元数据）元素。ATLAS.TI软件用于分析重复出现的视觉模式，并通过Google Colab和Python进行了颜色提取，以进行准确性。结果：结果表明，自然色（48.18％）和柔和的音调（30.90％）在美学摄影中占主导地位，由于它们的和谐和平静的效果，促进了更高的参与度。组成技术，例如中心对准（40.51％）和三分之二（23.27％）的规则（23.27％）与用户互动显着相关，因为它们与认知负载理论和视觉感知原理一致。此外，与更长的标题相比，简短的字幕（≤10个单词）在增强参与度，平均获得8,876个赞和4,432条评论方面更有效。新颖性：这项研究弥合了视觉美学和计算分析之间的差距，使用Atlas.ti系统地检查社交媒体趋势。与以前仅关注定量指标的研究不同，该研究提供了对颜色和组成如何影响参与度的定性见解。这些发现为内容创建者，设计师和营销人员提供了实用的指导，这表明强大的视觉组成和色彩和谐可以增强受众的参与度。关键字：审美摄影，视觉趋势，调色板，用户参与，Instagram 2024年9月 / 2025年2月修订 / 2025年2月接受此工作，该工作已在创意共享归因4.0国际许可下获得许可。
印度信息技术设计与制造学院 Kancheepuram 是印度政府教育部建立的技术教育和研究卓越中心，致力于设计和制造导向
Navakanta Bhat 教授，印度班加罗尔印度科学研究所纳米科学与工程中心 (CeNSE) 教授 Navakanta Bhat 博士自 1999 年起就在印度班加罗尔印度科学研究所任教，目前是该所纳米科学与工程中心的教授。他在纳米电子学和传感器技术领域做出了重大贡献。他是班加罗尔印度科学研究所国家纳米制造中心的创建者，该中心的设施堪称世界一流。他于 2002 年以优异成绩毕业于德国慕尼黑联邦国防军大学，获得学士学位。2001 年至 2006 年，他在比利时鲁汶大学间微电子中心工作，研究 FinFET、金属栅极和逻辑技术中的高 κ 集成。自 2006 年起，他一直在印度理工学院孟买分校电气工程系任职，目前担任该系教授。