XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System双刃剑
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
积极的人工智能：设计与幸福感相符的人工智能所面临的关键挑战
人工智能 (AI) 是一把双刃剑：一方面，人工智能有望带来巨大进步，造福人类；另一方面，人工智能也带来了巨大的（甚至是生存性的）风险。随着人工智能日新月异的发展，许多人越来越担心人工智能对他们生活的影响。为了确保人工智能取得有益的进步，一些研究人员提出将“福祉”作为管理人工智能的主要目标。本文探讨了为福祉而设计人工智能的关键挑战。我们将这些挑战归类为以下问题：根据具体情况建模福祉、根据具体情况评估福祉、设计干预措施以改善福祉以及长期保持人工智能与福祉的一致性。这些挑战的确定为努力确保人工智能发展与人类福祉保持一致提供了空间。
网络安全中的生成AI
AI技术的快速进步，尤其是与机器学习（ML）和深度学习（DL）相关的技术的快速进步，已大大扩大了自动化系统攻击和防御能力的范围。ml是指可以在不明确编程的情况下从数据中学习的算法，而DL通过利用复杂的人工神经网络来基于ML构建ML，以从数据中的复杂模式中学习。但是，这一进度呈现了一把双刃剑。一方面，AI增强了网络安全度量，从而能够开发出强大的预测安全系统。另一方面，它具有同等授权的网络对手，他们利用这些技术来开发可超越传统安全措施，适应新环境并以惊人效率逃避检测的恶意软件。
人工智能生成内容对元宇宙新数字经济发展的机遇与挑战
摘要。元宇宙是数字经济发展的新兴产业，亟待技术创新突破，推动新一轮发展。以ChatGPT为代表的AIGC技术具有渗透性、扩散性和颠覆性，以符合人类逻辑思维和习惯的人机交互方式，为元宇宙发展提供了新的内容供给范式。元宇宙将在基础层、关键技术层、应用层等获得新一轮发展动力，带动新型业务快速发展；同时，沉浸式的人机交互将放大AIGC这把双刃剑的负面影响，带来更复杂、更棘手的行业监管、技术伦理等治理问题。总之，发展并非一朝一夕，需要长期研究核心技术，围绕大算力快速构建新型基础设施，协同发展支撑安全可控治理体系。
人类人工智能概念研究
人工智能 (AI) 是一项新兴技术，有望在各个行业和领域大有可为 (O'Connor, 2020)。它已成为一个突出的主题，为新的商业动态铺平了道路。人工智能仍处于起步阶段，由于潜力巨大，预计将带来可观的投资回报。壳牌阿曼营销公司是该国领先的燃料零售商之一，已运营五十多年 (Shell Oman, 2021)。展望未来，该公司面临着一个充满挑战的局面，因为原油价格上涨及其对燃料价格的比例影响是一把双刃剑。虽然高价格对政府收入有有利影响，但对消费者产生不利影响，因为燃料价格上涨会抑制消费。拥有可支配资源的公司最终会寻求一定程度的优化，这也涉及组织内的各个职能。
人工智能时代造纸行业可持续增长战略
人工智能时代的到来彻底改变了每个行业，导致一些行业衰落甚至从市场上消失。要制定人工智能时代的可持续增长战略，必须在建设性破坏的框架下建立新的范式。简单的范式转变已不再足够。造纸业也不例外；如果有什么不同的话，那就是它对适应的需求更加明显。在人工智能时代，该行业面临着一把双刃剑。一方面，人工智能通过创新和效率提供了推动可持续增长的巨大潜力。另一方面，如果适应延迟或不足，则会带来加速行业衰落的巨大风险。具有创造性思维的创新人才对于推动可持续增长至关重要。值得注意的是，这样的人才不太可能被机器人等人工智能技术取代。造纸行业的可持续增长战略强调与人工智能技术和谐相处而不是与之竞争的重要性。在这种情况下，值得回顾一下“因祸得福”这句话。
人工智能在网络间谍攻击中的作用
1,2 学生，Sastra Deemed 大学 摘要 本研究论文旨在全面研究网络间谍活动，即通过数字手段秘密获取机密信息，已成为现代互联技术时代的一个关键威胁。数据泄露的目的仅仅是通过泄露受害者的私人信息来损害受害者的声誉。人工智能在网络安全数据保护中起着至关重要的作用。它有可能增强我们的网络防御。但是，像所有其他强大的工具一样，人工智能也可能是一把双刃剑。它是加强我们安全的关键，同时也释放了一种新的网络威胁。在这个现代时代，人工智能的使用针对的是国家的战略、经济、政治和国家利益。因此，本文的作者主要分析了对敏感在线数据库的网络威胁、各国在数字安全和隐私受到侵犯时保护其公民的法律义务、印度监管框架的有效性、可以实施的遏制这些威胁的省级措施以及国际谴责对遏制此类威胁的影响。关键词：网络间谍、人工智能、网络威胁、双刃剑、竞争优势。背景：网络间谍是一种隐蔽活动，旨在从个人、组织、利益相关者或政府那里获取敏感信息，如今，随着其向数字世界的扩展，网络间谍已成为全球主要威胁。传统上，间谍相关活动始于手动黑客技术，例如利用软件漏洞、社会工程或复杂的网络入侵。随着人工智能 (AI) 的出现和发展，它慢慢改变了网络间谍活动的格局，带来了新的机遇和风险。1 人工智能与网络安全的整合和结合为更先进的技术开展间谍活动打开了新的大门，同时也提高了各种防御机制的能力。人工智能在自动化任务方面具有无与伦比的优势，这些任务在某个时间点被认为是繁琐或繁重的，例如扫描和分析大量数据集以及识别各种威胁漏洞等活动。先进的机器学习算法现在能够检测网络行为中的模式，这些模式可能表明存在可利用的弱点或有价值的
模式识别 - 牛津大学研究档案
尽管量子神经网络（QNN）最近在解决简单的机器学习任务方面显示出令人鼓舞的结果，但二进制模式分类中QNN的行为仍未得到充实。在这项工作中，我们发现QNN在二元模式分类中具有致命的脚跟。为了说明这一点，我们通过介绍和分析嵌入具有完全纠缠的QNN家族的新形式的对称性形式，从而对QNN的性质提供了理论上的见解，我们将其称为否定性。由于否定对称性，QNN无法区分量子二进制信号及其负面信号。我们使用Google的量子计算框架在二进制模式策略任务中经验评估QNN的负对称性。理论和实验结果都表明，否定对称性是QNN的基本特性，经典模型并非共享。我们的发现还暗示否定对称性是实用量子应用中的双刃剑。
用于二元模式分类的量子神经网络的负对称性
尽管量子神经网络 (QNN) 近期在解决简单的机器学习任务方面表现出良好的效果，但 QNN 在二元模式分类中的行为仍未得到充分探索。在这项工作中，我们发现 QNN 在二元模式分类中有一个致命弱点。为了说明这一点，我们通过展示和分析嵌入在具有完全纠缠的 QNN 系列中的一种新对称形式（我们称之为负对称），从理论上洞察了 QNN 的属性。由于负对称性，QNN 无法区分量子二进制信号及其负对应信号。我们使用 Google 的量子计算框架，通过实证评估了 QNN 在二元模式分类任务中的负对称性。理论和实验结果均表明，负对称性是 QNN 的基本属性，而经典模型并不具备这种属性。我们的研究结果还表明，负对称性在实际量子应用中是一把双刃剑。