人工智能和机器学习工具(包括生成模型和深度伪造技术)的广泛使用,使得任何人都可以以最小的努力、低成本和更高的真实感令人信服地创建和/或修改媒体。这种快速发展对传统验证方法构成了重大挑战,传统验证方法可能难以跟上这些技术日益复杂化和规模化的步伐。因此,验证方法的准确性和有效性受到越来越大的压力,使消费者更容易受到错误信息的攻击和影响。人工智能生成的媒体 1 的滥用也对组织构成了重大的网络威胁,包括通过冒充公司高管和使用欺诈性通信来访问组织的网络、通信和敏感信息。其中一些威胁在之前的联合网络安全信息表 (CSI) 中有所描述:将深度伪造对组织的威胁具体化。[3] 除了这些特定的威胁之外,人们对多媒体内容固有的普遍信任正在迅速消失。因此,加强信息完整性的需求从未如此迫切。 [4] 虽然水印等其他技术也可用于媒体出处,但内容凭证(尤其是持久内容凭证)才是本报告的重点2。
摘要:本研究探讨了叙事抄写Nexus的开发,叙事抄写Nexus是一种AI驱动的系统,通过利用高级机器学习(ML)模型从最小用户输入中产生沉浸式的讲故事的体验。该系统将简短的句子或一些关键字转换为结构化的叙述,该叙述通过波形复发性神经网络(WRNN)进一步增强,用于现实的音频叙事和动态视频综合的生成对抗网络(GAN),从而创建无缝的多媒体表现。已经建立了一个结构化的分析框架来自动化内容创建,研究了ML驱动的讲故事在教育和互动娱乐等领域的有效性。通过整合AI驱动的文本生成,语音综合和视觉生产,该项目展示了计算智能如何增强叙事体验并彻底改变数字内容创建。
此处提供的信息是在接收者在使用前自行确定其用途适用性的条件下提供的。在任何情况下,Interface Polymers Limited 对于因使用或依赖此处信息或该信息所指产 品而导致的任何性质的损害不承担责任。此处所包含的内容不应被解释为建议使用任何与专利冲突的产品、工艺、设备或配方,且 Interface Polymers Limited 不对使用 这些内容是否侵犯任何专利作出任何明示或暗示的声明或保证
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本文件中的所有信息仅供参考。本文件所载信息为一般性信息,可能与实际应用有所不同。客户负责确定本文件中的产品和信息是否适合客户使 用,以及确保客户的工作场所和处理方式符合适用的法律和其他政府法规。本资料中呈现的产品可能不会在杜邦所在的所有地区进行销售和 / 或 供货。所做的声明可能尚未获准在所有国家 / 地区使用。请注意,物理性质在不同条件下可能会有所差异,本文所述的运行条件旨在延长产品使 用寿命和 / 或提高产品性能,但最终将取决于实际情况,并且在任何情况下都不能保证达到任何特定结果。杜邦对于本文档中的信息不承担义务 或责任。除非另有明确说明,否则对于“杜邦”或“本公司”的指称是指向客户销售产品的杜邦法律实体。不提供任何保证;明确排除所有关于适 销性或适合特定用途的隐含保证。不得任意侵犯杜邦或他方拥有的任何专利权或商标。除非另有说明,否则杜邦椭圆形标志、杜邦 ™ 、以及所有 标注有 ® 、 SM 或 ™ 的商标和服务标识,均为杜邦公司或其关联公司所有。 ©2024 杜邦版权所有。
目前人工智能交互元素的提取速度慢,提取效率低,导致人工智能交互效果不佳。因此,针对数字多媒体技术,发展了一种新的人工智能交互方法,基于当前的人工智能背景进行分析,为交互场所提供良好的环境基础,使其能够在交互之后融入人工智能技术。针对目前数字多媒体技术在人工智能交互设计运用中存在的问题,基于多媒体技术,创新思维,进行人工智能技术的创新探索。在深入分析数字多媒体技术的基础上,分析人工智能技术与数字多媒体技术的关系,提出一种基于数字多媒体技术的人工智能交互设计系统。最后通过案例分析验证了数字多媒体技术在人工智能交互设计上的应用。
对于所有外部检查,活动将在收到检查报告之日起 30 个日历日内通过其指挥官或主任向 CES/CEIE 发送备忘录,IAW EMP 4.5.2。如果 CES/CEIE 在 30 个日历日内未收到此备忘录,则将通过 MSG 指挥官向指挥官或主任发送备忘录。对于内部检查,指挥官或主任必须在检查后 30 天内根据 EMP 4.5.2 签署 ACAP。
Bigdan Ionescu 1,Henning M£2,Maria Drold 1,JohannesRèuckert3,Asma Ben Abacha 4,Ahmad Idrisssi-Yagir 3,Schaltic 8,Schaltic 8,System Schmidt 7,Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
flap 之间存在动态转换,使所需 DNA 信息有机会 与基因组的靶标链结合,之后 5' flap 会在细胞修复 的过程中被切除,经过 DNA 修复过程,最终实现基 因组信息的修改 ( 图 1 ) 。在这个过程中,融合蛋白 承担了切割目标位点非靶标链和逆转录的双重功 能,而 pegRNA 既引导 PE 识别目标位点,又包含了编辑 所需的信息。通过这 2 个组分, PE 系统实现了识 别、切割、起始逆转录的引物序列结合、逆转录等一 系列过程,并将所需 DNA 信息直接逆转录至目标 位点的断裂处 [ 26 ] 。 PE 系统的设计非常简单精巧,无 需引入 DNA 模板,也不产生双链断裂,是一种非常
编码特征作为预测结果,邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知,用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性,有共同的认知习惯。 1 )就属性语义来看,认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相:国军 标对色彩的应用有明确的规范,在进行色相编码时, 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯,严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩,也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如,在界面 设计中,一般认为红色表示危险,黄色表示警告,绿 色表示安全。明度:实验表明,在深色背景下,明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高,合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计,能够有效 降低用户的学习成本。饱和度:饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大, 饱和度越大;消色成分越大,饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注,帮助用户集中 注意力。形状:在战术显控系统中,涉及形状属性的 元素主要为图形和符号,包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时,现有图符应遵循沿用的原则,新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计,以符合用户 认知习惯、缩短学习过程,提高交互效率。尺寸:根 据实验结果显示,信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比,信息越重要,尺寸越大。位置:用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时,应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性,同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 )就情感语义来看,战时用户的生理和心理负 荷较高,任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看,影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力,而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时,可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果,战术显控系 统的主色可以选用冷色调,明度、饱和度不宜过高, 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息,可采用高明度或高饱和度的色 彩,以提高用户的警觉性。