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Gul Shahzad博士在电子和Power Engg部门担任助理教授，也是人工智能实验室的总监。他曾在韩国韩国的电子工程学领域获得博士学位，并在从事韩国政府资助的智慧城市项目时在物联网（IoT）的领域进行了研究。Gul博士从德国获得了传播工程信息的硕士学位，并在Franhofer Institute和Max Planck Institute曾在德国的两个著名的研究与发展组织工作。在Pnec-Nust中，Gul博士参与了相关领域的研究生和研究生级别的教学，例如AI和决策支持系统，AI和机器学习，高级无线通信，数字信号处理。他还是NRAI（人工智能和机器人技术）社会的创始人和顾问，该社会参与了启用AI的人形机器人的发展。
可证明且实用的：通过Langevin Monte Carlo
探索技术对于能够解决新的复杂问题的代理至关重要。基于拉普拉斯近似的汤普森采样是当值函数比线性更一般形式时，对后验分布不是一个很好的估计。在高维问题中具有一般协方差矩阵的高斯分布的采样在计算上效率低下。
犬髋关节发育不良：何时参考手术 实用的药理学补充和新兴的医学疗法，用于狗的充血性心力衰竭 毒理学何时以及如何诱导毒素摄入后小动物的臭味 消除饮食试验 狗的脾脏：差异，诊断和...
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Stegastylegan：迈向通用和实用的生成图像隐志
由于具有促进安全性和散装嵌入能力的潜力，生成图像隐志的最新进展引起了人们的关注。但是，通常用于特定任务的生成隐志方案，并且几乎不应用于具有实际约束的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种通用的生成图像steganography方案，称为隐肌Stylegan（Stegastylegan），该方案符合同一框架内的安全性，容量和稳健性的实际目标。在Stegastylegan中，使用新颖的分布保护秘密数据模块（DP-SDM）用于通过保留模型输入的数据分布来实现可证明的固定构成图像隐肌。此外，发明了一种通用和有效的秘密数据提取器（SDE），以进行准确的秘密数据提取。通过选择是否在训练过程中合并图像攻击模拟器（IAS），一个人可以获取两个具有不同参数但相同结构（发电机和提取器）的模型，以进行无损和有损的通道隐秘通信，即Stegastylegan-ls and Stegastylegan和Stegastylegan。此外，通过与GAN倒置交配，也可以实现有条件的生成型软糖。实验结果表明，无论是对于无损或有损的通信陈列而言，提出的Stegastylegan都可以显着超过相应的最新计划。
迈向人工智能安全领域更实用的威胁模型
最近的研究发现了人工智能安全研究与实践之间的差距：学术界研究的威胁并不总是反映人工智能的实际用途和安全风险。例如，虽然模型通常是孤立地研究的，但在实践中，它们构成了更大的机器学习管道的一部分。最近的研究还提出，学术攻击引入的对抗性操纵是不切实际的。我们迈出了描述这种差异的全部程度的第一步。为此，我们重新审视了人工智能安全研究中研究最多的六种攻击的威胁模型，并通过对 271 名行业从业者的调查将它们与人工智能在实践中的使用情况相匹配。一方面，我们发现所有现有的威胁模型确实都适用。另一方面，存在着明显的不匹配：研究往往对攻击者过于慷慨，假设攻击者可以访问在现实世界中并不经常获得的信息。因此，我们的论文呼吁采取行动，研究更实用的人工智能安全威胁模型。
bandfuzz：一个实用的框架，用于与强化学习进行协作融合
近年来，协作模糊已成为一种有效而有效的方法来发现软件漏洞。这种协作方法利用了多个模糊器的优势来增强模糊过程的总体功效。这种方法的显着例子[1-4]包括诸如Autofz [3]之类的项目，该项目结合了11种不同的模糊剂的集体努力和Pastis [1]，这是SBFT23竞争中展示的三个模糊剂的组合。这些举措证明了在各种软件应用程序中出土漏洞的协作模糊的巨大潜力。协作模糊的原理很简单：通过结合不同的模糊技术，我们可以创建一个更强大，更具智力的绒毛。每个模糊器都贡献其独特的优势，例如不同的突变操作或种子选择策略。通过合并这些独特的方法来实现的协同作用显着增加了发现以前有用的软件脆弱性的可能性，甚至在
实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。
人工智能机器 DABUS 发明了一种新颖且实用的东西，但美国专利商标局却不买账
本文不涉及仅作为辅助创造过程工具的人工智能系统（例如，用于模拟产品压力测试的复杂计算机程序），因为当计算机技术仅协助人类发明者时，无需解决专利性问题。本文也不涉及人工智能在发明过程中执行了更重要部分，但人类贡献了一些发明或发现功能的发明。相反，本文关注的是人工智能机器的新颖发明没有显著的人类输入，也就是说，人工智能生成的发明没有人能如实地说“这是我的新颖想法”。这些发明会产生法律问题，因此本文仅讨论“创造性人工智能”，它有两个关键特征：（i）它是自学的，这意味着它执行某些功能的能力会随着时间的推移而提高；（ii）它独立于人类用户进行评估和决策。56
用实用的全稳态电池使用功能化的干电极来提高电化学性能
随着迅速扩大的电动汽车（EV）市场，由于与常规的锂离子电池（LIBS）相比，由于其固有的优势和高能量密度的固有优势，迫切需要开发全稳态的LI电池（ASSB）。1将无机固体电解质（SES）作为必不可少的组件掺入可以利用Li金属阳极和高能量密度阴极，从而增加了能量密度。2领先的Sul sulsulese材料，例如Li 9.54 SI 1.74 P 1.44 S 11.7 Cl 0.3和Li 6.6 Si 0.6 SB 0.6 SB 0.5 S 5 I，在室温下在10 ms-cm-1上实现了极高的LI +电导率，在室温下，使用这些材料在室温下具有出色的液体效果，证明其具有杰出的液体性能与它们的液体效果相比可比性。3,4此外，sulsulsEs具有显着的低杨氏模量，可在室温下易于容易。5
人工智能可改善患者治疗效果——实用的随机对照试验是秘诀
要理解这些研究为何存在缺陷，我们需要了解核心问题：由于评估结果不充分、非随机，两组患者（常规护理组和 AI 干预组）在影响结果的特征上存在系统性（非随机性）差异。要得出 AI 应用改善患者结果的因果结论，所有其他因素的差异都需要完全由偶然因素造成或经过充分调整。在观察性研究或不充分的研究设计（例如前后研究或计划不周的阶梯楔形设计）中，这种情况很少见。一个常见的误解是，调整潜在的混杂变量将解决这个问题，并消除治疗选择偏差和残留混杂。通常，情况并非如此，因为研究人员没有记录、无法获得或甚至不知道所需的变量。在大多数情况下，不应将残留混杂列为论文中的限制，然后继续使用该模型进行患者护理，而应将残留混杂视为致命缺陷，并在将模型用于患者护理之前对其进行随机测试。