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人工智能 - 音乐疗法 - 以及对抗......的斗争
论文摘要：现在，社会比以往任何时候都更努力地保持心理健康，随着人工智能的新进展和新兴医疗实践（如音乐疗法），我们可以用独特和个性化的方式对抗精神疾病。本研究的目的是了解音乐、人工智能和精神疾病之间的关系。本研究重点关注人们目前与音乐（疗法）和人工智能的互动，以及如何将它们整合到智能家居系统中以改善用户的日常生活。130 名参与者完成了一项调查，调查中询问了他们与音乐、人工智能和精神疾病/健康的关系。根据他们的回答，我们创建了一组访谈问题，并进行了两次半结构化访谈。所有结果都经过分析并按重要性排序。调查和访谈的结果表明，音乐以不同的方式融入每个人的生活，这促使人们需要个性化的智能家居系统。所有参与者都发现智能家居助手会有所帮助，并会对他们的心理健康产生积极影响。这种智能家居系统/助手将带来个性化、适应性强的音乐和引人入胜的体验。
使用生成对抗网络
准确的湍流预测非常昂贵，因为它需要一个限定时间的时间步骤来推进管理方程以解决快速发展的小规模动作。随着各种机器学习（ML）算法的最新开发，有限的时间预测成为减轻计算负担的有希望的选择之一。然而，对小规模动议的可靠预测具有挑战性。在这项研究中，开发了基于生成对抗网络（GAN）的数据驱动的ML框架的预测网络，用于快速预测湍流，使用相对较少的参数，高精度降至最小的湍流。特别是，我们使用直接的数值模拟数据在有限的交货时间内学习了二维（2-D）腐烂的湍流。开发的预测模型可以在有限的交货时间内准确地预测湍流场，最多是Eulerian积分时间尺度的一半，大规模动作保持相当相关。量表分解用于解释可预测性，具体取决于空间量表，并研究了潜在变量在歧视者网络中的作用。GAN在预测小规模的湍流中的良好性能归因于潜在变量的尺度选择和尺度相互作用能力。此外，通过利用预测网络作为替代模型，开发了一个名为ControlNet的控制模型，以识别驱动流量段的时间演变的扰动模型，以优化指定目标函数的方向。
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出色。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
使用生成对抗网络
阿拉伯手写识别（AHR）由于阿拉伯文字的复杂性和培训数据的可用性有限，提出了独特的挑战。本文提出了一种在强大的CNN-BLSTM体系结构中集成生成对抗网络（GAN）以进行数据增强的方法，旨在显着提高AHR性能。我们采用了CNN-BLSTM网络，加上连接式时间分类（CTC）进行准确的序列建模和识别。为了解决数据限制，我们结合了基于gan的数据增强模块，该模块在IFN-En-Enit Arabic手写数据集中训练，以生成现实和多样化的合成样本，从而有效地增强了原始的培训语料库。对IFN-ENIT基准的广泛评估证明了采用方法的功效。我们达到95.23％的识别率，超过基线模型3.54％。本研究提出了一种有希望的AHR数据增强方法，并证明了单词识别准确性的显着提高，为更健壮和准确的AHR系统铺平了道路。
土壤，肥料和对抗气候变化
通过明确的策略并传播Vermicompost农业的专业知识，每个牲畜农场都可以作为潜在的Vermicompost农场，作为副业。or-ganika nova免费提供建立和运营Vermicostosting Farm的专业知识（小册子：筹集加利福尼亚红蠕虫的手册32）。农民没有额外的努力，除了牲畜农场活动之外，还可以运行ver养农场并生产生物胡穆斯肥料。政府应认识到通过Vermicompost耕种和使用Vermicompost肥料来治愈土壤的潜力。这可以将其纳入初创公司的补贴中，而且还可以补贴“市场放置”和用作肥料作为圆顶产品。除了环境可持续性（治愈土壤/替代土壤的碳储层）外，农村部分的经济利益还可以符合“没有人落后”的策略）。
对抗，克劳福德的遗产...
* Paul F. Rothstein是乔治敦法律的Carmack Waterhouse法学教授，也是美国法学院协会证据部分的2024年Wigmore Lifetime成就奖的获得者。Ronald J. Coleman是纽约大学法律律师事务所的代理助理教授，耶鲁大学法学院信息协会项目的来访者，乔治敦法律的法学兼职教授。 本文是为2024年3月的密歇根大学法律改革杂志研讨会准备的，截至该日期。 可以说，最近的最高法院案，史密斯诉亚利桑那州，144 S. Ct。 1785年（2024年），这里提出的某些问题（尤其是关于法医报告），但在这里尚未探讨任何此类影响。 作者要感谢安德鲁·格斯里·弗格森（Andrew Guthrie Ferguson）引起了韦登案的关注，以及理查德·弗里德曼（Richard D. Friedman）和密歇根大学法律改革杂志，邀请撰写本文。 1。 Crawford诉华盛顿，541 U.S. 36，68（2004）。 2。 罗纳德·J·科尔曼（Ronald J. Coleman）和保罗·罗斯斯坦（Paul F. L. R EV。 502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。 3。 美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。Ronald J. Coleman是纽约大学法律律师事务所的代理助理教授，耶鲁大学法学院信息协会项目的来访者，乔治敦法律的法学兼职教授。本文是为2024年3月的密歇根大学法律改革杂志研讨会准备的，截至该日期。可以说，最近的最高法院案，史密斯诉亚利桑那州，144 S. Ct。 1785年（2024年），这里提出的某些问题（尤其是关于法医报告），但在这里尚未探讨任何此类影响。作者要感谢安德鲁·格斯里·弗格森（Andrew Guthrie Ferguson）引起了韦登案的关注，以及理查德·弗里德曼（Richard D. Friedman）和密歇根大学法律改革杂志，邀请撰写本文。1。Crawford诉华盛顿，541 U.S. 36，68（2004）。 2。 罗纳德·J·科尔曼（Ronald J. Coleman）和保罗·罗斯斯坦（Paul F. L. R EV。 502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。 3。 美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。Crawford诉华盛顿，541 U.S. 36，68（2004）。2。罗纳德·J·科尔曼（Ronald J. Coleman）和保罗·罗斯斯坦（Paul F.L. R EV。 502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。 3。 美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。L. R EV。502，503–04（2011）[以下简称抢牛]；克劳福德（Crawford），美国541号，第43-47页（“面对原告的权利是一个可以追溯到罗马时代的概念。”）。3。美国C ONST。 修正。 vi。 4。 参见，例如 ，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。美国C ONST。修正。vi。4。参见，例如，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。，Paul F. Rothstein和Ronald J. Coleman，面对记忆丧失，55 G A。;在504号抓住上前注2的斗牛；克劳福德（Crawford），美国541号，第42页（指出权利“适用于联邦和州起诉”）。L. R EV。 95，97–113（2020）[以下是面对记忆丧失]；另请参见乔治·费舍尔（George Fisher），克劳福德（Crawford）崩溃，113 M ICH。 L. R EV。 f irst I Mpressions 17，17-27（2014）。 5。 参见俄亥俄州诉罗伯茨，448 U.S. 56，66（1980）；大卫·艾伦·斯克兰斯基（David Alan Sklansky），《对抗与公平》，第45 t t。 t ech L. r ev。 103，107（2012）（“可靠性当然是在克劳福德案中被拒绝和推翻的对抗分析的试金石 - 俄亥俄州诉Roberts诉Roberts的方法。”）。L. R EV。95，97–113（2020）[以下是面对记忆丧失]；另请参见乔治·费舍尔（George Fisher），克劳福德（Crawford）崩溃，113 M ICH。L. R EV。 f irst I Mpressions 17，17-27（2014）。 5。 参见俄亥俄州诉罗伯茨，448 U.S. 56，66（1980）；大卫·艾伦·斯克兰斯基（David Alan Sklansky），《对抗与公平》，第45 t t。 t ech L. r ev。 103，107（2012）（“可靠性当然是在克劳福德案中被拒绝和推翻的对抗分析的试金石 - 俄亥俄州诉Roberts诉Roberts的方法。”）。L. R EV。f irst I Mpressions 17，17-27（2014）。5。参见俄亥俄州诉罗伯茨，448 U.S. 56，66（1980）；大卫·艾伦·斯克兰斯基（David Alan Sklansky），《对抗与公平》，第45 t t。t ech L. r ev。103，107（2012）（“可靠性当然是在克劳福德案中被拒绝和推翻的对抗分析的试金石 - 俄亥俄州诉Roberts诉Roberts的方法。”）。
游戏理论和对抗机器学习
在网络安全方面，攻击者和捍卫者在战略上共同努力的方式越来越像游戏的总体运作方式。对抗机器学习（AML）已成为黑客入侵的重要领域。在AML中，攻击者使用复杂的方法避免被捕获并利用机器学习模型中的缺陷。 这项研究的目的是通过查看游戏理论和AML满足的位置，全面了解策略如何结合网络安全。 您可以将网络安全中的战略交流视为攻击者和防守者之间的游戏。 防守者希望确保系统和数据安全，并且敌人希望出于不良原因闯入它们。 在这个游戏中，玩家必须做出很多决定。 后卫必须提前思考并为可能的攻击做准备，而攻击者一直在改变计划，以避免被抓住并利用防御弱点。 游戏理论为我们提供了一种正式建模这些交互作用的方法，这使我们可以研究平衡的最佳策略和结果。 在AML期间，防御者使用机器学习模型来查找和停止安全风险，而攻击者则使用逃生攻击，中毒攻击和模型反演攻击等方法更改这些模型。 在这些敌对策略中，网络安全添加了一个战略要素，后卫必须在创建和使用防御时考虑攻击者的目标和技能。 本文研究了已经对使用游戏理论研究黑客研究的研究以及如何使用这些模型来研究策略如何在AML中融合。在AML中，攻击者使用复杂的方法避免被捕获并利用机器学习模型中的缺陷。这项研究的目的是通过查看游戏理论和AML满足的位置，全面了解策略如何结合网络安全。您可以将网络安全中的战略交流视为攻击者和防守者之间的游戏。防守者希望确保系统和数据安全，并且敌人希望出于不良原因闯入它们。在这个游戏中，玩家必须做出很多决定。后卫必须提前思考并为可能的攻击做准备，而攻击者一直在改变计划，以避免被抓住并利用防御弱点。游戏理论为我们提供了一种正式建模这些交互作用的方法，这使我们可以研究平衡的最佳策略和结果。在AML期间，防御者使用机器学习模型来查找和停止安全风险，而攻击者则使用逃生攻击，中毒攻击和模型反演攻击等方法更改这些模型。在这些敌对策略中，网络安全添加了一个战略要素，后卫必须在创建和使用防御时考虑攻击者的目标和技能。本文研究了已经对使用游戏理论研究黑客研究的研究以及如何使用这些模型来研究策略如何在AML中融合。它讨论了不同类型的游戏，例如刚性和动态游戏，以及它们对保护其他玩家的威胁意味着什么。除此之外，它可以研究知识，怀疑和策略学习的不平衡如何影响计算机游戏的结果。本文通过将游戏理论与AML相结合，可以帮助我们理解攻击者和防守者在网络安全中面临的策略问题。它显示了战略性思考和建造可以改变以应对改变风险的武器的重要性，并为该领域的未来研究奠定了基础，