XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引人注意
量子音频隐写系统
互联网作为全球分布式各方之间数据传输手段的依赖性日益增强，因此确保这些数据的安全成为一种必不可少的方式。为了实现这一目标，有两种方法，第一种方法依赖于以某种难以理解的方式对数据进行编码。这种方法被称为密码学。第二种方法依赖于将数据隐藏在隐藏介质中，这种隐藏介质看起来不引人注意，并且不会影响隐藏的质量，这种方法被称为隐写术。在音频隐写术中，托管介质将是音频文件，而需要隐藏的秘密数据可以采用任何形式的数据。由于人类音频系统与人类视觉系统相比具有高度敏感性，这使得在音频文件中隐藏数据变得具有挑战性。传统隐写术的缺点是，如果知道所使用的方法，它可以很容易地检测或恢复嵌入的数据。量子计算依赖于量子特性，这些特性具有强大的功能，可以执行超快速的数据处理。此外，它还能够解决使用传统计算机无法解决的问题，例如破解 RSA 算法。量子隐写术被认为是一项正在开发的重要新兴技术，它可以以新的方式提供数据保护。因此，在本文中，我们介绍并描述了一种基于量子计算机制的音频隐写术的新方法。在这个提出的量子音频隐写术系统 (QASS) 中，自适应最低有效量子比特 (ALSQ) 被用作设计算法，该算法考虑了经典最低有效位 (LSB) 的新版本。该算法在嵌入和提取阶段都使用量子比特，其中它修改了主机量子音频信号中选定的最低有效量子比特的状态，依赖于秘密量子音频信号的状态。主机和秘密音频都必须通过使用代表量子态的一种形式的光子偏振转换为量子态。所使用的方法确保了主机量子音频和其隐写版本之间的高度不可感知性，如本文所述，这在所有不同的隐写术系统中都很重要。这个新环境可以检测到通道上任何未经授权的访问以修改数据。
产品管理中的人工智能
本世纪带来了技术革命。人工智能、机器学习、云计算、物联网和区块链等现代技术提供了众多数字解决方案，并在客户群中发挥着关键作用[1]。此外，这些新兴技术通过为客户提供增强的服务来促进业务发展。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是扭转现代产品和服务局面的最强大技术[2]。根据定义，人工智能是机器（尤其是计算机系统）对人类智能的模拟，因此它可以自动执行人工任务而无需人类参与 [3]。一个常见的误解是人工智能等于机器学习，这是不正确的。人工智能可以是一个基于规则的系统，其中硬编码规则（如果有）被编入系统中。这样的规则可能有成千上万条。通过将所有这些规则链接在一起，这样的系统可以在没有人工干预的情况下对新数据做出决策或采取行动。实现人工智能的更有效、更灵活的方法是使用机器学习而不是硬编码。在机器学习中，规则只是将历史数据输入系统并让系统自行学习规则[4]。首先，通过编写算法来定义系统应该如何学习；然后，算法运行数据来学习规则。这个学习过程称为训练，训练结果称为模型。之后，该模型用于对新数据进行预测。有各种各样的加工算法，其中一个子集是深度学习，它利用人工神经网络来解决更高级的人工智能问题。今天，一些甚至不引人注意地使用人工智能的例子是邮箱中的垃圾邮件过滤、网络钓鱼检测、搜索引擎、自动驾驶汽车和许多其他领域[5, 6]。今天所有的人工智能系统都是人工智能、弱人工智能。它只能在有限的环境中执行一组特定的任务。基于此类系统构建的产品被定义为人工智能产品，这种产品旨在提高人类的生产力。本研究将探讨人工智能产品经理的概念，以及基于此类系统构建的产品，即人工智能产品。这种产品的目标是提高人类的生产力[7]。本文的其余部分总结为第二部分，将讨论人工智能产品管理。第三部分将讨论人工智能产品经理的角色和职责。最后的结论将提出
约翰·J·奥沙利文，1948-2006 低调的职业生涯
（虽然迟了，但在当今信息技术的帮助下）来庆祝他短暂的一生。约翰在邓加文的圣奥古斯丁学院获得中学教育，并于 1965 年获得科克郡议会奖学金进入 UCC。在那里，他很快就把我们其他的科学项目学生抛在了身后：第一年，他是仅有的 12 名被允许进入法伊教授荣誉物理课的学生之一，他很快引起了数学教授帕迪·巴里、芬巴尔·霍兰德和 Siobh´an O'Shea 以及数学物理教授帕迪·奎兰的注意。约翰于 1968 年获得理学学士学位，1969 年获得理学硕士学位。1969 年，约翰获得了 NUI 旅行学生奖学金，这笔钱支付了他一年的出国留学费用。他用这笔钱和他已经获得的资助在圣母大学攻读数学博士学位。我不记得他为什么选择这个而不是其他有吸引力的提议。在我们读本科的三年里，约翰和我都住在 UCC 的 Honan 宿舍；Se'an Teegan 教授是宿舍管理员。我记得 Teegan 曾在圣母大学担任研究员，他邀请约翰（还有我，因为我当时也在考虑去北美读研究生）观看他在圣母大学那一年的旅行幻灯片。约翰于 1973 年获得数学博士学位，并在普林斯顿高等研究院和波恩大学从事博士后工作，之后于 1976 年在宾夕法尼亚州立大学数学系担任学术职位。他的学术研究（[1、2、3、4、5] 就是例子）专注于微分几何。我在印第安纳州南本德的婚礼上担任伴郎，在布法罗和波士顿工作期间一直与他保持联系。我曾在普林斯顿大学和州立大学拜访过他，但在 1980 年我搬回加拿大后就失去了联系。约翰转而从事美国国防领域的应用工作，我并不感到惊讶。在早期的一个项目中，他领导了数学建模工作，并且是开发美国陆军士兵人力预测系统的软件设计团队的关键成员。后来，他在另一家非营利性公司管理战略国防技术部门，之后于 1989 年加入同样非营利性的航空航天公司。20 世纪 90 年代，他确实来蒙特利尔看望过我和我的家人一次。但他往往不为人知，也不引人注意。不幸的是，我再次听说他的消息是在 2006 年，当时我接到了他兄弟（也是教子）丹尼斯的电话，他告诉我约翰英年早逝的悲伤消息。他的死因颇具讽刺意味，也提醒我们，在 2006 年，尤其是在 2019-2021 年，敌人可以如此轻易地渗透我们自己的个人防御系统，其中一些甚至在我们当前的医疗环境中得到了帮助。离开五角大楼办公室时，约翰发现一位同事将在下周就导弹防御问题做简报；约翰想就一两件事给他提建议。在转身向同事汇报时，约翰扭伤了脚踝。第二天早上，他的脚踝肿得几乎穿不上鞋。他去了医院，做了 x 光检查，戴上拐杖，吃了一些止痛药，然后就回家了。那天晚上，他为第二天的演讲工作到深夜。晚上，他的搭档伊莱恩去看他，因为他还没上床睡觉。她发现他躺在办公桌前，没有反应。他被紧急送往医院，随后去世。尸检显示，约翰在那家医院就诊时感染了耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 (MRSA)：细菌通过他扭伤的小腿或脚踝上的大疱进入了他的体内。约翰一生中从未因病缺勤过一天，他的家人经常听他说他的名字从未出现在处方上。