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World File Search System检测工具
Turnitin 中的 AI 检测
什么是 AI 检测？它的作用是什么？人工智能 (AI) 检测工具的工作是确定内容是由 AI 软件生成的还是由人类创建的。它通过检查大型在线数据集来预测在内容中使用单词或短语的可能性。Turnitin 等 AI 检测工具通过结合机器学习和自然语言处理来识别那些重复的模式或短语。除了重复或可预测的模式外，AI 检测还会寻找与人类创造的语言相比的复杂性、创造性和缺乏深度。AI 检测工具通过使用谓词文本来生成内容来完成此过程。由于机器更有可能在写作中使用非批判模式，因此它们不理解单词的含义。因此，它们需要上下文来分析文本。这种上下文来自 AI 检查先前生成的内容并确定下一个单词相对于已经存在的内容应该是什么。如果发现内容遵循可预测的模式，AI 检测工具将标记内容为 AI 生成的。 AI 检测和 Turnitin Turnitin 中的相似性报告现在包含一个新的 AI 写作指示功能。Turnitin 中的这个 AI 检测工具给出了可能由 AI 生成的文档的总体百分比。虽然可以在相似性报告中找到 AI 写作指示工具，但 AI 写作检测百分比不会影响相似性分数。Turnitin 的 AI 写作指示工具可以检测由 GPT-3、GPT-3.5 和其他变体（包括 ChatGPT）生成的文本。他们还对 GPT-4（ChatGPT-Plus）进行了测试，并且大多数时候能够从中检测到 AI 生成的内容。请注意，由于这项新技术正在不断发展，它并不总是完美的，因此在使用此功能评估提交的作品时，请使用您的最佳判断。不同颜色的指示器代表什么？如果 AI 写作指示器为蓝色，百分比在 1-100 之间，则表示提交已成功处理。如果 AI 写作指示器为灰色且没有百分比或显示 (--)，则 AI 写作检测指示器无法处理提交。发生这种情况的原因有多种。
推荐引用 推荐引用 Mantel，Matthias Richard，“坐标测量机：制造业的现代检测工具”（1993 年）。论文。1246。https://digitalcommons.njit.edu/theses/1246
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。 如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
dmitry Roth
这种经验对于不同方面非常有用 - 实际上学习新方法，在机构之间建立强大的合作，并获得完全不同的系统（研究，小组会议）的经验。我为下一个项目使用获得的知识。后来实施了表相位的检测工具，后来也在主机和家庭机构中进行了测试。
NHD 和 AI - 2024 年 1 月 (11 x 8.5 英寸)
评审过程的挑战在于辨别项目的元素是学生创作的还是人工智能生成的。虽然人工智能检测工具不断发展，但没有工具可以 100% 有效地识别内容是由人工智能还是人类创作的。与剽窃不同，在剽窃中，评委可以找到学生未经引用而复制的来源，但无法完全确定学生是否不当使用了人工智能。
对侧...
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响，开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的，因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此，此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明，开发人员很少执行侧道通道检测，目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题，我们调查了文献，以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准，包括所使用的方法，分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后，我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外，我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后，我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现，由于各种原因，现有的工具可能难以找到脆弱性，主要是缺乏对SIMD指示，隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现，我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议，其目标是提高侧通道检测工具的有效性。
对侧...
要保护加密实现免受侧通道漏洞的影响，开发人员必须采用恒定的时间编程实践。由于这些可能是错误的，因此已经提出了许多侧通道检测工具。尽管如此，此类漏洞仍在加密库中手动发现。虽然Jancar等人最近的一篇论文。表明，开发人员很少执行侧道通道检测，目前尚不清楚现有的检测工具是否首先会发现这些漏洞。为了回答这个问题，我们调查了文献，以建立34个侧通道检测框架的分类。我们提供的分类比较了多个标准，包括所使用的方法，分析的可扩展性或所考虑的威胁模型。然后，我们在选择了5种有前途的检测工具的选择上建立了代表性Cryp-Graphic操作的统一共同基准。此基准测试使我们能够更好地比较每个工具的功能及其分析的可扩展性。此外，我们还提供了最近发布的侧通道漏洞的分类。然后，我们在基准上测试每个漏洞子集以及它们出现的上下文的每个选定工具。我们发现，由于各种原因，现有的工具可能难以找到脆弱性，主要是缺乏对SIMD指示，隐性流和内部秘密生成的支持。根据我们的发现，我们为研究社区和密码图书馆开发人员开发了一系列建议，其目标是提高侧通道检测工具的有效性。
重新思考生成人工智能评估
无论您从事的教育程度如何，这篇文章都是试图说服您试图抓住或检测GAI是徒劳的。不仅如此，检测工具和其他窃的调查器可能是不道德的，对GAI使用的惩罚性方法将增加教育工作者的工作量。今年，我在澳大利亚州和各州的许多不同学校工作。我已经提出了很多有关GAI和评估的问题，因此我将以FAQ介绍这篇文章。如果在文章结尾处，您仍然认为检测是一个可行的选择，我鼓励您通过左侧的“联系表”按钮与您取得联系。
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
半岛学区的人工智能（AI）
我们也注意到某些人工智能应用的局限性，特别是人工智能检测工具。鉴于目前的技术，这些工具的准确性和可靠性水平各不相同。因此，不应依赖它们做出关键决策或对学生的表现或行为进行评估。相反，我们主张这些工具只应用于支持教育工作者并提供补充信息。我们必须确保这些工具不会取代人类教育工作者的细致理解和同理心，因为他们拥有更广泛的背景理解。这种谨慎确保我们在人与机器之间保持平衡，认识到虽然人工智能可以帮助我们，但它无法完全理解个体学习者的复杂性以及塑造学习体验的人为因素。
基于 CRISPR-Cas 和适体的病原体诊断系统：综述
病原体感染会导致人类和动物出现严重的临床疾病。人与动物接触的增多和环境的不断变化加剧了人畜共患传染病的传播。最近，世界卫生组织已将一些人畜共患流行病宣布为国际关注的突发公共卫生事件。因此，快速准确地检测致病病原体对于对抗新发和再发传染病尤为重要。传统的病原体检测工具耗时、成本高，并且需要熟练的人员，这极大地阻碍了快速诊断测试的发展，特别是在资源受限的地区。基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR-)-Cas 和适体的平台已经取代了传统的病原体检测方法。本文我们回顾了两种用于临床和食源性病原微生物的新型下一代核心病原体检测平台：基于 CRISPR-Cas 的系统，包括 dCas9、Cas12a/b、Cas13 和 Cas14；以及基于适体的生物传感器检测工具。我们重点介绍了基于 CRISPR-Cas 和适体的技术，并比较了它们的优缺点。基于 CRISPR-Cas 的工具需要繁琐的程序，例如核酸扩增和提取，而基于适体的工具则需要提高灵敏度。我们回顾了 CRISPR-Cas 和适体技术的结合，作为克服这些缺陷的一种有前途的方法。最后，我们讨论了基于 Cas14 的工具作为功能更强大的平台，用于检测非核酸靶标。关键词：成簇的规律间隔的短回文重复序列-Cas、适体、病原体检测、诊断工具