XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System欺骗
伪影可能会造成欺骗：深部脑刺激电极的实际位置与磁共振图像上看到的伪影不同
摘要 简介：深部脑刺激 (DBS) 是治疗各种神经和精神疾病的常用方法。最近的研究强调了神经影像学在定位电极触点相对于目标脑区的位置以优化 DBS 编程方面的作用。在不同的成像方法中，术后磁共振成像 (MRI) 已广泛用于 DBS 电极定位；然而，导线引起的几何失真限制了其准确性。在这项工作中，我们调查了导线尖端的实际位置与从 MRI 伪影估计的尖端位置之间的差异在多大程度上取决于 MRI 序列参数（例如采集平面和相位编码方向）以及导线的颅外配置。据此，设计并讨论了一种提高导线定位准确性的成像技术。方法：我们设计并构建了一个拟人化幻影
这份稿件不是 AI 写的，还是 AI 写的？我们能欺骗 AI 文本检测器生成文本吗？ChatGPT 和 AI 在运动与运动医学稿件生成中的潜在未来
引言 研究一个主题并生成一篇学术论文是一项微妙的技能。如果真的要发表，可能需要数月甚至数年的时间才能完成并发表。如果有办法让这一切立即发生会怎样？人工智能 (AI) 可能能够快速分析研究主题并生成一篇学术论文。人工智能有很多种形式；本篇社论讨论了基于自然语言模型的人工智能，例如 ChatGPT，以及它们生成学术论文的潜在能力。基于自然语言模型的人工智能，尤其是 ChatGPT，正在生成新的内容和许多争议。这种人工智能软件具有创新性。它从头生成具有自然对话流程的内容。它可以快速回答问题并撰写诗歌、同人小说和儿童读物。1 ChatGPT 甚至通过了美国医师执照考试理论部分，而无需额外培训和/或多年学习医学。2
在欺骗者法案22.cdr
术语不含碳和碳中性，但是它们是指气候作用的不同方面。无碳产品，服务或公司是在制造，提供或运营过程中未产生任何碳排放的公司。这必须适用于整个供应链，包括所有原材料，物流和包装。实际上，尚无无碳产品的例子。相反，任何公司和任何产品都可以是碳中性的：当前有计算其排放的标准，并且公司可以支持认证的碳偏移项目，以抵消计算出的排放。
R18 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu Hyderabad 1 R22 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu Hyderabad R22 M.Tech。数字系统和计算机电子产品... R19 M.Tech欺骗/DECS R22 M.Tech。 VLSI/ VLSI设计/ VLSI系统设计 div> R19 M.Tech。机器设计
1。使用FPGA公开设计方法。2。可以深入了解故障模型。3。了解用于故障检测的测试模式生成技术。4。在连续电路中设计故障诊断。5。使用案例研究在流量的设计中提供理解。单元I可编程逻辑设备：可编程逻辑设备，SPLD，PAL设备，PLA设备，GAL设备，CPLD-Archittuction，FPGAS-FPGA技术，体系结构，Virtex CLB和Slice，FPGA编程技术，XC2000，XC2000，XC3000，Act 3 Actient Act1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1[TEXTBOOK-1] UNIT-II Analysis and derivation of clocked sequential circuits with state graphs and tables: A sequential parity checker, Analysis by signal tracing and timing charts-state tables and graphs-general models for sequential circuits, Design of a sequence detector, More Complex design problems, Guidelines for construction of state graphs, serial data conversion, Alphanumeric state graph notation.需要和设计多锁顺序电路的策略。[TEXTBOOK-2] UNIT-III Sequential circuit Design: Design procedure for sequential circuits-design example, Code converter, Design of Iterative circuits, Design of a comparator, Controller (FSM) – Metastability, Synchronozation, FSM Issues, Pipelining resources sharing, Sequential circuit design using FPGAs, Simulation and testing of Sequential circuits, Overview of computer Aided Design.[Ref.3][教科书2]单元IV故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型，故障检测和冗余，故障等效性和故障位置，故障优势，单个卡在故障模型，多个卡在故障模型上，桥接故障模型。通过常规方法，路径敏化技术，布尔差异方法，Kohavi算法，测试算法-D算法，随机测试，过渡计数测试，签名分析和测试桥梁的断层对组合回路的故障诊断。[教科书-3＆Ref.1]单元 - 顺序电路中的v故障诊断：电路测试方法，过渡检查方法，状态识别和故障检测实验，机器识别，故障检测实验的设计。
主题：作战司令部军事欺骗计划评估（项目编号 D2023-DEV0PD-0019.000）
您可以从国防部指令 5106.01“国防部监察长 (IG DoD)”（2012 年 4 月 20 日，经修订）、国防部指令 7600.02“审计政策”（2014 年 10 月 16 日，经修订）和国防部指令 7050.03“国防部监察长办公室访问记录和信息”（2013 年 3 月 22 日）中获取有关国防部监察长办公室的信息。我们的网站是 www.dodig.mil 。
论沟通的腐败：欺骗理论
本文根据规范（客观）事实和沉思（主观）事实，阐述了传播腐败问题，即降低受众完整和正确接收信息权利的传播行为或事件。文献研究和反思性方法指出了传播腐败理论至少四个主要方面：信息、媒体、背景和行为。本研究还提出了一个公式来衡量和评估传播腐败的程度，考虑到传播需求和愿望、权威和机会、传播权力、受众权利、良知和道德责任。三种传播形式很容易受到传播腐败的影响：说服、想象（在建立印象和洗白印象的努力中）和欺骗。未来的研究可以将此研究作为理论和方法的参考。从实践上讲，本研究的发现和建议有助于在日常和专业活动中预测和减少沟通腐败行为。
欺骗的艺术和信息安全的作用...
Kumar Setty 是 Zakti 安全实验室的负责人。他在网络安全和欺诈风险评估方面拥有 20 多年的经验。Setty 先生曾协助许多私营和上市公司以及政府机构保护其信息。他还协助补救了有史以来最大的一些数据泄露事件。Setty 先生拥有卡内基梅隆大学软件工程硕士学位、伊利诺伊大学工商管理硕士学位以及罗彻斯特大学化学工程学士学位。他是 InfraGard Chicago 的成员，并拥有以下认证：CISSP、HCISPP、CISA、QSA、PCIP、CCSK 和 ITIL。Setty 先生还是门萨和 InterTel 的成员，也是即将出版的新书《CISO 工作手册 - 保护初创企业的指南》的作者。
检测航空临时网络中的欺骗攻击...
摘要 — 我们考虑一个依赖于在欺骗者存在的情况下运行的飞机的航空自组织网络。如果合法飞机发送信号并且没有欺骗攻击，则地面基站接收到的聚合信号被视为“干净”或“正常”。相反，面对欺骗信号，接收信号被视为“虚假”或“异常”。自动编码器 (AE) 经过训练以从训练数据集中学习特征/特性，该训练数据集仅包含与没有欺骗攻击相关的正常样本。AE 将原始样本作为其输入样本并在其输出中重建它们。基于训练后的 AE，我们定义了欺骗发现算法的检测阈值。更具体地说，将 AE 的输出与其输入进行对比，将为我们提供曲线峰值方面的几何波形相似性/不相似性的度量。为了量化未知测试样本与给定训练样本（包括正常样本）之间的相似性，我们首先提出一种所谓的基于偏差的算法。此外，我们估计每架合法飞机的到达角（AoA），并提出一种所谓的基于 AoA 的算法。然后，基于这两种算法的复杂融合，我们形成了最终的检测算法，用于在严格的测试条件下区分虚假异常样本和正常样本。总之，我们的数值结果表明，只要仔细选择检测阈值，AE 就可以改善正确的欺骗检测率和误报率之间的权衡。
欺骗性人工智能解释：创造与检测
摘要：人工智能 (AI) 带来了巨大的机遇，但也可能带来重大风险。自动生成的决策解释可以提高透明度并增进信任，尤其是对于基于 AI 模型自动预测的系统。但是，考虑到创建不诚实 AI 的经济激励，我们在多大程度上可以信任解释？为了解决这个问题，我们的工作研究了如何使用 AI 模型（即深度学习和现有的提高 AI 决策透明度的工具）来创建和检测欺骗性解释。作为一项实证评估，我们专注于文本分类并改变由 GradCAM（一种成熟的神经网络解释技术）生成的解释。然后，我们在一项有 200 名参与者的实验中评估了欺骗性解释对用户的影响。我们的研究结果证实，欺骗性解释确实可以欺骗人类。但是，如果有足够的领域知识，可以部署机器学习 (ML) 方法来检测看似微不足道的欺骗企图，准确率超过 80%。即使没有领域知识，只要具备所审查预测模型的基本知识，人们仍然能够以无监督的方式推断出解释中的不一致性。
欺骗：您需要的网络安全策略
© 2022 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys 认为本文件中的信息在发布之日是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys 承认其他公司对本文件中提及的商标、产品名称和其他知识产权的所有权。除非明确允许，否则未经 Infosys Limited 和/或本文件项下任何指定知识产权持有人的事先许可，不得复制、存储在检索系统中或以任何形式或任何方式（电子、机械、印刷、影印、录制或其他方式）传输本文件或其任何部分。