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人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
特许量子货币
Wiesner [Wie83]首先设想了将量子信息应用于不可原谅的货币，而这些早期的想法为量子加密术的领域奠定了基础。但是，维斯纳（Wiesner）的量子货币计划有一个主要的缺点：验证钞票是否有效，需要对国家的经典描述，因此必须将钞票发送回银行进行验证。使现金（纸质账单）有用的关键属性是，任何人都可以在本地验证钞票，而无需与银行进行通信，而钞票很难伪造。在古典世界中，数字货币不能希望实现这些属性，因为任何经典的布特特林都可以重复。在一个量子世界中，由于无关定理，我们希望获得不相关的钱。最近的作品[AAR09，FGH + 12，AC12，ZHA19]已寻求公开测试来验证钞票。具有这种测试的计划称为公共密钥量子货币（或PKQM）。不幸的是，令人信服的公共量子货币的建设是难以捉摸的。大多数建议是基于新的临时复杂性假设，在许多情况下，这些假设被打破[FGH + 12，PFP15，AAR16]。zhandry [zha19]表明，可以使用最近的无法区分性混淆器实例化[AC12]方案。但是，目前尚不清楚此类混淆器的量子安全性。Zhandry还在[ZHA19]中提出了一种新的量子货币计划，但他的计划的安全也受到质疑[ROB21]。
三维计算机视觉的审查
二维模式（2-d）的综合，例如字符识别或构成轮廓的识别。通过阴影，不均匀的照明，纹理和对象遮挡其他对象的对象，所使用的传感器的阴影，不均匀的照明，纹理和物体使 包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。 接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。 一旦这些预先列表是com-包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。 接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。 一旦这些预先列表是com-包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。 接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。 一旦这些预先列表是com-包括阴影，不平坦场景这样的范围传感器很重要，因为它们不受照明条件和阴影的影响。这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆（Kluwer Academic Publishers，1987年），描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术，前四章专门用于基本的计算机视觉方法。在对该领域进行了简要描述之后，作者讨论了图像输入（成像几何，成像设备，超声范围，颜色和预处理技术）。接下来是有关图像特征提取（边缘分析，边缘链接和以下以及区域方法）和图像功能描述的章节（表示线，分割一系列点，拟合线方程，并在线路和区域之间转换）。一旦这些预先列表是com-
笼罩的经济 - 行为洞察团队
几家企业可能会为一份工作报价，但一家可能会给出日费率和预计天数的报价（但可能会超出），一家可能会提供固定费用报价，另一家可能会为三分之二的工作提供报价，但为剩余部分建议单独的供应商（和报价）。有时，这些差异是故意混淆的一部分。但其他时候，市场根本没有明确的规范供供应商遵循。信息分散也会使比较变得困难，例如，如果消费者必须访问几个不同的网站才能找到他们需要的信息。
Feng-Hao Liu
11。Nishanth Chandran，Melissa Chase，Feng-Hao Liu，Ryo Nishimaki和Keita Xagawa。重新加密，功能重新加密和多跳重新吸收：实现基于混淆的安全性和晶格实例化的框架。在雨果·克拉维克（Hugo Krawczyk），编辑，PKC 2014：第17届国际公共密钥密码学理论与实践会议，计算机科学讲座第8383卷，第95-112页，阿根廷布宜诺斯艾利斯，阿根廷，2014年3月26日至28日，2014年3月26日。Springer，Heidel-Berg，德国
