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卢旺达大学商学院
图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42
生成式人工智能可能牵涉商标的 4 种方式
随着生成式人工智能的使用不断增长，围绕人工智能和知识产权侵权的问题也日益增多。许多文章都考虑了人工智能这些新兴用途带来的版权侵权风险。但商标侵权风险呢？本文探讨了商标可能与人工智能有关的四种方式，并针对每种方式考虑了这个问题。1.人工智能训练材料中的商标 从高层次上讲，生成式人工智能模型是在大量现有材料上进行训练的，在这些材料内部和跨材料中学习模式，然后人工智能使用这些模式生成输出。在版权背景下，关于使用版权作品作为培训材料的讨论很多，包括这种使用是否符合非侵权合理使用条件。例如，一个问题是，内部使用受版权保护的材料来训练人工智能是否本身就构成侵犯版权，而这种侵犯版权的行为可以通过考虑法定的合理使用因素而得到免责——即使用的目的和性质、使用的数量和实质性、受版权保护作品的性质以及对市场的影响。相反，在商标方面，正如 J. Thomas McCarthy 在《McCarthy 论商标与不正当竞争》中所解释的那样，商标侵权的检验标准是是否存在混淆的可能性——即，在相当多或相当多的相关消费者中，存在混淆的可能性，而不仅仅是混淆的可能性。[1] 因此，商标侵权分析专注于纯粹的内部使用来训练人工智能，自然不同于版权分析。这是因为，使用商标来训练人工智能可能不会引起消费者混淆，因为这种使用仅在内部发生，因此没有面向消费者的商标使用，消费者不会对此感到困惑。[2]
对物联网的隐私机器学习的性能评估
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 1。3贡献3 1。4论文大纲4 2相关工作5 2。1个隐私权培训5 2。2隐私保护推论8 2。2。1个obfnet 10 2。3其他混淆技术12 2。3。1传统混淆技术12 2。3。2 P 3系统13 2。 3。 3 DeepObfuscator 13 2。 3。 4基于GAN的面部混淆14 2。 4差异隐私14 3背景17 3。 1多层感知器17 3。 2卷积神经网络17 3。 3自动编码器18 3。 4神经网络计算复杂度度量19 3。 5降低降低19 3。 5。 1主成分分析（PCA）20 3。 5。 2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。 5。 3拥挤问题22 4方法论23 4。 1个obfnet创建23 4。 2像素溢出问题23 4。 3攻击方案24 4。 4量化隐私25 4。 5数据生成26 4。 5。 1彩色素26 4。 5。 2嘈杂的数据集26 4。 5。 3路径数据集28 4。 6反转攻击28 4。 6。 1重建网络（RECNET）29 4。 7特征提取攻击29 4。 7。 1 Colornet 30 4。 7。 9。2 P 3系统13 2。3。3 DeepObfuscator 13 2。3。4基于GAN的面部混淆14 2。4差异隐私14 3背景17 3。1多层感知器17 3。2卷积神经网络17 3。3自动编码器18 3。4神经网络计算复杂度度量19 3。5降低降低19 3。5。1主成分分析（PCA）20 3。5。2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。5。3拥挤问题22 4方法论23 4。1个obfnet创建23 4。2像素溢出问题23 4。3攻击方案24 4。4量化隐私25 4。5数据生成26 4。5。1彩色素26 4。5。2嘈杂的数据集26 4。5。3路径数据集28 4。6反转攻击28 4。6。1重建网络（RECNET）29 4。7特征提取攻击29 4。7。1 Colornet 30 4。7。9。2 Noisynet和Pathnet 31 4。8维度降低31 4。9实验体系结构33 4。1灯网33
WP5.1机器学习以推进气候模型评估和过程理解
基于快速因果推理（FCI）算法的LPCMCI：基于约束的因果发现，有条件独立性测试等于Peter Clark（PC） - 算法，但存在未观察到的变量（潜在混淆者的可能性）
多授权功能加密与标准假设的有界碰撞∗
多权利功能加密（MA -FE）[Chase，TCC'07; Lewko-Waters，Eurocrypt'11； Brakererski等人，ITCS'17]是对功能加密（FE）的普遍概括，其中心目标是将信任假设从单个中心信任的关键权威转移到一组多个独立和非相互作用的关键机构。在过去的几十年中，我们看到了从各种假设和各种安全性水平的FE支持不同功能类别的新设计和构造方面的巨大进步。不幸的是，在多权设置中尚未复制同样的情况。当前的MA-Fe设计范围是相当有限的，其正面结果仅因（全部或全部）属性功能而闻名，或者需要通用代码混淆的全部功能。Brakerski等人提供的含义可以部分解释MA-FE中的最新技术。（ITCS'17）。表明，即使只有在有限的收集模型中安全的磁盘方案才能安全，即使MA -FE方案才能安全，即使在界限模型中，每个机构最多都会损坏了通用的混淆方案。在这项工作中，我们重新审视了Ma -fe的问题，并表明从Ma -Fe到混淆的现有含义并不紧张。我们提供了新的方法来设计MA -FE，用于简单和最小的加密假设的电路。我们的主要贡献总结为