XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System生成器
应用程序的随机数生成器建议
11个产生遵循非均匀分布的数字或信号的项目在本文档中不考虑RNG。（例如，高斯和类似的噪声发生器不被视为RNG。）这些项目中的许多通常是通过随机提取技术来得出均匀的随机行为整数的来源（请参阅“种子生成”）。例如，即使它们是从均匀的分布中采样的，在这里不考虑产生浮点数的项目。一个示例是DSFMT算法，该算法最终使用了伪和整数的生成器。12标准（例如FIPS 200）和ISO/IEC 27000家庭在此使用的意义上处理信息安全。13标准（例如FIPS 200）和ISO/IEC 27000家庭与此处使用的信息安全性交易。
Nucleus 寻呼站 - 中继器生成器®
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机载目标雷达目标生成器 - IJSTE
雷达是一种物体检测系统，它可以识别目标并帮助生成目标的各种特征。为了测试雷达系统，需要进行多次现场测试。这非常昂贵，需要使用大量资源，这是一个巨大的缺点。为了降低这种复杂性，雷达目标生成器变得非常关键。本文提出了一种用于机载目标的雷达目标生成器。所提出的系统降低了成本，因为它是一个模拟环境，从而为用户提供了可视化场景的机会。它还可以动态生成目标的各种参数，从而节省大量时间。关键词：机载目标、方位角、仰角、雷达、雷达数据处理器 ________________________________________________________________________________________________________
基于 LWE 的抗量子伪随机数生成器
摘要：在密码学、计算统计、游戏、模拟过程、赌博和其他相关领域，密码安全伪随机数生成器 (CSPRNG) 的设计带来了重大挑战。随着量子计算的快速发展，迫在眉睫的“量子威胁”越来越近，对我们当前的密码安全 PRNG 构成了威胁。因此，认真应对这些威胁并开发各种工具和技术以确保密码安全的伪随机数生成器 (PRNG) 不会被经典计算机和量子计算机破解变得至关重要。本文介绍了一种使用基于格的带错学习 (LWE) 原理构建有效抗量子伪随机数生成器 (QRPRNG) 的新方法。LWE 被认为是抗量子的，因为它依赖于最短向量问题和最近向量问题等问题的难度。我们的工作重点是开发一种利用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 生成伪随机位流的 QRPRNG。为了为 QRPRNG 构建安全种子，我们使用了 LWE。所提出的 QRPRNG 将安全种子输入到 LFSR，并使用同态函数来保护 LFSR 内有限状态的安全性。我们进行了 NIST 统计测试来评估所构建的 QRPRNG 生成输出的随机性。所提出的 QRPRNG 实现了 35.172 Mbit/s 的吞吐量。
经济情景生成器（第二部分）
5. 数量 情景集内的情景数量是一个重要假设，因为每种情景都有可能暴露不同的结果和风险。使用更多情景总是比使用更少情景更有用；但是，增加情景数量的相对有用性与目标和基础模型的性质密切相关。与支付年金相比，可变年金产品（涉及多个投资基金和动态保单持有人行为）将表现出不同的（且波动性更大的）利率情景驱动结果。
用AI图像生成器绘制未来
研究人员旨在研究AI图像生成器上10位方便采样的视觉艺术家的观点，以推断人类和AI可以和平合作的未来。研究人员特别致力于了解视觉艺术家对AI图像发生器的看法。通过在菲律宾马尼拉大都会的Discord进行的，该研究利用有目的的抽样来确保各种艺术形式和艺术家背景的多样性。数据收集方法包括焦点小组讨论和创造性的输出会话，使参与者可以透明地表达他们的观点并将AI艺术整合到他们的工作中。主题分析（Robinson，2018）被用来确定参与者对AI图像发生器的情感中的共同主题和模式。结果表明，视觉艺术家对AI图像发生器的看法混杂。参与者对AI的剥削，道德问题和当前的效率低下表示担忧，以产生准确而深情的艺术品。尽管如此，他们承认了AI Image Generator的潜力加快创意过程，产生灵感和帮助技术方面。但是，参与者强调，由于不准确，其当前状态的AI作为可靠的参考工具不足。在高等教育的背景下，整合AI图像生成器提供了增强技术技能，培养创新并为学生做好数字艺术和相关领域职业的机会。
业务实践手动生成器互连
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M4：多生成器、多领域、多语言黑色...
大型语言模型 (LLM) 已展示出对各种用户查询生成流畅响应的卓越能力。然而，这也引发了人们对此类文本在新闻、教育和学术界可能被滥用的担忧。在本研究中，我们致力于创建能够检测机器生成文本并查明潜在滥用的自动化系统。我们首先介绍一个大规模基准 M4，它是一个用于机器生成文本检测的多生成器、多领域和多语言语料库。通过对该数据集的广泛实证研究，我们表明检测器很难很好地概括来自看不见的领域或 LLM 的实例。在这种情况下，检测器往往会将机器生成的文本错误地归类为人类编写的。这些结果表明问题远未解决，还有很大的改进空间。我们相信，我们的数据集将使未来的研究能够更稳健地解决这一紧迫的社会问题。该数据集可在https://github.com/mbzuai-nlp/M4获得。
