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使用 OpenAI 和 Streamlit 的 AI 图像生成器
在数字化转型时代，人工智能 (AI) 与创造力的结合为艺术、设计和内容创作开辟了新途径。该领域的最新进展之一是 OpenAI 的 DALL-E 3，这是一种先进的设计模型，可以从简单的描述中生成详细而富有创意的图像。这种非凡的能力不仅使艺术变得民主化，而且还改变了不同行业中视觉内容的设计和制作方式。Python 共享用于构建交互式 Web 应用程序的框架。Streamlit 的简单性和易用性使其成为创建基于 Web 的界面的理想选择，这些界面使用 DALL-E 3 的创意功能使 AI 驱动的图形在访问者眼中显得更加广阔。此次合作的主要目标是创建一个直观的平台，用户可以轻松创建自定义视觉效果以满足他们的特定需求。无论是营销活动、社交媒体内容、教育材料还是个人项目，潜在的应用多种多样。该项目旨在解锁新
与2D材料集成的基于纺织品的摩擦电纳米生成器
Triboelectric纳米生成器（Teng）脱颖而出，是可穿戴应用最有希望的新兴可再生能源收集技术之一。11此类设备能够利用各种形式的机械能，例如振动，压力和旋转，并将其转化为电。12 - 15托架电荷建立在表面上，在机械应力或变形下，具有不同电子亲和力的两种不同材料会导致两种电极之间的电势差，并且可以直接用于电源范围，以供电，例如LED或MINI手表。16,17此外，产生的电力可以存储在电化学电池或超级电容器中，从而使各种端口设备的运行。最近出现了18种基于纺织品的Tengs作为电子纹理应用的自源来源，由于其轻巧，柔性和可穿戴的性质而引起了相当大的关注。19 - 21但是，它们的低功率发电能力表明了足够的功能，以进一步开发为可穿戴的电子纹理创造自给自足的功率来源。22
使用BATIO3，PDM和MWCNT进行柔性压电纳米生成器的开发和应用，以在智能系统中进行能量收集和感觉整合
纸张出版日期：2024年6月15日摘要 - 机械能是一种多功能且易于使用的绿色能源，越来越多地通过创新的柔性压电纳米生成器（F-PNG）来供电小型设备。这些设备使用轻巧的材料（例如钛酸钡（BATIO3），聚二甲基硅氧烷（PDMS）和多壁碳纳米管（MWCNTS）将机械能转换为电力。在此设计中，将BATIO3纳米颗粒嵌入了带有PDM和MWCNT的复合膜中，并夹在两个铜电极之间。为这项研究合成的Batio3/PDMS/MWCNT复合PENGS通过周期性的循环打击产生约8V的输出电压。这与没有MWCNT掺杂的PENG相比，这一增加约为16％。此外，在最佳MWCNT wt。％处的短路电流在约5.22 µA处峰值。可以通过0.1μF的储能电容器有效捕获产生的电能，然后将其用于为两个商用红色LED供电。这些发现表明，BATIO3/PDMS/MWCNT复合材料作为无铅压电纳米生成剂具有重要的希望。索引术语 - 柔性压电纳米生成器，机械能，能量收集，钛酸钡（BATIO3），聚二甲基硅氧烷（PDMS），多壁碳纳米管（MWCNTS）。
未来生态智能城市的摩洛电纳米生成器的高级设计
抽象的生态智能城市遵循生态原则，利用智能信息技术（物联网，人工intel-ligence，云计算），以信息化的形式建立一个高效，和谐，弹性，可持续的可居住环境。Triboelectric纳米生成器（TENGS）提供了自动化，负担得起，可定制和多幕科应用程序的好处。研究表明，Tengs在支持数字化，智力化和可持续的城市服务方面处于良好状态，因为它们已被反复证明是可再生能源提供者和自动动力传感器。在此评估中，研究了过去两年中Tengs技术在Eco-Smart Cit中的最新应用，包括可再生能源供应（水，风，风，太阳能和雨滴能源等）。），人与机器互动，智能医疗保健，智能运输，智能农业，智能工业和智能环境保护。还有其他草图，涉及teng Materimans，架构，工作模式和接触模式，以服务于生态智能城市的各种生活用法场景。本综述将促进和普及在智能生态城市中腾的利用，并为未来的智能城市和生态城市提供其建设的指导。
Cryptorng：访问系统加密伪数编号生成器
'原始的'raw'均匀的随机字节从csprng返回，以原始矢量'Chr'chr'统一的随机字节返回，返回以十六进制字符串'lgl'lgl'lgl'均匀的随机字节返回，随机逻辑值'int'int'组合4个随机字节组合4个随机字节，以创建均匀的随机整数。此输出将进一步过滤以删除可能发生的“ DBL”的任何NA值结合了8个随机字节，以在[0，1）范围内创建均匀的随机数
安全的基于IoT种子的矩阵密钥生成器
摘要 - 物联网（IoT）的快速发展已经显着改变了个人和专业领域的各个方面，从家庭自动化到工业制造业中提供了创新的解决方案。这种进步是由将物理设备与数字网络集成在一起的驱动的，从而促进了有效的通信和数据处理。但是，这些进步带来了关键的安全挑战，尤其是在数据隐私和网络完整性方面。传统的加密方法通常在满足物联网环境的独特需求（例如设备计算功率和有效的能源消耗的需求）方面通常缺乏。本文介绍了一种针对物联网安全的新方法，灵感来自隐肌原理 - 在其他非秘密数据中隐藏信息的艺术。此方法通过将秘密信息嵌入有效载荷或通信协议中来增强安全性，并与物联网设备的低功率和最小处理能力保持一致。我们提出了一种地理密钥生成算法，该算法改编自针对物联网量身定制的Diffie-Hellman密钥交换模型。这种方法消除了对显式参数交换的需求，从而减少了IoT网络中普遍存在的关键拦截和未经授权访问的脆弱性。该算法利用预共享的2D矩阵和基于同步种子的方法来掩盖通信，而无需显式数据交换。此外，我们使用NIST统计测试套件（STS）严格测试了算法，将其执行时间与其他算法进行了比较。结果强调了我们算法对物联网应用程序的出色性能和适用性，突出了其有效保护IoT网络的潜力，而不会损害效率和设备资源限制。本文介绍了该算法对增强物联网安全性的设计，实现和潜在影响，从而确保在不损害用户安全性和隐私的情况下对物联网福利的全面实现。
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。
引用人工智能内容生成器
参考示例：OpenAI。（2023 年）。ChatGPT（3 月 14 日版本）[大型语言模型]。https://chat.openai.com/chat 具体来说，它应遵循以下格式：开发者的姓名。（您使用的版本的年份）。模型名称（版本号或模型作者正在使用的编号）[工具描述符]。URL 附加附录信息：您的导师可能还会要求您附上提示和完整 AI 响应的附录，以便您的导师可以看到生成的确切文本。这很重要，因为即使大型语言模型得到相同的提示，它们也会在每个会话中生成唯一的响应。
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