XiaoMi-AI文件搜索系统
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利用人工智能改善您的网络安全态势……
1. 采用人工智能打击犯罪攻击：Emotet 木马是现代恶意软件中最臭名昭著的木马之一，是原型人工智能 (AI) 攻击的典型例子。Emotet 的主要传播方式是垃圾邮件钓鱼，通常通过发票诈骗诱骗用户点击恶意电子邮件附件来实现。Emotet 的作者最近在其木马中添加了一个新模块，用于窃取受感染受害者的电子邮件数据。尽管这种电子邮件泄露功能的来源尚未透露，但最近观察到 Emotet 在全球范围内发送结构化钓鱼电子邮件。这意味着它可以快速插入现有电子邮件线程并强烈敦促受害者点击恶意附件，该附件随后出现在最终的恶意电子邮件中。
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
心灵艺术家：用人类思维创造艺术快照
我们引入了 Mind Artist (MindArt)，一种新颖而高效的神经解码架构，可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近，使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展，但由于数据注释的稀缺，仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同，这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言，在离散 OT 理论下，我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系，从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外，所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构，能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中，从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
第十一章：使用人工智能的挑战 - INSS
技术挑战 发展中的挑战。过去，以色列国防军、工业界和学术界之间的关系是这样的：军队主导技术发展，而商业公司和学术界采用所开发的技术。近年来，这种情况发生了逆转：商业公司进行大部分开发，而军队采用技术并使其适应其需求。230 这给开发高质量的安全技术带来了困难，因为军队不具备所需的专业知识。虽然民用人工智能公司依赖高级学者或领先的学术机构，但安全机构在开发基于人工智能的知识或产品方面面临挑战。此外，安全机构不从事独立研究和开发，而独立研究和开发是实现比较优势所必需的未来专业能力的基础设施。然而，安全机构目前正在缩小与民用工业的差距。将民用技术用于军事用途。将民用技术用于军事用途带来了挑战，因为它会导致算法提供不合适的解决方案，因为算法是针对其他需求进行训练的。231
战争中使用人工智能的监管
摘要：本文研究了规范自主武器的适当原则，其中一些原则已纳入国际人道主义法 (IHL)，其他一些原则仍仅停留在理论上。区分平民和非平民、解决责任空白和比例原则是规范人工智能 (AI) 战争使用的基本原则，但必须将人类对战争人工智能的重大控制纳入其中。通过假设演绎程序，采用定性方法和文献综述，得出结论：实现区分标准、价值敏感设计、消除问责空白、重大人类控制和国际人道法必须支持对自主武器系统使用的规范——然而，区分平民和非平民和比例原则在技术上尚不可行，这使得遵守国际人道法仍然依赖于重大人类控制；而战争人工智能算法的不透明性将使其使用的法律责任变得困难。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。
使用人工神经网络对视觉障碍进行建模
我们提出了一种方法来弥合人类视觉计算模型与视觉障碍 (VI) 临床实践之间的差距。简而言之，我们建议将神经科学和机器学习的进步结合起来，研究 VI 对关键功能能力的影响并改进治疗策略。我们回顾了相关文献，目的是促进充分利用人工神经网络 (ANN) 模型来满足视障人士和视觉康复领域操作人员的需求。我们首先总结了现有的视觉问题类型、关键的功能性视觉相关任务以及当前用于评估两者的方法。其次，我们探索最适合模拟视觉问题的 ANN，并在行为（包括性能和注意力测量）和神经层面预测它们对功能性视觉相关任务的影响。我们提供指导方针，为未来针对受 VI 影响的个体开发和部署 ANN 的临床应用研究提供指导。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
情境问责：应用人工智能的伦理原则、认证标准和解释方法
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用，我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此，我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果，我们提出了几项建议，以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制，同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。