XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户信息
使用行为认知互联网安全调查表
摘要：由于技术安全解决方案远非足以保护各种信息和通信系统，因此由于人为因素，有必要参与心理学家并将这个问题定义为跨学科的问题。经过验证的问卷可以是衡量用户信息安全意识，关于隐私问题的知识和在线行为中涉及的风险的好工具，因此基于这些问卷的经验研究得出的结论应该有助于设计教育培训计划。本文的目的既介绍了经过验证的行为认知互联网安全问卷，又证明了其适用于国际使用情况，以及有关通过其开发过程收集的信息和通信系统用户的一般结论。在这项研究中包括来自41个不同国家 /地区的参与者，而英语，克罗地亚，斯洛文尼亚语和匈牙利语言版本则使用了问卷。结果表明，开发的问卷可以在国际上使用和
使用生成模型（Gen-Recsys）对现代推荐系统的审查
传统推荐系统通常使用用户项目评级历史记录作为其主要数据源。但是，深层生成模式现在可以从复杂的数据分布中建模和采样，包括用户信息交互，文本，图像和视频，从而实现新颖的推荐任务。这项全面的多学科调查使用生成模型（Gen-Recsys），覆盖：相互作用驱动的Genertic模型连接Rs中的关键进步；使用大语模型（LLM）和文本数据用于自然语言建议；以及以Rs生成和处理图像/视频的多模型集成。我们的工作强调了评估Gen-Recsys的影响和危害并确定开放挑战的必要范例。此调查伴随着ACM KDD'24的教程，并提供了以下材料：https：//encr.pw/vdhlq。
利用移民背景信息个性化对话
为了保持任务的连续性，最近人们研究了跨不同实施方案迁移对话式 AI 代理，以进一步改善用户体验。然而，这些可迁移代理在与用户对话时缺乏对用户信息和迁移设备的上下文理解。这就引出了一个问题：当代理迁移到实施方案以根据上下文预测下一句话语时，他会如何表现。我们从具有迁移上下文的众包工作者之间的对话中收集了一个数据集，该数据集涉及代理迁移到的实施方案的不同环境（公共或私人）中的个人和非个人话语。我们在有和没有迁移上下文的数据集上训练了生成模型和信息检索模型，并报告了定性指标和人工评估的结果。我们相信，迁移数据集将有助于训练未来的可迁移 AI 系统。
02/11/2023 B 1 巴涅尔德吕雄 ...
42°48'02”N 000°36'04”E - 2028 英尺（73 百帕）RWY 01/19 750 x 50 / 未涂层 AVT 燃料：100 LL - 润滑剂：80 - 100 HJ。只限现金支付。 COM A/A 123.500 Mhz RFFS 1 级。@ contact@aeroluchon.fr AD 的使用条件：AD 位于山区。 AD 为配备无线电的 ACFT 保留。在雪地上，AD 保留用于基于 ACFT 或配备滑雪板的场合。对空中航行的危险：重大的航空状况可能在几分钟内发生变化，并影响到飞机的到达或起飞。需要考虑斜坡风和阴影效应。激烈的滑翔机和滑翔伞活动吸引了飞行员的注意力。卡塔尔多哈以及南部地区都面临着许多障碍。各种活动：在海拔 4000 英尺的高度拖曳滑翔机（编号 1002）。 SR-SS，无标记电缆。通过黄色闪光灯宣布活动。频率 A/A 上的用户信息。
参考条款（tor）用于技术支持和进一步开发iucncontribution fornature.org
在面向公共的可视化模块中可查看。数据和验证API是与IUCN系统，数据库和验证规则的接口。•可视化模块。此模块允许公众查看对自然全球目标的验证贡献。这个模块可以说是最重要的，因为它是联盟朝着保护行动的工作的窗口。在公共数据可视化应用程序中，可以在图表上查看图表上的贡献，并通过贡献的各种属性进行过滤。公共应用程序和私人应用程序是使用JavaScript，React，Redux，HTML，CSS，Arcgis API的JavaScript，Terraformer，Terraformer，Turf，JS HighCharts.js和其他图书馆构建的。数据和验证API是使用JavaScript，Node.js，SQL和其他库构建的。应用程序的主要数据存储是在线ESRI ARCGIS。数据和验证API利用Amazon Web服务的功能和托管。自然平台的IUCN贡献与自定义IUCN身份验证系统以及IUCN的CRM集成在一起，以通过自定义网络服务来检索用户信息。
商标异议公告 - 美国专利商标局
用于电信设备，即用于操作电信系统的计算机程序、用于提供多用户接入全球通信网络以传输和传播大量信息的计算机程序；由数据发射机组成的磁、电和光纤网络，将用户信息转换成数据信号进行传输，或将接收到的数据信号重新转换成用户信息；在数据终端之间传输数据的设备，即通信集线器；用于上传、存储、检索、下载、传输和交付数字内容的计算机硬件；电信发射机；电信设备，即连接电路中的电桥的终端元件；文字处理器；计算机设备，即微型计算机、小型计算机、计算机中央处理器、计算机微处理器、计算机显示器、计算机键盘、计算机终端、计算机接口板、计算机激光打印机、计算机击打式打印机、计算机点阵打印机、计算机操作系统、作为一个单元出售的计算机和使用说明书；计算机接口设备，即计算机调制解调器、计算机鼠标和鼠标垫、计算机外围设备及其零件；用于操作企业管理系统的计算机程序，即为生成评估、审计和报告而设计的程序，以及作为一个单元出售的相关使用说明书；音频、视频和数据通信设备，即数字和模拟信号发送器、接收器和转换器，无线电和电话发送器、接收器和服务器；用于电子交换数据、图像和信息的电子邮件计算机硬件和软件；电视遥控器和机顶盒；电视信号解码器；交互式电子音频和视频会议设备，即变压器、平衡器、与计算机、计算机外围设备、电视、音视频设备、闭路电视设备和电信设备连接的电缆，用于促进消费者与商品和服务提供者之间的互动；用作专门时间记录装置的计时器；计算机空白光盘；计算机空白软盘；计算机空白硬盘；光盘播放器；录音机和录像机；录音带和录像带播放器；录音带和录像带录制机；录音带和录像带播放器；空白录音带和录像带、盒式磁带、磁盘和缩微胶片；包含电信信息的录音带和录像带、盒式磁带、磁盘和缩微胶片；视频监视器、自动售货机及其计时装置及其零部件；磁码卡阅读器、磁卡、空白磁性数据载体、磁带消磁器、及其组件；计算机、数据和视频网络及会议设备，即由变压器、平衡-不平衡转换器、与计算机连接的电缆、计算机外围设备、电视机、音视频设备、闭路电视设备和
尼日利亚夸拉州学术图书馆在图书馆服务交付中应用和使用人工智能 (AI)
世界各地的学术图书馆都已采用 ICT 解决方案来实现服务现代化并改善用户体验。这些措施包括采用和应用自动化系统进行编目、流通和资源管理、建立数字存储库和在线数据库、实施虚拟参考服务以及提供对图书馆资源的远程访问（Verma，2015 年）。然而，尽管学术图书馆在采用 ICT 方面取得了全球进步，但不同地区和机构之间仍存在挑战和差距。基础设施不足、资金有限、缺乏数字技能以及抵制变革等因素阻碍了学术图书馆充分实现 ICT 革命的潜在利益（Chutia，2015 年）。学术图书馆是教育机构的神经中枢，是向所有读者提供信息的地方，不论其年龄、政治或道德背景、宗教、性别等。可以看出，如果没有配备充足的印刷材料、信息和通信技术 (ICT) 及其相关设施、训练有素的员工和能够满足用户信息需求的高水平服务的图书馆，高等教育机构的作用就无法实现 (Ajibero, 2004)。
完美保护隐私的人工智能它是什么以及我们如何实现它？
许多人工智能应用需要处理大量敏感信息，以进行模型训练、评估和现实世界整合。这些任务包括面部识别、说话人识别、文本处理和基因组数据分析。不幸的是，在训练模型执行上述任务时，会出现以下两种情况之一：要么模型最终在敏感的用户信息上进行训练，使其容易受到恶意行为者的攻击，要么由于测试集的范围有限，其评估结果不能代表其能力。在某些情况下，模型根本就没有被创建出来。有许多方法可以集成到人工智能算法中，以维护不同级别的隐私。即差分隐私、安全多方计算、同态加密、联邦学习、安全区域和自动数据去识别。我们将简要介绍每种方法，并描述它们最合适的场景。最近，这些方法中的几种已经应用于机器学习模型。我们将介绍一些最有趣的隐私保护机器学习示例，包括将差分隐私与神经网络相结合，以避免对网络训练数据进行不必要的推断。最后，我们将讨论如何结合迄今为止提出的隐私保护机器学习方法，以实现完美的隐私保护机器学习。
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
用户年龄预测的机器学习方法
包括年龄和性别在内的用户人口属性的准确预测是个性化搜索，广告定位和其他相关领域的关键挑战。此信息使公司能够完善目标受众并增强整体用户体验和服务质量（QoS）。其中，沙特电信公司（STC）是沙特阿拉伯，中东和非洲的主要电信提供商，认识到了年龄预测系统的重要作用。因此，这项研究探讨了机器学习（ML）技术以预测用户年龄的应用，从而有助于提供适合年龄的广告和优惠。我们使用了由STC提供的数据集，其中包括具有关键用户和设备功能的300万个样本。在此分析中采用了四种ML算法：人工神经网络（ANN），随机森林（RF），梯度增强（GB）和决策树（DT）。这些模型根据其预测性能进行了比较和评估。ANN成为最佳分类器，达到60％的准确性，与电信行业中进行的类似研究相当。这些发现的含义表明，ML技术可以有效地预测用户信息，从而使服务提供商可以针对用户的特定年龄人口统计来量身定制其产品。这项研究的发现有助于对用户年龄预测及其对电信公司的实际意义有更广泛的了解。未来的研究可以通过探索其他人口预测挑战并将ML方法应用于其他部门来扩展这项工作。