XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户数据
增长潜力大但中小企业渗透率低
人工智能的应用范围很广 人工智能可用于放射成像，例如，检测人眼可能忽略的肿瘤。在线交易中的推荐算法可以从互联网用户的消费模式中学习，并可以根据过去的购买记录或相关网站的点击情况生成购买建议，甚至预测未来的购买。人工智能使生产和物流流程实现智能自动化，例如学习（生产）系统、工厂和机械的预测性维护以及制造业中新形式的人机交互。在产品创新方面，它通过分析实时用户数据，实现智能产品和服务的开发，这些产品和服务承诺提供额外的服务功能和消费者利益（例如量身定制的产品），以及全新的产品功能（例如驾驶辅助技术和自动驾驶）。最后，人工智能应用可用于生成全新的商业模式，例如数字平台。同样重要的是，人工智能的使用也有助于抗击冠状病毒大流行。 8
印度股票市场的算法交易和情感分析
摘要。社交网络的快速增长产生了前所未有的用户生成数据，这为文本挖掘提供了绝佳的机会。情感分析是文本挖掘的重要组成部分，试图通过其内容和结构来了解作者对文本的看法。此类信息对于确定大量人的整体意见特别有价值。其实用性的示例正在预测票房销售或股票价格。用户生成的数据最容易访问的来源之一是Twitter，这使得其大多数用户数据通过其数据访问API免费获得。这项研究将预测Twitter上与股票相关的推文的情感价值，并证明这种情感与公司在实时流媒体环境中的股票价格的转移之间存在相关性。本研究数据范围从2018年到2024年。该研究表明，除一家公司以外，几乎所有公司的错误百分比均小于5％。在说明误差百分比小于5的地方，那么准确性很高，并且预测价格更准确。
机器学习在个性化医学和治疗优化中的作用
个性化医学中机器学习的出现通过基于其独特特征（例如遗传倾向，生活方式变量和病史）为患者提供了增强的诊断和治疗方案，从而彻底改变了医疗保健行业。机器学习算法可以分析大量患者数据，以产生准确的诊断，制定量身定制的治疗计划并改善患者的预后。通过组合多个数据源，机器学习算法可以识别模式，预测特定疾病的可能性并推荐个性化的治疗选择。该技术使医疗保健专业人员能够访问各种数据集，包括遗传信息，病史和生活方式变量，并从以前无法访问的洞察力中获得了见解。但是，在多家医院和医疗机构中，孤岛中用户数据的隔离面向该行业工作的研究人员提出了挑战。本文研究了与个性化医学中机器学习的广泛实施相关的可能存在的障碍和道德意义，并评估了这些突破对患者护理，医疗保健系统和医学研究的未来的后果。
审核 - 报告鲍勃metamask快照代码库和构建02.2024
•加密实现和使用模式：审计团队评估了代码中存在的加密实现和使用模式，目的是发现任何滥用加密算法或实践的滥用，这些算法或实践可能会损害用户数据和交易的安全性。•身份验证和授权机制：此检查对于验证SNAP采用了可靠的身份验证措施来防止未经授权的访问以及其授权协议是否正确实施至关重要。•数据验证和补救实践：SNAP内的数据验证和消毒实践也进行了严格评估。审查的这一部分对于确认SNAP通过验证，消毒和安全处理用户提供的数据有效地中和基于输入的威胁至关重要。在此快照的上下文中，这在很大程度上意味着MetAmask快照API调用的安全使用。•依赖性分析，尤其是对于具有已知漏洞的第三方库：审计团队进行了依赖性分析，特别关注集成到SNAP中的第三方库。
瑞典国家教育署的人工智能
瑞典国家教育局写道，教育领域的人工智能可用于监控学生的进度，了解他们目前的优势和困难，并以解释和适当任务的形式提供快速反馈。当学生使用这些数字系统时，会创建大量用户数据，可用于分析学生的学习情况，这通常被称为学习分析（Skolverket.se 2023 年 10 月）。人工智能有助于直观地了解哪些工作方法适合学校，哪些不适合学校。现在借助人工智能作弊的可能性如此之大，这一事实使得作弊作业的旧知识更加重要。如果老师无法核实谁做了作业，材料就不能作为评分的基础。人工智能也存在挑战。一个挑战是，当学生可以使用数字工具并因此可以访问各种社交媒体时，他们很容易失去注意力。这种情况尤其可能发生在学生认为任务太容易、太难或太大的情况下。或者没有反馈系统让老师检查学生是否完成了他们应该做的事情。
生成的AI工具用法
GRCC员工必须遵守其使用的任何工具的生成AI供应商的使用政策。B. FERPA合规性任何涉及个人身份信息（PII）的互动必须遵守FERPA法规，并且不应披露敏感的学生信息。C.数据隐私和安全性该机构负责保护用户数据并确保其符合FERPA，HIPAA，PCI-DSS和其他适用的数据保护法。用户不应使用AI工具共享个人身份的学生或员工信息或其他敏感数据，因为它不能保证机密性。D.精确度用户应意识到，AI聊天机器人响应是根据对其进行训练的数据中的模式生成的，并且可能并不总是完全准确或最新。E.道德使用AI聊天机器人不应用于生成或分发违反道德准则，知识产权或版权的内容。F.报告滥用信息安全部门必须在发现后的12小时内通知实际或怀疑对受保护的PII数据的披露，例如将学生或员工PII输入AI工具。
语言不是数据集，为什么在AI
海伦·凯利·霍尔姆斯（Helen Kelly-Holmes）呼吁探索社会商业驱动数字化增加的社会语言学对社会语言学的影响。像凯利·霍尔姆斯（Kelly-Holmes）一样，我们同意，在我们生活的各个方面，在线和人工智能（AI）技术的越来越普遍需要对自植入以来已经建立社会语言研究的假设，方法和实践的批判性评估。我们的讨论证实了海伦的观察结果，但我们也敦促发展为理解语言作为数字数据的一般批判态度。我们论点的起点是海伦声称从公共数字空间中删除了“真实”语言，“使收集有关真实用法的数据更加困难，因为有必要依靠公共区域和/或谈判对这些私人空间进行谈判访问”（第5页）。对我们来说，她的观察结果使视语作为数据一直有问题。我们想提出两个问题：使用数字用户数据作为语言和社区的代表的一般认识论局限性，以及随之而来的方法需要认真对待语言在其社会，政治和技术背景下进行研究。我们建议民族志作为
电路第 11 版 chegg pdf 书下载完整版
完整 PDF 包下载完整 PDF 包本文本文简介26 个与本文相关的完整 PDF 下载 PDF 包跳转到主内容 神学教育 (EfM) 是一个独特的四年制远程学习证书课程，以小组学习和实践为基础，提供神学教育。自 1975 年成立以来，这个国际项目已帮助超过 100,000 名参与者发现和培养他们对基督教服务的呼召。EfM 帮助信徒在学习、崇拜和一起进行神学反思时，接触基督教传统的广度和深度，并将其与他们的世俗经历进行对话。该项目邀请参与者加入小型的、有指导的小组，这些小组为理解生活和塑造行动提供了框架，因为基督教信仰正在加深。EfM 研讨会小组在当地和网上举行会议，并提供为期四年的课程，培养具有神学知识、善于反思和善于表达的平信徒。Classzone.com 已停用，不再可访问。由于此应用程序已过时，此平台支持的程序无法从我们近年来融入新程序和平台的可访问性、安全性和 HMTL5（非 Flash）技术改进中受益。了解有关 HMH 最新课堂解决方案的更多信息。如果您想从不再可访问的平台检索用户数据，请联系 techsupport@hmhco.com 或 800.323.9239，并告知我们您联系我们是为了从 Classzone.com 提取用户数据。请注意，用户数据提取不包括程序内容。发现错误？让我们知道！您还可以在此处分享有关 LiveJournal 更新的想法和创意 您的请求已提交。您可以在以下位置跟踪请求的进度：如果您有任何其他问题或意见，可以随时将其添加到该请求中。+” +# +$ +% +& +’ +( +) +* ++ +, +- +.+/ +0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 +: +; +< += +> +?[电子邮件受保护] +[ +\\u0009+] +^ +_ +` +a +b +c +d +e +f +g +h +i +j +k +l +m +n +o +p +q +r +s +t +u +v +w +x +y +z +{ +| +} +~ +¡ +¢ +£ +¤ +¥ +ι +§ +¡ +© +© +ª +« +Ø +® +° + ± +2 +3 +′ +µ +¶ +· +1 +o +» +¼ +1⁄2 +3⁄4 +¿ +× +ß +æ +ð +÷ +ø +þ +đ + ħ +ı +ł + ŋ +œ + ɐ + ɑ + ɒ + 你 + ɕ + ə + ε + ɡ + ɯ + ɨ + ɪ + ɫ + ɬ + ɯ + ɨ + ɴ + ɹ + ɾ + ʀ + ʁ + ʂ + ʃ + ʉ + ʊ + ʋ + ʌ + ʎ + ʐ + ʑ + ʒ + ʔ + ʰ + ʲ + ʳ + ʷ + ʸ + ʷ + ´ + ʾ + ʿ + ˈ + ː + ˡ + ˢ + ˣ + ˤ + α + β + γ + δ + ε + ze + η + θ + ι + κ + λ + μ + ν + ψ + ο +π + ρ + ς + σ + τ + υ + φ + χ + ψ + ω + a + b + c + d + e + g + z + i + k + m + n + o + p + r + c + t + y + f + x + c + ch + w + sh + ' + y + ' + e + y + i + ђ + є + і + ј + љ + њ + ћ + + ơ + Ƣ + ƣ + Ƥ + ƥ + Ʃ + + ᬬ + ᯯ + ᰰ + ᴴ + ᵵ + + Ḹ + Ẻ + ώ + + + + ɿ ւ + ք + + y + + h + n + g + k + ch + p + t + Ÿ + ى + w + ه + n + m + l + ك + q + f + ـ + g + ε + ẓẓ + ٷ + ٶ + ه + sh + s + z + r + Í + d + kh + h + j + th + t + É + b + a + g + , + ת + ש + ר + ק + צ + ץ + פ + ף + ע + ס + נ + ן + מ + ם + ל + כ + ך + й + ט + ח + ז + ו + ה + ד + ג + ב ־ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
![arXiv:2501.07927v1 [cs.LG] 2025 年 1 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e8270f4b12d07c8409ebaf950a84ff9dd2f0d25b.png)
arXiv:2501.07927v1 [cs.LG] 2025 年 1 月 14 日
目前对大型语言模型 (LLM) 应用程序中针对即时攻击的防御的评估通常忽略了两个关键因素：对抗行为的动态性质以及限制性防御对合法用户施加的可用性惩罚。我们提出了 D-SEC（动态安全效用威胁模型），该模型明确将攻击者与合法用户分开，对多步骤交互进行建模，并以可优化的形式严格表达安全效用。我们通过引入 Gandalf 进一步解决了现有评估中的不足之处，Gandalf 是一个众包、游戏化的红队平台，旨在生成逼真的自适应攻击数据集。使用 Gandalf，我们收集并发布了 279k 次即时攻击的数据集。结合良性用户数据，我们的分析揭示了安全性和实用性之间的相互作用，表明 LLM 中集成的防御措施（例如系统提示）即使不阻止请求也会降低可用性。我们证明，受限应用程序域、纵深防御和自适应防御是构建安全且有用的 LLM 应用程序的有效策略。代码可在 https://github.com/lakeraai/dsec-gandalf 获得。
跟踪＃：432316684日期：30-12-2024
阿联酋网络安全委员会已经观察到安全研究人员报告说，一场复杂的网络钓鱼活动损害了至少16个Chrome浏览器扩展名，可能使超过60万用户接触到数据盗窃和凭据收获。一项复杂的网络钓鱼活动损害了至少16个Chrome浏览器扩展名，可能会使超过600,000名用户接触到数据盗窃和凭据收获。这次攻击始于2024年12月中旬，通过Chrome网络商店针对扩展开发人员，使威胁参与者可以将恶意代码注入合法的扩展。此代码与命令和控制服务器（C＆C）服务器进行通信，将敏感用户数据剥落，包括Cookie，访问令牌和身份信息。网络安全公司Cyberhaven是最早的受害者之一，其延伸于2024年12月24日。随后的调查显示，一项更广泛的活动影响了多个扩展，包括与AI助手，VPN和生产力工具有关的活动。折衷的扩展：已确认或怀疑已确认以下浏览器扩展名：