XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System真实度
人工智能系统安全和隐私的真实学习方法
真实学习是一种实践性的教育方法，旨在为学生提供解决实际问题所需的技能和知识。在网络安全背景下，真实学习可以帮助学生培养所需的技能，以应对机器学习系统日益增加的对抗性攻击风险。为了实现这一目标，真实学习通常涉及一系列实验前、实验和实验后活动，学生在其中学习关键概念、练习解决问题并反思他们的解决方案。随着机器学习变得越来越普遍，对抗性攻击和其他安全威胁的风险也在增加。对抗性攻击可以绕过传统的网络安全防御并造成重大损害，例如窃取敏感数据或注入恶意代码。除了对抗性攻击外，人工智能系统还面临着多种安全威胁 [1]，例如人工智能木马 [2]、模型反转 [3] 和其他类型的网络攻击。为了有效地对抗这些威胁，网络安全课程需要结合对机器学习系统攻击和防御的真实学习。然而，目前该领域缺乏教学和学习材料、开源便携式动手实验室软件以及专门的工作人员和教师。为了应对这些挑战，我们提出了一种开源、便携和模块化的方法来增强人工智能的安全性和隐私性。这种方法涉及开发在线、便携式动手实验室软件，该实验室软件由多个模块组成，涵盖各种主题，例如入门、对抗性示例攻击和防御、AI 木马攻击和防御、模型反转攻击和防御、数据集中毒攻击和防御、算法
数字孪生让流行病模拟更真实
近几个月来，各国政府采取了许多措施来抗击 COVID-19 疫情。由于疾病的未知特性以及缺乏应对疫情的经验，所采取措施的有效性往往难以评估，导致措施低效和有效措施的延迟执行。已经提出了许多模型来评估这些措施对疫情蔓延的影响，但这些模型通常被大大简化，因此表达能力有限。为了扩展模型的表现力，我们在灵活且可扩展的城市模拟游戏中开发了一个流行病模拟，以分析该城市应对疫情的措施并在微观层面上发现常见的感染场所。我们开发的流行病模拟的可配置性也将对未来潜在的流行病有用。
Deepfake – 它有多真实？ - KPMG LLP
随着人工智能 (AI) 的普及，深度伪造变得越来越普遍，因为深度伪造是指使用人工智能和机器学习 (ML) 技术来制作超现实但完全虚构的视频、图像或录音，这些视频、图像或录音看起来是真实的。深度伪造一词是深度学习的组合，深度学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够学习和复制模式和伪造，强调内容的欺诈性质。这项技术使用深度学习
pre-，在解释真实资源的策略
预 - 期间，期间和后策略来解释有关本文档的真实资源：本文档提出了策略，世界语言教师可以在阅读，观看，聆听或接收之前，之中和之后，在阅读，观看，聆听或接收之前，在学习者对学习者的解释（#ATHRES）来计划。在每个前，期间和解释后策略部分中，部分是识别解释性目的的几个小节，并提出了解决每个目的的一种或多种策略。在本文档末尾定义的策略用星号（*）标识。每个小节的左栏描述了教师的行动，右侧列建议学习者的任务。在#authres脚手架学习者对三种解释性语言功能的使用（理解，解释，分析），增强含义并促进文化背景下的综合交流。在选择或适应策略时，鼓励教师考虑#Athres的类型和熟练程度的类型。他们可能会发现NYS世界语言能力范围和性能指标有助于计划特定的能力目标。提供的许多策略可以与各种真实的资源类型一起使用。特别适合与特定的真实资源类型一起使用的策略以下图标：书面文本：音频录音：视频/电影：图像：图像：伪像：
进入学习真实评估的核心
Taylor＆Francis竭尽全力确保我们平台上出版物中包含的所有信息（“内容”）的准确性。但是，泰勒和弗朗西斯，我们的代理商和我们的许可人不对任何目的的准确性，完整性或适用性做出任何陈述或保证。本出版物中表达的任何观点和观点都是作者的观点和观点，不是泰勒和弗朗西斯的观点或认可。不应依靠内容的准确性，并应使用主要信息来源进行独立验证。Taylor和Francis对任何损失，诉讼，诉讼，要求，需求，成本，费用，损害和其他负债或其他责任直接或间接地与与内容的使用有关或引起的造成的任何责任。
脑类器官：它们是真实存在的吗？
1965 年，英特尔联合创始人戈登·E·摩尔 (Gordon E. Moore) 发现，单个微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，而计算机成本在此期间大约下降一半；这被称为“摩尔定律”。计算能力的提升是第四次工业革命及其推动的所有社会变革的基石。尽管逻辑告诉我们多年来我们已经接近物理尺寸的极限，但工程师们仍在继续寻找看似不可能的方法将更多的晶体管封装到芯片上。科学和社会如何才能延续这些令人欣喜的进步浪潮？也许生物学可以提供解决方案。从一开始，计算机就是为模拟人脑而设计的。数学家约翰·冯·诺依曼是计算机时代的先驱。他未完成的著作《计算机与大脑》于 1958 年首次出版，讨论了当时的大脑和计算机之间的重要区别，并提出了未来研究的方向。这极大地影响了一代又一代创新者的努力，他们让计算机越来越像大脑。在他们引人入胜的文章中，Smirnova 等人 (1) 现在建议做完全相反的事情：让大脑培养更像计算机。2022 年 6 月，美国能源部橡树岭国家实验室的惠普企业前沿 (OLCF-5) 超级计算机超过了单个人脑的估计计算能力 (1 exaFLOPS)。然而，效率却存在巨大差异：人脑重约 1.4 公斤，功耗为 20 W，而企业前沿占用 680 平方米
用储能真实竞标的市场机制
摘要 - 本文提出了一种具有发电机和存储的多间隔电力市场的市场机制。从供应功能竞标中汲取思想，我们引入了一种新颖的出价结构，用于存储参与，该结构允许存储单元使用能量循环功能将其成本传达给市场，以将价格映射到循环深度。通过凸面编程实现的最终清除过程 - 收益基于电源的传统能源价格的相应时间表和付款，用于存储利用率的每日储备价格。我们通过将所得机械性的竞争平衡与使用基于生产商的竞标的替代解决方案的竞争平衡进行了比较，从而说明了解决方案的好处。我们的解决方案比基于生产者的方法显示了几个优点。它不需要先验价格估计。它还激励参与者揭示其真实成本，从而导致有效的竞争平衡。使用纽约独立系统运营商（NYISO）数据验证我们的发现的数值实验。
无人机袭击关键基础设施：真实且……
想象一下，大型国际机场（如利雅得、开罗或法兰克福机场）遭到无人机的暴力袭击。这种袭击会是什么样子？也许是一架电池供电的遥控飞机，机头装有活塞装置，当它撞上地面目标（如滑行的商用飞机）时，会引爆数磅炸药。或者可能是一架多旋翼无人机，由硬化塑料制成，专为消费市场制造，但经过改装，可以携带炸弹投掷到等待班车的人群中。这两种无人机系统 (UAS) 都很难用肉眼观察或用雷达探测到，更不用说在击中目标之前将其击败了。这种袭击的后果会是怎样的？想象一下破坏、伤害和死亡的后果。考虑对交通网络的影响。推理政治影响和袭击后对政府的影响，以及在不可避免地剖析导致目标机场脆弱的情报、安全和运营失误之后。最终的核算结果可能会对相关人员产生难以估量的负面影响。
真实领导的定量研究...- Firescholars
推荐引用推荐引用麦当劳D. E.（2023）。对基督教高等教育中真实领导，真实的追随者和组织承诺的定量研究。[博士论文，东南大学]。firescholars。https://firescholars.seu.edu/org-lead/16
ATC 真实突破性操作系统 (ARGOS)
MUAC 的下一代 ATC 系统 - 与运输业的许多领域一样，自动化在空中交通管理 (ATM) 中越来越受到关注。预期的效率、生产力和安全效益，以及减轻人类操作员压力的前景，是当前研究和努力在 ATM 中引入更多自动化的主要驱动因素。欧洲空中航行安全组织的马斯特里赫特上区管制中心 (MUAC) 在空中交通处理中自动化越来越多的任务方面有着悠久的历史。例子包括早期采用的无条带操作、短期冲突警报 (STCA)、管制员-飞行员数据链通信 (CPDLC)、自动相关监视 - 合同 (ADS-C)、先进且直观的人机界面 (HMI) 工具、自动人力规划工具等。