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负责任地使用人工智能
负责任地使用人工智能 人工智能 (AI) 写作辅助工具的出现为学生提供了宝贵的写作帮助。大学鼓励使用写作辅助工具，但是，每个学生都必须了解过度依赖 AI 写作辅助工具的道德陷阱和困境。正如 Liberty Way 中所述，大学的期望是学生不能使用 AI 写作辅助工具来生成作业内容。这一期望尊重了大学长期以来对学生作品的原创性和真实性的价值观。原创性和真实性原则是我们对 AI 立场的驱动因素。我们不会禁止 ChatGPT、Grammarly 或任何其他 AI 写作辅助工具。许多 AI 工具都具有非常有用的功能，学生可以合乎道德地使用它们。我们禁止的是允许 AI 生成以原创作品呈现的内容或允许 AI 对现有作品进行重大修改，以至于作业不再是学生自己的话。这种行为引起了人们的担忧，并且由于侵犯了作业的原创性和真实性，可以被视为学术不端行为。 Turnitin AI 检测器也极有可能检测到这种 AI 的使用。正如学生不应将自己的作业交给其他人添加内容一样，AI 也是如此。Grammarly 的使用非常普遍，大学也没有禁止使用。Grammarly 对学生来说可能是一个非常有价值的工具。但是，建议学生采取预防措施，避免在 Grammarly 或任何其他写作辅助工具中使用生成文本 AI 功能。学生不应接受 AI 对其作品进行的“改进”。如果 Grammarly 建议对您的作品进行基本拼写和语法编辑以外的修改，则不应接受这些修改。我们鼓励学生让他们的真实写作风格在他们的作品中占据突出地位，而不要让它被 AI 生成的内容所淡化。如果可能，强烈建议关闭 Grammarly 或任何其他写作辅助工具中的生成文本 AI 功能。
标准之战
在文明世界的法庭上，标准的争论一直存在，参与的不是穿着盔甲的人，而是戴着假发和长袍、精通法律的人，他们常常借助那些拥有特殊知识、训练和经验的人的帮助，在问题有争议或与此相关时，他们有资格就著作的真实性或作者身份发表权威性言论。多年来，在英国普通法下，这场争论涉及的争论点在于，在对任何特定著作的作者身份产生争议时，是否可以通过将此类著作与任何已证实的真实手写作品进行比较来确定其真实性，作为事实审理者在有或没有专家帮助的情况下进行比较和判断的样本或标准，或者，这种比较是否必须局限于在案件中已经为其他目的而适当地被视为真实的著作。本文作者在 1917 年的《评论》上发表了一篇文章，对这一冲突进行了一般性讨论，并在 1929 年的某个特殊且相当特殊的阶段再次讨论了这一冲突。2 除了偶然的情况外，本文很少尝试再次涉足或重新调查这些特定的法律冲突领域。简而言之，“为
内容真实性问题的解决方案：-trufo
第2节将讨论问题与生成AI和即将到来的法律要求有关的问题的紧迫性。 第3节将探讨使用内容标签来协助内容出处分析的好处。 第4和§5节将分别涵盖创建数字内容出处的注释和关联的技术方法。 第6节将分析内容真实性基础架构的要求，并介绍Trufo的平台架构如何解决这些需求。 本文的范围不包括上述用例中解决方案的具体应用，也不包括对关键技术组件的更深入的潜水；未来的出版物将解决这些问题。第2节将讨论问题与生成AI和即将到来的法律要求有关的问题的紧迫性。第3节将探讨使用内容标签来协助内容出处分析的好处。第4和§5节将分别涵盖创建数字内容出处的注释和关联的技术方法。第6节将分析内容真实性基础架构的要求，并介绍Trufo的平台架构如何解决这些需求。本文的范围不包括上述用例中解决方案的具体应用，也不包括对关键技术组件的更深入的潜水；未来的出版物将解决这些问题。
利用机器学习技术评估技术文档质量
摘要 - 信息是通过报纸，期刊，互联网和学术期刊中的图像传播的。借助各种工具，例如Adobe，gimp和Corel Draw，区分原始形象和伪造的人已经变得越来越具有挑战性。大多数传统方法都依赖于构造的特征来检测图像伪造。图像验证在确保和确保敏感文档中个人身份的真实性方面起着至关重要的作用。本研究提出了一种机器学习方法（支持向量机，SVM和定向梯度的直方图，Hog），以识别图像并确认其真实性。使用定向梯度（HOG）的直方图提取各种特征，包括匹配，图像大小和图像验证的尺寸。使用支持向量机（SVM）进行训练和测试阶段。使用广泛的数据集评估所提出的图像验证技术，以确定图像识别精度，以及特异性，灵敏度和精度等指标。与现有技术的比较分析表明，所提出方法的平均图像验证精度为98％，超过了先前的图像验证方法。
自我的模式理论和位置道德方面
摘要本文的目的是：（1）确定理解深脑刺激（DB）对自我的多维影响的最佳框架； （2）确定此框架的弱点； （3）对其进行改进； （4）在追求（3）时，展示了为什么以及如何以其他道德方面扩展该框架并证明其相互关系； （5）定义道德方面与框架的关系； （6）在评估DBS对患者自我的影响方面包括道德方面的潜在后果。关于（1），我认为自我（PT）的模式理论可以被视为这样的框架。在实现（2）和（3）中，我指出，关于需要解决方案的PT的最相关问题是本体论问题，包括持久性问题，“特异性问题”以及发现缺乏自我相关方面的问题。在实现（4）中，我确定了PT中未包含的自我的各个方面，这些方面迫切需要研究，以调查各种潜在相关的DBS诱导的变化 - 真实性，自主性和责任感，并得出结论，我们如何定义真实性将对我们的自主性具有隐藏性，这反过来决定了我们对责任的责任。关于（5），我讨论了道德方面与PT之间的复杂关系 - 一方面，它们是可以评估特定自我模式的镜头；另一方面，它们本身就是各种自我表现的动态相互作用的产物。最后，我讨论（6），展示了理解DBS对患者自我影响的新颖方式。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估
摘要近年来，GPT-3，BERT和GPT-4（例如GPT-3，BERT和GPT-4）的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进步，增强了诸如文档摘要，语言翻译和问题答案之类的任务。尽管有这些好处，但这些模型产生的文本的真实性和信誉引起了社会问题，包括错误信息和窃。为了解决这些问题，PAN组织已经启动了一系列任务，以区分机器生成的文本和人文所写的文本。本文提出了基于Bert和Bilstm的生成AI作者身份验证模型，该模型通过将变压器编码器与多文本特征技术相结合，从而增强了文本歧视功能。该模型利用了预处理的BERT进行深度特征提取，并结合了由Spacy计算出的其他文本功能，由Bilstm和Transformer编码器进一步处理进行分类。实验结果表明，该模型在PAN验证数据集上达到平均得分为0.971，超过了所有基线模型。这种方法不仅提高了检测准确性，而且还提高了对各种文本类型的适应性，这对于保持自动内容生成时代的信息的真实性和可靠性至关重要。
摄影中的生成对抗网络（GAN）：创建零
生成的对抗网络（GAN）是人工智能的重要突破之一，对摄影世界产生了重大影响。该技术允许创建随机数据的逼真的照片图像，然后在照片制作中创造新的机会。这项研究探讨了许多研究结果有关BRO在摄影中的应用的结果，并研究了它们在使用时产生的美学和道德含义。所使用的方法是一种定性方法，它是文献研究的一种定性方法，收集了各种科学文章，书籍和学术出版物的数据，这些数据的重点是BRO及其在制作照片图像中的应用。结果表明，BRO允许新的照片图像创建以前无法做到，并提供了创造性修改的能力。但是，该技术的应用也提出了与其产生的照片的真实性和信誉相关的挑战，尤其是在深层和操纵的背景下。此外，人们担心使用BRO对公众对其真实性的看法的影响。这项研究得出结论，Gan为摄影美学的发展做出了重大贡献，但是需要更多的法规和关注道德方面的方面来维持数字时代摄影艺术的完整性。
用人工智能保障食品安全，促进健康生活
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