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利用人工智能 (AI) 进行高级持续性威胁检测
本报告探讨了在网络防御中实施人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的可行性和实用性，特别关注高级持续性威胁 (APT)。1 APT 是由资源丰富且经验丰富的对手发起的网络攻击，他们以组织为目标，通过窃取数据或破坏运营来获得战略优势。APT 以新的和意想不到的方式利用新的和现有的漏洞，寻求避免被发现，并适应防御者的行为。特别是，除非 APT 被激活进行攻击，否则它们通常不会为指挥和控制系统生成很少的信号。它们可以长时间保持休眠状态（例如数年），从而在检测器寻找操作变化时看起来像是正常操作的一部分。APT 激活是一种罕见事件，因此 APT 可以逃脱寻找重复模式的典型检测器。因此，由于 APT 的隐秘性和不断发展的特性，用于检测和缓解此类网络攻击的传统工具可能不够用。
盲人 AI 指导系统 - 实施
根据世界卫生组织的数据，世界上有超过三百万人是盲人。这些人在日常生活中遭受了很多困难。他们变得依赖他人，我们的系统帮助他们识别一些日常互动物体。该系统可以识别周围的物体，并使用语音指令将其通知给用户，由于系统生成的语音输出，整个系统的操作都可以被理解。用户可以向系统发出语音指令来执行他们想要执行的操作。该系统使用各种传感器，如摄像头、超声波传感器、PIR 传感器，从而提高了系统的运行效率。因此，它是物联网和人工智能的跨学科方法。通过使用单板计算机 Raspberry pi 4，我们执行我们创建的程序，该程序检测并向用户提供有关对象的信息。传感器由单独的 Arduino Uno r3 处理，并通过串行端口接口将其计算信号提供给 Raspberry Pi，这有助于最大限度地减少 Raspberry Pi 的计算工作。
谁愿意？通过操纵感知控制减少挫败感，通过中风康复 BCI 游戏的虚构输入
为了减少 BCI 用户在执行无风险任务（例如在训练和游戏中）时的挫败感，我们建议通过虚构输入（系统生成的积极任务结果）来提高他们的感知控制水平。两项替代 BCI 研究注入了虚构输入，为 50% 基线创造了额外的积极任务结果。与 50% 基线相比，用户的感知控制显着增加。反过来，挫败感水平下降。虚构输入在游戏故事环境中同样有效，游戏故事环境为主角的成功提供了情感上的支持，而更简单的任务则缺乏这种激励。人们在任务期间的输入尝试次数比我们控制的正负任务结果比率更能决定感知控制。用户输入尝试和随后的虚构输入之间的延迟进一步缓和了他们的感知控制。
过程工业的自动生成和更新...
本评论旨在评估在估算和控制背景下为过程工业系统在其生命周期内创建和使用数字孪生的机遇和挑战。因此，范围是提供对使用机器学习（纯数据驱动）和基于方程的自动建模为过程工业系统生成模型的机制的调查。特别是，我们考虑学习、验证和更新大规模（即全厂或全厂阶段但不是组件范围）基于方程的过程模型。这些方面将结合数字孪生的典型应用案例进行讨论，为过程工业系统的运营和规划层面的用户创造价值。这些应用案例还与所需技术以及现有技术水平所提供的成熟度有关。结合所有方面，提出了一种实现数字孪生自动生成和更新的前进方向，概述了所需的研究和开发活动。该论文是瑞典创新机构 VINNOVA 下属战略创新计划 PiiA 资助的研究项目 AutoTwin-PRE 的成果，也是 PiiA 之前发布的行业报告的学术版本。
确保安全、可靠、值得信赖的人工智能
做出此项承诺的公司认识到，让人们能够理解音频或视频内容是否由人工智能生成非常重要。为了实现这一目标，他们同意开发强大的机制，包括在其任何公开可用系统创建的音频或视频内容的出处和/或水印系统，这些系统将在水印系统开发后引入。他们还将开发工具或 API 来确定特定内容是否由他们的系统创建。易于与现实区分开来或旨在易于识别为由公司人工智能系统生成的视听内容（例如人工智能助手的默认声音）不在本承诺范围内。水印或出处数据应包括创建内容的服务或模型的标识符，但不必包含任何可识别用户的信息。更一般地说，做出此项承诺的公司承诺与行业同行和标准制定机构合作，以开发技术框架，帮助用户区分用户生成的音频或视频内容与人工智能生成的音频或视频内容。
人工智能证据在民事诉讼中的作用和地位......
摘要 本文探讨了人工智能证据在民事诉讼中的作用和地位。尽管此类证据在法庭诉讼中偶尔出现，但它有可能彻底改变证据领域，改变我们对现有证据类型性质和证据质量的理解。在彻底研究了人工智能的关键技术规范、人工智能证据的不同分类以及处理人工智能证据的各种方法后，作者提出了如何根据斯洛文尼亚民事诉讼法处理人工智能证据。据推断，如果此类证据的证明价值不取决于所涉及的人工智能，则可以将标准证据规则应用于人工智能证据。在证据的证明价值取决于所涉及的人工智能系统的情况下，人工智能证据仍然可以被视为证人或专家证据，或者确切地说，根据人类或人工智能对人工智能证据内容的贡献程度，被视为单方面宣誓书或私人专家意见。作者得出结论，为了使人工智能证据实现充分的证据价值和可靠性，必须妥善解决人工智能系统生成证据的黑箱和偏见问题。
定性报告如何使用人工智能 (AI) 作为......
摘要 摘要 人工智能 (AI) 对研究和学术界产生了深远的影响。科学界已在定性研究的背景下以多种方式使用它，例如文献和系统评价，用于概念化目的、主题和内容分析。然而，它引发了人们对人工智能研究结果可能存在不可靠研究、偏见和不道德行为的担忧和质疑。本文的目的是从理论批判性视角原则出发，研究人工智能在研究中的当前使用情况、其优势和局限性、困境和道德考虑，同时为在研究实践中适当、严格和可靠地使用人工智能提供五个关键考虑因素。第一步是熟悉人工智能系统生成的数据。第二步是关于在使用人工智能时删除有偏见的内容和解决道德问题，而第三步是关于交叉引用人工智能生成的信息。第四步是控制分析过程。第五个也是最重要的关键考虑因素是研究人员在任何定性研究中使用人工智能并得出结论的整个过程中展示认知输入和技能。
机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。
实时供应链管理中的实时数据监视
摘要供应链管理在当今快节奏的商业环境中变得越来越复杂，公司面临诸如全球化，竞争增加以及客户需求迅速变化的挑战。为了应对这些挑战，组织正在转向实时数据监视，以此作为提高整个供应链中的可见性，敏捷性和效率的一种手段。本文探讨了供应链管理中实时数据监视的实施，研究其收益，挑战和最佳实践。该研究调查了实时数据监视如何通过及时，准确的库存水平，运输状态和供应链绩效提供及时，准确的信息来改善决策，降低成本并提高客户满意度。这项研究的发现突出了将实时数据监视与现有供应链管理系统集成的重要性以及能够分析和解释这些系统生成的大量数据的熟练劳动力的需求。本文通过为希望在其供应链管理实践中实施实时数据监视的组织提供建议。
硝酸钙应用对植物发育的影响和在干旱deardio
整数分解问题（IFP）被认为是足够大的数学中的一个困难问题。RSA算法的安全性是基于IFP对两个大质数的乘积的难度。因此，为了确保RSA算法的安全性，必须生成足够大的素数。这是密码学（实际上，数字理论）中的一个具有挑战性的问题。在文献中，有确定性的原始测试，例如AKS原始测试，但对于大数量而言并不有效。因此，概率原始测试用于为RSA算法和其他公共密钥加密系统生成较大的质数。基于质量数的公共密钥密码系统经常用于现实生活中的加密，签名和键交换过程。需要足够大的质数来确保某些公共密钥密码系统的安全性。因此，密码学始终需要质数。尚未完全理解的质数的奥秘增加了对数学和计算机科学的兴趣。原始测试是对质数进行的首批研究之一。