XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System身份
数字公民身份和AI（中学生）
AI聊天机器人（例如ChatGpt）是大语言模型（LLMS），这意味着他们使用人类编写的内容来产生响应。人类有偏见；我们倾向于根据自己的经验和信念来假设事物，因此LLMS产生的内容会遭受偏见和不准确性。对其他信誉良好的来源检查AI输出。像其他任何研究一样，分析信息的准确性和偏见。
任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
更正：公司化身份≠数字身份
本章的较早版本由出版商出版，其标题是由出版商：公司化身份≠数字身份：在社交媒体上进行算法过滤和自我公司化演示的商业化。现在已纠正如下：公司身份≠数字身份：社交媒体上的算法过滤和自我演示的商业化。
nis2-am-ensentials-理解 - 身份 - 和...
网络和信息安全性2指令（NIS2）的曙光即将到来。2024年10月17日，NIS2将在包括比利时在内的所有欧盟成员国生效。表示范围中的所有组织都必须符合新指令，该指令扩大了其原始范围以增强欧洲安全。此外，即使在NIS2指令范围之外，NIS2也将作为欧洲组织的最佳实践。您的组织是否处于范围，此白皮书旨在从NIS2的角度分享身份和访问管理的基本要素。
人工智能与身份
人工智能技术对世界的影响是不可否认的，它重塑了行业，彻底改变了人类与技术的互动方式，改变了教育模式，重新定义了社会准则。然而，这种快速增长伴随着两个显著的挑战：人工智能领域缺乏多样性，以及人工智能鸿沟不断扩大。在此背景下，本文探讨了人工智能与身份的交集，以此作为理解人工智能开发和部署中的偏见、不平等和道德考虑的途径。我们提出了人工智能身份的多方面定义，其中包括其创建者、应用程序及其更广泛的影响。了解人工智能的身份涉及了解参与人工智能开发的个人、所产生的技术以及社会、伦理和心理影响之间的关联。在探索人工智能身份生态系统及其社会动态之后，我们提出了一个框架，通过身份的视角，强调人工智能在三个维度上的多样性需求：创造者、创造物和后果。本文提出需要采取一种全面的方法来通过身份的视角来培育一个更具包容性和责任感的人工智能生态系统。
对云计算和本地Windows环境中身份验证模型的分析
安全身份验证至关重要的区域是云计算。云计算是一种服务模型，它可以通过Internet进行按需访问到网络，服务器，存储，应用程序和服务等资源。云计算的使用增加通过具有可扩展，灵活和具有成本效益的解决方案的保护组织改变了现代信息技术的景观。一些最突出的云计算提供商是Microsoft Azure（Azure），Amazon Web Services（AWS）和Google Cloud Platform（GCP）[ZHA24]。随着越来越多的组织开始将其运营和敏感数据移至云，网络安全的重要性也会增加。
父母身份以及大脑和细胞年龄的标记
最近的研究表明，怀孕和父母身份的转变对人类大脑结构特征有显著影响。在这里，我们介绍了一项全面的研究，研究了父母身份和出生/父亲的孩子数量与 36,323 名英国生物库参与者（年龄范围为 44.57 – 82.06 岁；52% 为女性）的大脑和细胞衰老标志之间的关联。为了评估父母身份对大脑的整体影响，我们在 T1 加权磁共振图像上训练了一个 3D 卷积神经网络，并在保留的测试集中估计了大脑年龄。为了研究区域特异性，我们使用 FreeSurfer 提取了皮质和皮质下体积，并运行了层次聚类以根据协方差对区域体积进行分组。来自 DNA 的白细胞端粒长度 (LTL) 被用作细胞衰老的标志。我们采用线性回归模型来评估孩子数量、大脑年龄、区域大脑体积和 LTL 之间的关系，并包括交互项以探究关联中的性别差异。最后，我们将大脑测量值和 LTL 作为二元分类模型中的特征，以确定大脑和细胞老化的标志是否可以预测父母身份。结果显示，无论男女，出生/父亲的孩子数量越多与大脑年龄越小之间存在关联，女性的影响更大。基于体积的分析显示，纹状体和边缘区域存在母体效应，而父亲则没有。我们没有发现孩子数量与 LTL 之间存在关联的证据。父母身份分类显示大脑年龄模型的 ROC 曲线下面积 (AUC) 为 0.57，而使用区域大脑体积和 LTL 作为预测因子的模型显示 AUC 为 0.52。我们的研究结果与之前针对中老年父母的基于人群的研究一致，揭示了父母经验与基于神经影像的大脑健康替代指标之间存在微妙但重要的关联。该研究结果进一步证实了对父母在怀孕和产后进行的纵向队列研究的结果，可能表明父母身份的转变与大脑健康的长期影响有关。
