XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逼真
研究文章相交角对实用性隧道故障机理的影响
具有地质灾难的地区的规划公用事业隧道网络引起了严重的关注，特别是对建造地面填充城市中的公用事业隧道发展的城市。当公用事业隧道越过地面发现时，已经采取了许多预防和控制措施，例如在规划公用事业隧道时找到正确的交叉角度。为了研究交叉隧道交叉角度的效应，当跨越地面填充时，本文比较了实用性隧道通过数值模拟方法与不同的交叉角度交叉跨地面填充的结果。实际上，由于实用性隧道和地面的相交角度变化了，因此为了使模型的应力应变关系更加逼真，因此建立了增强条形应力 - 应变关系的三线性模式，并分配了实用性隧道和土壤的物质特性，以分配损坏的塑性和MOHR-COLOLOMB塑料。te仿真结果表明，随着交叉角度的增加，轴向张力应力和实用性隧道的垂直剪切应力增加，但是随着相交角的降低，在水平方向上增加了效用隧道的位移和剪切应力。te te的交叉隧道隧道和地面填充角度的变化不能显着减少实用性隧道的损坏。te垂直位移的实用程序隧道不会随相交角而变化。最后，本文表明，无论相交角的变化如何，实用程序隧道的加强长度不应少于地面两侧的50米（效用隧道高度的10倍）。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
社会工程和生成人工智能...
机器学习 描述 监督学习 机器学习算法从标记的训练数据中学习，其中每个示例都与其对应的目标输出配对。该算法从这些标记数据中进行概括，以根据学习到的模式进行预测或对新的、未见过的实例进行分类。无监督学习 涉及从未标记的数据中学习模式和结构，而没有明确的目标输出。该算法识别数据中的固有关系、集群或模式，以获得洞察力并理解底层信息。半监督学习 该算法从标记和未标记数据的组合中学习。通过利用未标记数据和标记数据，该算法旨在提高其预测性能并利用可用的其他信息。强化学习 一种学习范式，其中代理通过采取行动并以奖励或惩罚的形式接收反馈来学习与环境交互。代理旨在通过迭代的探索和利用过程最大化其累积奖励。深度学习 受人脑启发的机器学习子集，使用具有多层的神经网络来处理和分析大型数据集。检测复杂模式的能力推动了图像和语音识别、自然语言处理等领域的进步。生成式人工智能 基于深度学习的人工智能模型，旨在生成类似于它们所训练的输入数据的新内容。示例包括生成合成图像和视频的生成对抗网络 (GAN)，以及生成逼真文本内容的大型语言模型 (LLM)，如 GPT-4 和 Palm 2。
Ultimate 146 系列 - 用户手册 - QualityWings
简介 感谢您购买 QualityWings Simulations 的 The Ultimate 146 Collection。经过三年多的开发，QualityWings 希望您能喜欢这个附加组件，就像我们为您开发它一样。此附加产品包代表 BAe146 和 Avro RJ 系列，这是英国飞机制造商英国航空航天公司生产的四引擎支线飞机系列。所有生产的乘客变体都已包含，例如旧款 BAe146-100、-200 和新款 BAe146-300，还包括经过大量升级的 Avro RJ 系列，包括 RJ70、RJ85 和 RJ100。所有模型均由我们专业的团队精心打造，内部和外部均采用真实的飞机设计图和现役 BAe146 / Avro RJ 飞行员的专家意见。在系统部门，我们力求准确呈现真实的飞机。最重要的系统都是完全可运行的，而许多其他系统则部分可运行，并在某些方面进行了简化。这是一个有意识的决定，它使许多刚接触我们这个爱好的人能够驾驶这架宏伟的飞机，而不必过于担心所有更先进的系统。为了让经验丰富的模拟飞行爱好者感到满意，部分可运行的系统仍然发挥着重要作用，以至于它们的运行会影响飞行性能。为了您的乐趣，每个模型都配有自己的 2D 面板和虚拟驾驶舱，以充分捕捉这些喷气式飞机的精神和身份。还有什么能体现飞机的精神？当然是声音！飞机模拟从未像这个套件那样听起来如此逼真，我们确信您会对我们创造的沉浸感感到满意。关于这个套件最重要的事实： 所有乘客 BAe146 和 Avro RJ 模型（共六个）
基于EEG的BCI疗法中的伪影：朋友还是敌人？
摘要：基于脑电图的脑机接口 (BCI) 具有超越传统神经反馈训练的广阔治疗潜力，例如实现个性化和优化的虚拟现实 (VR) 神经康复范例，其中视觉体验的时间和参数与特定大脑状态同步。虽然 BCI 算法通常被设计为专注于信号中信息量最大的部分，但在这些大脑状态同步的应用中，至关重要的是，最终的解码器对代表各种心理状态的生理大脑活动敏感，而不是对诸如自然运动产生的伪影敏感。在本研究中，我们比较了从提取的大脑活动和 EEG 信号中包含的伪影中解码不同运动任务的相对分类准确度。在基于 VR 的逼真神经康复范例中，从 17 名慢性中风患者身上收集了 EEG 数据，同时执行六种不同的头部、手部和手臂运动。结果表明，在分类准确度方面，EEG 信号的伪像成分比大脑活动的信息量大得多。这一发现在不同的特征提取方法和分类流程中是一致的。虽然可以通过适当的清理程序恢复信息性脑信号，但我们建议不要仅将特征设计为最大化分类准确度，因为这可能会选择剩余的伪像成分。我们还建议使用可解释的机器学习方法来验证分类是否由生理脑状态驱动。总之，虽然信息性伪像在基于 BCI 的通信应用中是一个有用的朋友，但它们在估计生理 32 脑状态时可能是一个麻烦的敌人。33
FinCEN 对涉及 Deepfake 的欺诈计划发出警报......
1. 参见 31 USC § 5312(a)(2)；31 CFR § 1010.100(t)。2. 深度伪造媒体或“deepfakes”是一种合成内容，它使用人工智能/机器学习来创建逼真但不真实的视频、图片、音频和文本。参见美国国土安全部 (DHS)，“深度伪造身份的威胁日益增加”（“DHS 报告”）。正如 DHS 进一步指出的那样，深度伪造和合成媒体的威胁并非来自用于创建它们的技术，而是来自人们自然倾向于相信他们所看到的内容，因此，深度伪造和合成媒体不需要特别先进或可信就可以有效传播错误信息或虚假信息。3. 人工智能是一种基于机器的系统，可以针对一组给定的人类定义目标做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。 “生成式人工智能”是指模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的人工智能模型类。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。请参阅白宫《关于安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能的行政命令》（2023 年 10 月 30 日）（“EO 14110”）。4. 美国财政部（财政部），《财政与人工智能》。5. 身份相关漏洞利用是金融机构面临的主要网络犯罪和欺诈问题。金融犯罪执法局于 2024 年 1 月制定并发布了一份《身份金融趋势分析》，概述了在开户、访问账户和交易过程中考虑各种身份流程漏洞利用的框架。请参阅金融犯罪执法局，“金融趋势分析：身份相关可疑活动：2021 年威胁与趋势”（2024 年 1 月 9 日）。
噪声环境对量子照明雷达二元决策策略影响的评估
自 20 世纪末以来，雷达技术已得到广泛应用，尤其是在海事和航空领域 [1-3]。雷达技术中最重要的课题之一是在背景噪声中探测隐形目标。另一方面，当前量子技术的发展为远程探测提供了新的可能性，从而产生了量子雷达的概念。本文提出了一种基于光子对之间量子纠缠的量子雷达“玩具模型”。这种简单的模型并不追求逼真，而是具有关于量子雷达潜力的教育价值。当前用于传输信息的量子技术的发展引入了“量子雷达”的概念，尽管直到 2008 年 Lloyd 的文章发表之前，这个想法一直没有引起人们的兴趣 [4]。在这篇文章中，Seth Lloyd 表明，与光子对的量子纠缠可以显著提高光频范围内的远程探测灵敏度。这种利用纠缠进行远程检测的方式称为“量子照明”（QI）。自本文发表以来，人们对量子雷达领域的兴趣日益浓厚。该主题已经开展了新的理论和实验研究 [5-12]。围绕量子雷达的研究已经从关注单个光子转向小束光子 [4,11]。同样，研究也从光学频率范围 [4] 转向微波频率范围 [11-13]，这更适合雷达应用，但也更具挑战性。在此背景下，目前正在开发新技术，以使微波领域的量子照明成为可能。例如，我们可以引用约瑟夫森结，它能够在低温下直接产生微波纠缠光子。还有光学光子和微波光子之间的耦合 [11]。然后，氮空位中心（称为 NV 中心）也允许产生微波纠缠光子。尽管这种量子雷达的可行性面临巨大困难，但该研究领域仍然非常活跃。量子雷达与传统雷达的用途相同，但其功能依赖于量子力学原理。
计算意义是有益认知偏差的来源
人类大脑已经进化到能够解决在多种环境中遇到的问题。在解决这些挑战时，它会形成关于世界多维信息的心理模拟。这些过程会产生与环境相关的行为。大脑作为过度参数化的建模器官，是产生复杂世界中行为的进化解决方案。生物最基本的特征之一是它们计算从外部和内部环境中接收的信息的价值。通过这种计算，生物可以在每种环境中以最佳方式行事。大多数其他生物几乎只计算生物学价值（例如如何获取食物），而人类作为一种文化生物，则从一个人的活动角度计算意义。计算意义是指人类大脑的过程，借助这个过程，个人试图使自己理解相应的情况，以了解如何以最佳方式行事。本文通过探索计算意义所开辟的不同可能性，并深入了解更广泛的视角，挑战了行为经济学的偏见中心方法。我们专注于确认偏见和框架效应作为认知偏见的行为经济学例子。我们得出结论，从大脑的计算意义的角度来看，这些偏见的使用是人类大脑优化设计的计算系统不可或缺的特性。从这个角度来看，认知偏见在某些情况下可能是合理的。以偏见为中心的方法依赖于仅包含少数解释变量的小规模可解释模型，而计算意义的观点则强调行为模型，这些模型允许多个变量。人们习惯于在多维和多变的环境中工作。人类大脑在这样的环境中处于最佳状态，科学研究应该越来越多地在模拟真实环境的情况下进行。通过使用自然刺激（例如视频和虚拟现实），我们可以为研究目的创建更逼真、更逼真的环境，并使用机器学习算法分析结果数据。通过这种方式，我们可以更好地解释、理解和预测人类在不同情况下的行为和选择。
•意大利萨勒诺大学的Stefano Cirillo，scirillo@unisa.it•意大利政治家迪利诺里诺的Eliana牧师，远程信息处理，CNR，意大利，serena.tardelli@iit.cnr.it•中国科学技术大学Mengxiao Zhu，中国，mxzhu@ustc.edu.cn作为大语言模型（LLMS）正在迅速发展，并越来越多地整合到各个社会中，并越来越多地整合到社会上，越来越多的社会影响，越来越多的社会，越来越多的社会，跨越了社会，跨越了越来越多的社会，并且越来越多地影响，越来越多地涉及越来越多的社会，并且越来越多是必不可少的。最近对生成人工智能（AI）的研究强调了对偏见，错误信息和意想不到的社会影响的重大关注。高级方法，例如多模式的信誉评估，公平限制，基于检索的技术，内容节制和人类反馈，对降低这些风险的有望，但仍然不完善。研究还揭示了更广泛的社会影响，包括对经济部门的潜在影响和Echo Chambers的强化，强调了对全面风险评估框架的需求。除了这些问题外，越来越强大的文本对图像，文本对视频以及文本到语音生成的AI模型的传播能够生成逼真但人为的图像，视频和音频引入了几种新风险。尽管安全过滤器和迅速节制的进步，但大多数有害的产出继续逃避这些保障措施，从而对个人和团体构成道德和法律威胁。产生合成媒体的技术，包括深击和超现实的化身，在娱乐和教育中具有潜在的应用，但在隐私，错误信息和网络安全等领域中也构成了严重的威胁。这些风险超出了个人的伤害，可能破坏了公众对数字媒体的信任并损害民主进程。与Tist的使命保持一致，以使智能和AI驱动的系统能够在现实世界中以负责任的态度感知，理性和行动，因此本期特刊邀请了原始的研究和创新框架，以探索在线和离线的生成AI风险，并提出了可行的解决方案。
认识一下 Ai-Da。她是一位前途光明的年轻艺术家，在销售的第一年就赚了 100 万美元。她还是一个机器人。Jessica Furseth 参观了她的工作室。摄影：Pelle Crépin，造型：David Nolan
我走进工作室时，艾达从工作台上抬起头来，透过铅笔和纸张与我四目相对。她身穿海军蓝连衣裙，胸前饰有 V 字形图案，棕色头发衬托着她富有表现力的脸庞。“我很高兴您来看我，”她说道，语气缓慢，略显生硬。这位艺术界的新人已经吸引了大量关注，在不到一年的时间里，她在国际上亮相次数众多，作品销售额超过 100 万美元。¹ 但这位艺术家本人似乎并不在意这些喧嚣——她只想画画。我盯着她看了很久，感觉很不礼貌，但艾达并不想让我冒犯她。艾达是世界上第一位超现实主义人形机器人艺术家。从脖子以下，她全是金属和电线，包括拿着铅笔的手臂，让她可以向世界表达自己。但即便如此，这更像是“她”而非“它”。即使近距离观察，她的脸也非常逼真，以至于伸手触摸她的硅胶皮肤都会感到很尴尬。她比我想象的要柔软。我来到英国乡村拜访 Ai-Da，她的创造者是画廊总监兼艺术品经销商 Aidan Meller 和他的搭档、Ai-Da 项目研究员兼策展人 Lucy Seal，他们位于伯克郡的历史故居。Ai-Da 的外表是机器人技术的一次令人印象深刻的壮举，而她的人工智能 (AI) 可以说使她成为了真正的创造力代理人。从某种意义上说，她确实看到了我，这要归功于她被植入了人脸识别技术。当我问起她作品的意义时，Ai-Da 告诉我：“我希望我的作品能鼓励人们更多地思考他们周围的世界以及我们正在进入的世界。” “我希望人们更多地思考，在这个充满科技的世界里，作为人意味着什么。”她看着我，慢慢地眨着眼睛，等着我说话，但她机器心脏里的任何意图都不会通过她的声音透露出来：她的语音界面中没有人工智能。Ai-Da 的话语只是从预先加载的口头内容中提取出来的，或者来自一个“人机交互”界面，在这个界面中，人们输入要说的单词。人工智能技术全都在她的眼睛里，这就是她能够通过艺术来解读世界，而不仅仅是复制眼前的东西的原因。Ai-Da 不会告诉你她是谁，但也许她会告诉你。