XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System音频文件
使用计算机视觉和机器学习分析小鼠的超声波发声
摘要 小鼠发出超声波发声 (USV)，传达与社会相关的信息。为了检测和分类这些 USV，我们在此描述了 VocalMat。VocalMat 是一款使用图像处理和微分几何方法检测音频文件中的 USV 的软件，无需用户定义参数。VocalMat 还使用计算视觉和机器学习方法将 USV 分为不同的类别。在小鼠发出的 >4000 个 USV 数据集中，VocalMat 检测到了 98% 以上的手动标记 USV，并准确地将 11 个 USV 类别中的 »86% 的 USV 分类为 USV。然后，我们使用降维工具分析了不同实验组之间 USV 分类的概率分布，从而提供了一种量化和定性小鼠发声库的稳健方法。因此，VocalMat 无需用户输入即可自动、准确和定量地分析 USV，为详细和高通量地分析这种行为提供了机会。
避免 AI 强加泰勒版的音乐史
由于未来的音乐人工智能会密切关注人类音乐，它们可能会对数据库中的特定人类艺术家产生自己的依恋，而这些偏见在最坏的情况下可能会导致对所有音乐史的潜在生存威胁。人工智能超级粉丝可能会破坏历史记录和现存的录音，以支持自己的偏好，而保护世界音乐文化的多样性可能成为比强加 12 音平均律或其他西方同质化更为紧迫的问题。我们讨论了人工智能封面软件的技术能力，并制作了西方流行音乐史上著名曲目的泰勒版本作为挑衅性的例子；这些作品的质量并不影响整体论点（甚至可能会看到未来的人工智能试图将回形针的声音强加到所有现有的音频文件上，更不用说泰勒·斯威夫特了）。我们讨论了一些针对未来音乐垄断危险的潜在防御措施，同时分析了对完整音乐记录进行最大程度“泰勒·斯威夫特化”的可行性。关键词：音乐人工智能、泰勒·斯威夫特、多样性、人工智能封面
量子音频隐写系统
互联网作为全球分布式各方之间数据传输手段的依赖性日益增强，因此确保这些数据的安全成为一种必不可少的方式。为了实现这一目标，有两种方法，第一种方法依赖于以某种难以理解的方式对数据进行编码。这种方法被称为密码学。第二种方法依赖于将数据隐藏在隐藏介质中，这种隐藏介质看起来不引人注意，并且不会影响隐藏的质量，这种方法被称为隐写术。在音频隐写术中，托管介质将是音频文件，而需要隐藏的秘密数据可以采用任何形式的数据。由于人类音频系统与人类视觉系统相比具有高度敏感性，这使得在音频文件中隐藏数据变得具有挑战性。传统隐写术的缺点是，如果知道所使用的方法，它可以很容易地检测或恢复嵌入的数据。量子计算依赖于量子特性，这些特性具有强大的功能，可以执行超快速的数据处理。此外，它还能够解决使用传统计算机无法解决的问题，例如破解 RSA 算法。量子隐写术被认为是一项正在开发的重要新兴技术，它可以以新的方式提供数据保护。因此，在本文中，我们介绍并描述了一种基于量子计算机制的音频隐写术的新方法。在这个提出的量子音频隐写术系统 (QASS) 中，自适应最低有效量子比特 (ALSQ) 被用作设计算法，该算法考虑了经典最低有效位 (LSB) 的新版本。该算法在嵌入和提取阶段都使用量子比特，其中它修改了主机量子音频信号中选定的最低有效量子比特的状态，依赖于秘密量子音频信号的状态。主机和秘密音频都必须通过使用代表量子态的一种形式的光子偏振转换为量子态。所使用的方法确保了主机量子音频和其隐写版本之间的高度不可感知性，如本文所述，这在所有不同的隐写术系统中都很重要。这个新环境可以检测到通道上任何未经授权的访问以修改数据。
PureConnect 安装和配置指南
PureConnect 2023 R3 (OpenSSL 3.0) 的先决条件 故障排除 - 使用 SHA256 摘要更新证书 在服务器外安装后信任主机外证书 ASR 服务器 交互记录器和交互屏幕记录器 交互记录器远程内容服务 交互记录器极限查询 交互管理员 Web 版 交互中心扩展库 (IceLib) SDK CIC VoiceXML 解释器服务器 交互多站点状态聚合器 交互分析器 交互过程自动化 交互反馈 交互跟踪器 交互优化器 交互 Web 工具 会话管理器（“服务器外”）CIC 渲染服务器 SOAP 监听器 SOAP 通知器 COM 组件 CSV 列表 G-729 保留音频文件 获取主机 ID CIC 数据库文件 PureConnect 文档库安装 IC 调查系统 IC 系统处理程序 SNMP CIC 语言包和提示包 IPA 与 SharePoint CIC 集成 与 LiveLOOK CIC 集成 与 HEAT CIC 集成 与 IBM Sametime CIC 集成 与 Microsoft Lync 集成
媒体领域的数字化和人工智能
本文探讨了数字媒体和人工智能 (AI) 之间的动态相互作用及其对媒体行业的影响。数字媒体涵盖可通过电子设备访问的平台和内容，彻底改变了通信、内容自然语言处理 (NLP) 和机器学习、创作和消费。人工智能的兴起通过在各种媒体格式中实现个性化体验和创新应用，改变了数字媒体。本文研究了数字媒体的类型，包括基于文本、基于音频、基于图像和基于视频的内容，以及它们在当代媒体领域的特点和意义。本文还研究了人工智能在新闻编辑室、广告、音乐、电视、电影、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等各种媒体行业的整合。这些领域中人工智能的例子凸显了其在提高生产力、个性化和观众参与度方面的作用。关键词：人工智能、大众媒体、电影、新闻业、数字媒体。介绍数字媒体是指以机器可读格式编码的媒体内容。它包括软件、数字图像、音频文件、视频、网页、社交媒体平台、数字数据和电子书，允许在计算机、平板电脑和智能手机等数字设备上创建、查看、修改和保存信息（Das，2020 年）。报纸和杂志等传统媒体形式已被电子报纸和电子杂志等新兴数字平台所补充。数字媒体的这种发展极大地提高了可访问性，使得内容的分发和消费变得容易。
Adobe Generative AI 附加条款 (en_US)
这些附加条款和位于 www.adobe.com/go/adobe-gen-ai-user-guidelines 的 Adobe 生成式 AI 用户指南（“指南”）管辖您对我们服务和软件中生成式 AI 功能的使用，并通过引用纳入位于 www.adobe.com/go/terms 的 Adobe 一般使用条款（“一般条款”）（这些附加条款、指南和一般条款统称为“条款”）。此处未定义的大写术语与一般条款中定义的含义相同。1. Beta 版。如果您使用的生成式 AI 功能是我们的服务和软件的 Beta 版，则不得将输出（定义如下）用于任何商业目的。条款的所有其他规定适用于 Beta 版。2. 生成内容。当您使用生成式 AI 功能时，可能会要求您输入或上传内容，例如音频文件、视频文件、文档、图像或文本（包括任何输出参数，例如长宽比、样式等）（统称为“ 输入 ”）。服务和软件将使用输入生成输出，例如图像、文本、文本效果、矢量图形文件、音频文件或视频文件，这些输出将在服务和软件中提供（“ 输出 ”）。输入和输出是您的内容（而非内容文件或示例文件），条款中有关内容的所有规定均适用于输入和输出。生成式 AI 功能、输入和输出必须按照条款使用，条款可能会不时修改。Adobe 保留随时自行决定限制、禁用、暂停或终止您使用或访问生成式 AI 功能的权利，无需事先通知您。3. 输入。您对您的输入负全部责任。您不得提交任何具有下列特征的输入：(a) 包含受第三方知识产权保护的商标或其他材料，除非您对此类材料拥有足够的权利；(b) 旨在生成与第三方版权作品基本相似或受第三方知识产权保护的输出，除非您对此类作品拥有足够的权利；(c) 包含个人信息，除非您遵守适用于个人信息的所有数据保护和隐私法律法规，包括在必要时提供隐私声明和获得同意；(d) 违反适用法律；或 (e) 违反条款。如果我们认为您的输入违反了第三方的权利、适用法律或我们的条款，我们可以自行决定自动阻止您的输入。4. 输出。4.1. 您的责任。您全权负责输出的创建和使用，并确保输出符合我们的条款；但是，我们可能会使用可用的技术、供应商或流程来筛选和阻止可能违反适用法律、第三方权利或我们的条款的输出。在将输出交付给您之前。Adobe 放弃对输出的所有明示或暗示的保证，包括任何暗示保证输出不会侵犯第三方权利或任何适用法律。此外，您不得删除或更改可能随输出生成的任何水印或内容真实性倡议元数据（例如内容凭证），或以其他方式试图误导他人关于输出的来源。有关更多信息，请参阅 contentauthenticity.org。4.2. 输出的适用性。使用生成式 AI 功能可能会产生出乎某些用户意料或不适合的输出。输出可能不是唯一的，生成式 AI 功能的其他用户可能会生成相同或相似的输出。输出可能不受知识产权保护。4.3. 无 AI/ML 培训。您不得且不得允许第三方使用从任何生成式 AI 功能（包括任何输出）收到或派生的任何内容、数据、输出或其他信息来直接或间接地
Adobe Generative AI 附加条款 (en_US)
这些附加条款和位于 www.adobe.com/go/adobe-gen-ai-user-guidelines 的 Adobe 生成式 AI 用户指南（“指南”）管辖您对我们服务和软件中生成式 AI 功能的使用，并通过引用纳入位于 www.adobe.com/go/terms 的 Adobe 一般使用条款（“一般条款”）（这些附加条款、指南和一般条款统称为“条款”）。此处未定义的大写术语与一般条款中定义的含义相同。1. 生成内容。当您使用生成式 AI 功能时，可能会要求您输入或上传内容，例如音频文件、视频文件、文档、图像或文本（包括任何输出参数，例如宽高比、样式等）（统称为“输入”）。服务和软件将使用输入来生成输出，例如图像、文本、文本效果、矢量图形文件、音频文件或视频文件，这些输出将在服务和软件中提供（“输出”）。输入和输出是您的内容（而不是内容文件或示例文件），并且条款中管理内容的所有规定均适用于输入和输出。生成性 AI 功能、输入和输出必须根据条款使用，条款可能会不时修改。Adobe 保留随时自行限制、禁用、中止或终止您使用或访问生成性 AI 功能的权利，而无需事先通知您。2.输入。您对自己的输入负全部责任。您不得提交以下任何输入：(a) 包含受第三方知识产权保护的商标或其他材料，除非您对此类材料拥有足够的权利；(b) 旨在生成与第三方版权作品实质相似或以其他方式受第三方知识产权保护的输出，除非您对此类作品拥有足够的权利；(c) 包含个人信息，除非您遵守适用于个人信息的所有数据保护和隐私法律和法规，包括在必要时提供隐私声明和征得同意；(d) 违反适用法律；或 (e) 违反条款。如果我们认为您的输入违反了第三方的权利、适用法律或我们的条款，我们可以自行决定自动阻止您的输入。3. 输出。4.1. 您的责任。您全权负责输出的创建和使用，并确保输出符合我们的条款；但是，在将输出交付给您之前，我们可能会使用可用的技术、供应商或流程来筛选和阻止可能违反适用法律、第三方权利或我们的条款的输出。Adobe 放弃对输出的所有明示或暗示的保证，包括任何暗示保证输出不会侵犯第三方的权利或任何适用法律。此外，您不得删除或更改可能随输出生成的任何水印或内容真实性倡议元数据（例如内容凭证），或试图以其他方式误导他人关于输出的来源。有关更多信息，请参阅 contentauthenticity.org。4.2. 输出的适用性。使用生成式 AI 功能可能会产生意想不到的或不适合某些用户的输出。输出可能不是唯一的，生成式 AI 功能的其他用户可能会生成相同或相似的输出。输出可能不受知识产权保护。4.3. 禁止 AI/ML 训练。您不得，也不得允许第三方使用从任何生成式 AI 功能（包括任何输出）接收或派生的任何内容、数据、输出或其他信息来直接或间接地创建、训练、测试或以其他方式改进任何机器学习算法或人工智能系统，包括任何架构、模型或权重。4.4. 例外。即使本条款中有任何相反规定，一般条款第 8.2 条（赔偿）不适用于基于文本的输入生成的非文本输出。对于
试听 1- Sabathier 女士 – 英语：英语世界的文学和文明、语言学、版本和翻译研究
欢迎来到我们学校，祝贺您加入我们的班级！两年内，您将接受一门严格的培训课程，该课程基于对文学文本、绘画、电影摘录和新闻文章的详细分析，培养丰富的正式语言表达能力（书面和口头），并掌握文学版本、口头理解和交流的技巧。 ESM St Cyr Lettres 竞赛的笔试是文学测试库 (ENS)，持续六个小时。它包括分析英语文化领域中创作的文本（支持：小说、短篇故事、信件、散文、日记的摘录；时期：从十九世纪到二十一世纪）并使用单语词典翻译摘录。我建议您现在查阅里昂高等商学院网站，了解竞赛测试的形式和评审团的期望。这将使您了解到 hypokhâgne 和 khâgne 对英语的要求与学士学位的要求非常不同。口语测试包括报道和分析时事文件（文章、音频文件或视频文件）。您一定已经阅读了 ESM St Cyr 网站上在线提供的陪审团报告。您必须认真完成这些页面中指示的工作并记住本文档中包含的基本词汇。每年，我都注意到，尽管有这些工作指示，留在我们 hypokhâgne 班的学生还是会来到我的班上，并将语法课程放在一边。然而，大多数学生来到 hypokhâgne 班时并没有掌握英语语法的基础知识。在纠正版本时也可以清楚地看出，他们也不太掌握法语语法。从学年开始的第一周开始，我们会进行一次评估，以验证您是否遵循了我的课程，学习了我提供给您的词汇，并完成了要求的工作。我建议您按周仔细计划您的工作，以便您可以将其分散到整个夏季的两个月内。
使用MEL Spectrogram图像和合奏建模
如今，许多可怕的疾病是由蚊子以及其他类型的感染引起的。蚊子也被称为无声喂食器。由于这种能力，蚊子会利用增加其传播疾病的能力。许多威胁生命的疾病，例如疟疾，登革热，寨卡病毒，黄热病和基孔肯雅亚是由这些蚊子引起的。这些疾病是由病毒，寄生虫和细菌病原体通过各种载体（例如埃及伊蚊）和库勒克斯（Culex）引起的。由于全球案件的迅速增加，因此有必要部署智能机器自动化模型来减少感染的传播。本研究中使用的方法检测到负责传播这些疾病的不同类型的蚊子。控制感染传播的关键是根据其翅膀的拍子检测蚊子的类型。本研究中使用了与不同来源收集的与蚊子翼节相关的声音录音。这些录音是根据蚊子物种通过最大合并和卷积模型来划分的。整个工作在三个部分下进行了框架：识别记录的声音音频文件以获取MEL频谱图像，使用合并和卷积方法提取特征，并使用合奏方法使用分类器，例如随机森林，支持向量机（SVM）和决策树来识别蚊子类型。频率波用于在预处理阶段将音频记录转换为频谱图。频谱图滤波器用于消除频谱图像中的噪声。使用合并和卷积方法获得矢量值。然后将本工作中使用的分类器中的值馈入集合方法，以根据其机翼节拍识别蚊子类型。基于最终结果和观察结果，SVM分类器的精度最高，与其他分类器相比，伊迪斯型白emopictus型为95.05％。
2022 年 6 月 6 日 - 人工智能请求摘要 - ...
1. AI8090 请求提供 IBRD/IDA 国家资格信息的历史记录 2. AI8092 请求提供论文中使用的数据：COVID-19 对苏丹家庭的社会经济影响 3. AI8088 请求提供 CABA 洪水风险管理援助计划（BIRF 8628/IBRD-0）的文件 4. AI8086 请求提供 1980 年代和 1990 年代智利、巴西和哥伦比亚的发展和稳定政策的信息 5. AI8083 请求提供参与项目 P168402 和 P165276 的顾问的信息 6. AI8082 请求提供 1990 年至 2020 年刚果民主共和国消费者价格指数、收入指数的信息 7. AI8080 请求提供项目 P160309 的项目评估文件（PAD） 8. AI8079 请求提供太阳能水泵 9. AI8077 请求提供物流绩效指数 (LPI) 数据 10. AI8076 请求提供报告 # 8247 BR - 巴西国家银行系统的困境：分析和改革建议 11. AI8075 请求提供有关 1944 年布雷顿森林会议的信息 12. AI8074 请求提供有关蒙古援助团的文件 13. AI8071 请求提供有关与累西腓市政厅达成的协议的信息（用于购买教师笔记本的财政资源） 14. AI8066 请求提供 1977 年玻利维亚国家文件 15. AI8067 请求提供论文中使用的原始数据 所有的教育都去哪儿了？作者：Pritchett、Lant Hayward 16. AI8060 请求获取非洲金融共同体法郎（CFA 法郎）的历史记录 17. AI8059 请求获取 Mervyn Weiner 接受世界银行口述历史项目采访的音频文件 18. AI8053 请求获取 2020 年物流绩效指数 (LPI) 数据 19. AI8051 请求获取有关赞比亚权力下放支持计划 (P178492) 的信息 20. AI8054 报告技术问题 21. AI8049 请求获取有关通胀对国际复兴开发银行和国际开发协会承诺影响的数据 22. AI8048 请求获取有关世界发展指标的数据