另一种方法是通过主题搜索和探索文档。广泛的主题可能与文章中的各个部分（国家事务，体育）有关，但这些部分内或之间可能存在特定主题。
论文作者：Xiaojun Jia, Xingxing Wei, Xiaochun Cao, Hassan Foroosh
近几年来，电子数字取证技术在网络攻击窃密、反欺诈调查、内部审计、失泄密痕迹发现、恶意网站查处等案件中发挥着举足轻重的作用。随着计算机犯罪及网络失泄密案件的频繁发生，电子数字证据作为一种新的证据形式势必越来越多的出现在司法活动中。
机器之心报道 编辑：小舟 1 月 12 日，在机器之心 AI 科技年会 AIGC 技术应用论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表了主题演讲《文本生成研究进展》。 以下为演讲的详细内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理。 我今天主要介绍一下文本生成，尤其是可控文本生成目前的几个重要研究进展，包括文本生成基本方法与应用、文本生成中的可控方法研究、文本生成中如何融入知识和常识，长文本生成方法以及文本生成中的解码方法。在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本
视觉语言预训练（Vision-language pre-training）的相关研究在各种多模态的下游任务中已经证明了其强大的实力。
探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集上训练网络
ChatGPT和搜索引擎在信息检索和处理方面存在显著差异，具体主要表现在以下几个方面。
本文为 2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中第四个 Session——「Vision and Language」环节的四场论文报告。
2018年CES在美国拉斯维加斯召开，站在风口浪尖上的科技企业纷纷出动，在会场各显神通地展示自己的科技产品和各种智能算法。近年来，人工智能的浪潮不断拍打着 IT 领域的海岸，各家科技巨头们都喜欢向外骄
这是本系列的第六篇文章，在这篇中我们需要了解并处理语言模型最为棘手的问题，也就是AI"幻觉”（Hallucination）问题。在大型语言模型和聊天机器人的世界里，"幻觉"现象指的是这些智能系统有时会基于给定的提示，创造出并不存在的信息或事实。简而言之，就是这些先进的AI在对话过程中可能会偶尔"脱轨"，提供与问题无关的回答，或者讲述一些与现实不符的内容。这种现象反映了AI在理解和生成语言时，尽管它们通常表现出色，但有时仍会犯错或产生与期望不符的输出。
作为一名架构师，你可以期望，在你职业生涯的某个时刻，参与一个关键的前线，动荡的项目或计划。在这种情况下，你需要依靠在信息和通信技术领域工作几年所获得的技术、政治和社会技能。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书全面介绍了该学科的基本结果和方法。 这本关于数学逻辑的新书由Jeremy Avigad从句法的角度全面介绍了该学科的基本结果和方法，强调逻辑是对形式语言和系统及其正确使用的研究。主题包括证明理论、模型理论、可计算性理论和公理基础，并特别强调计算机科学的基础数学逻辑方面，包括演绎系统、构造逻辑、简单类型lambda演算和类型理论基础。清晰和引人入胜，有丰富的例子和练习，它是一个优秀的介绍，为研究生和高级本科生谁对逻辑感兴趣的数学，计算机科学，和哲学，和任何实践逻辑
5月17日，“腾讯云生成式AI产业应用峰会”在北京举办，大会披露了腾讯混元大模型、行业大模型的最新能力升级，并推出大模型知识引擎等多个智能工具和场景应用。
用脚印识别大熊猫技术 来源：新华网 研究人员开发出一种新技术，可以通过大熊猫的脚印来识别其身份和性别。 📷 传统的“咬节法”利用大熊猫粪便中尚未消化的竹子皮表面残留的大熊猫牙齿咬痕来判断其身份，往往不够精确。利用粪便做ＤＮＡ检测也可以精确识别动物的身份，但是成本昂贵。 与人类的指纹类似，每个动物的脚印都是独一无二的。研究人员于是开发出一种名为“脚印识别技术”的交互式软件工具，可以用来“阅读”和分析大熊猫脚印的数字图像。 在中国大熊猫保护研究中心进行的现场测试显示，这种技术识别大熊猫身份及其性别的准确率超过9
4月26日，FreeBuf咨询发布了一篇名为“我们用ChatGPT写了一份AI安全报告”（点击阅读）的文章，很多读者留言希望我们可以分享是如何做到的，所以有了今天这篇文章。 本文将分享训练ChatGPT（最新GPT-4模型版本）并生成报告的全过程，并就ChatGPT使用过程中存在哪些常见的问题，如何使用ChatGPT来最大化提升学习、工作效率等问题进行探讨。 以下是AI安全报告生成全过程。 基础架构 选题 优质的选题能够帮助学术研究者快速确定报告的切入点，引导读者捕捉报告的主旨，使整个报告呈现更
今天给大家介绍德国法兰克福材料科学研究所的Teng Long等人在npj computational materials上发表的文章“Constrained crystals deep convolutional generative adversarial network for the inverse design of crystal structures”。自主发现具有理想性能的材料是材料科学的最终目标之一，目前的研究主要集中在基于密度泛函理论（Density Functional Theory,DFT）计算的高通量筛选(high-throughput,HTP)和基于机器学习的物理属性模拟。本文建立了一个生成模型，通过优化潜在空间的形成能来预测不同的稳定晶体结构。
这次为大家分享的是来自bioRxiv上的一篇题为《Hallucinating structure-conditioned antibody libraries for target-specific binders》的预印本，来自约翰霍普金斯大学化学与生物工程系、分子生物物理学项目组的Jeffrey J. Gray团队。在这篇文章中，作者团队提出了一个用于抗体设计的快速、通用的深度学习框架，旨在缩短抗体库生成和抗体亲和力成熟的周期。
XQuery 1.0 和 XPath 2.0 共享相同的数据模型，并支持相同的函数和操作符。因此，如果您已经学习了 XPath，那么理解 XQuery 就不会有太大问题。
之前我简单介绍了关于svg图片瘦身的问题，在公司，瘦身这个问题是我提出来的，所以这锅我背了。公司项目是32.6M，我给自己的要求就是低于20M。上周花了一个星期瘦身，至于为什么花了一周，主要是svg适配问题我被搞蒙蔽了。然后发现还要改大量代码，想想也就算了，又换了另一种瘦身方法。 很多人是因为这标题而来的，怎么可能，32.6M的居然可以变成13.6M。下面容我慢慢道来。
前言 之前我简单介绍了关于svg图片瘦身的问题，在公司，瘦身这个问题是我提出来的，所以这锅我背了。公司项目是32.6M，我给自己的要求就是低于20M。上周花了一个星期瘦身，至于为什么花了一周，主要是s
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
AI 研习社按：本文为 BIGSCity 的知乎专栏内容，作者王小贱。北航智慧城市兴趣组 BIGSCITY是隶属于北京航空航天大学计算机学院的一个学术研究小组，小组致力于研究机器学习与数据挖掘在城市科学、社会科学等领域的交叉应用技术。AI 科技评论获得 BIGSCity 授权转载，敬请期待更多后续内容。
不以人类可以理解的方式给出的解释都叫耍流氓，因此，我们要让模型「说人话」。只要记住这三个字，你就差不多把握了可解释性的精髓所在。
想象一下，生活在这样一个世界里，你有一个人工智能助手，它不仅能够理解你的需求，而且还能够与你一起学习与成长。人工智能已无缝融入我们工作、生活，并帮助我们有效完成各种目标。大模型技术的发展与应用，使以上想法成为现实。特别是ChatGPT等生成式对话模型的出现，极大改变了人们的生活与工作方式。
论文题目： 《A Method for Parsing and Vectorization of Semi-structured Data used in Retrieval Augmented Generation》
系统结合人脸及人体关键点识别，人像分割，目标检测，图像风格迁移，以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg，动作识别PoseRecognition等算法，依托Django框架搭建的Web应用，在服务器端使用 tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果，目前可以实现实时视频挂件，人脸表情包生成，人像与熊猫照片创意融合，多动作互动拍照，分区风格化等功能。
翻开创作库，「重生之我是算法菜鸡」、「重生之高中生获得诺奖」、「NLP实验室风云」……
今天为大家介绍的是来自清华大学的周浩团队的一篇论文。近年来，用于基于结构的药物设计（SBDD）的生成模型显示出令人鼓舞的结果。现有的工作主要集中在如何生成具有更高结合亲和力的分子，忽略了生成的3D构象的可行性前提，从而导致假阳性。作者对在SBDD中应用自回归方法和扩散方法时出现的不良构象问题的关键因素进行了深入研究，包括模式崩溃和混合连续离散空间。在本文中，作者介绍了MolCRAFT，这是第一个在连续参数空间中运行的SBDD模型，并结合了一种新颖的降噪采样策略。实证结果表明，作者的模型在结合亲和力和更稳定的3D结构方面始终表现优异，证明了模型准确建模原子间相互作用的能力。据作者所知，MolCRAFT是第一个在相似分子尺寸下实现参考级Vina评分（-6.59 kcal/mol）的模型，较其他强基线模型大幅领先（-0.84 kcal/mol）。代码可在以下网址获得：https://github.com/AlgoMole/MolCRAFT。
一、 漏洞简介 CVE-2017-0199漏洞是一个Office远程执行代码漏洞，该漏洞利用Office OLE对象链接技术，将伪装的恶意链接对象嵌在文档中，由Office调用URL Moniker（COM对象）将恶意链接指向的HTA文件下载到本地，通过识别响应头中content-type的字段信息调用mshta.exe执行下载的HTA文件。 受该漏洞影响的Microsoft Office版本包括：Microsoft Office 2016、Microsoft Office 2013、Microsoft O
今天带来的文章，由同济大学研究生张子豪投稿。介绍了人工智能与信息安全的交叉前沿研究领域：深度学习攻防对抗。
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。
看着这图确实很普通，也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看的动态效果。但是其实想要画出来这个图，你需要掌握以下几个代码编辑方法：
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
熊猫烧香病毒将自身拷贝至系统目录，同时修改注册表将自身设置为开机启动项 这种方式也是绝大部分病毒自启动所采用的方式。
今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇利用相互作用引导进行3D 分子生成的论文。深度生成模型具有加速药物设计的强大潜力。然而，由于数据有限，现有的生成模型常常面临泛化方面的挑战，导致设计创新性较差，并且与看不见的目标蛋白之间往往存在不利的相互作用。为了解决这些问题，作者提出了一种相互作用感知的 3D 分子生成框架，该框架能够在目标结合口袋内进行相互作用引导的药物设计。通过利用蛋白质-配体相互作用的通用模式作为先验知识，作者的模型可以利用有限的实验数据实现高度的通用性。通过分析生成的未见靶标配体的结合姿势稳定性、亲和力、几何图案、多样性和新颖性，对其性能进行了全面评估。此外，潜在突变选择性抑制剂的有效设计证明了提出的方法对基于结构的药物设计的适用性。
广义上的可解释性指在我们需要了解或解决一件事情的时候，我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。比如我们在调试bug的时候，需要通过变量审查和日志信息定位到问题出在哪里。比如在科学研究中面临一个新问题的研究时，我们需要查阅一些资料来了解这个新问题的基本概念和研究现状，以获得对研究方向的正确认识。反过来理解，如果在一些情境中我们无法得到相应的足够的信息，那么这些事情对我们来说都是不可解释的。比如刘慈欣的短篇《朝闻道》中霍金提出的“宇宙的目的是什么”这个问题一下子把无所不知的排险者卡住了，因为再高等的文明都没办法理解和掌握造物主创造宇宙时的全部信息，这些终极问题对我们来说永远都是不可解释的。
“ 多大型多模态的评估标准MM-Vet 定义了 6 个核心 VL 功能：识别、OCR、知识、语言生成、空间感知和数学计算，并提出了一个基于 LLM 的开放式输出评估器，可以对不同的问题类型和答案风格进行评估，从而产生统一的评分指标。”
娜璋AI安全之家于2020年8月18日开通，将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、CVE复现、威胁情报分析、人工智能、大数据分析、恶意代码检测等文章。真心想把自己近十年的所学所做所感分享出来，与大家一起进步。系统安全系列作者将深入研究恶意样本分析、逆向分析、漏洞利用、攻防实战等，通过在线笔记和实践操作的形式分享与博友们学习。
这位细心的爸爸发现，虽然宝宝还不太会说话，但特别喜欢指着一些图案试图跟爸爸妈妈说这是什么，比如电视录像里的动物、海报上的食物，画册上的卡通图案。
品牌案例、竞品、信息来源、项目分析、官方渠道、品类、品牌、节日节庆、明星、国家、奖项、代理商、项目名称、项目描述、品牌介绍、竞争情况、运营数据、财务信息、交易信息、法律问题、网络平台、行业人士、品牌拥有者、报纸杂志、研究报告
一方面，人们希望媒体能够坚持所谓“新闻理想”，另一方面，在信息爆炸讯息光速传递的今天，媒体人要坚守“客观真实”的报道，实属难得。
内容一览：国内一支科学家团队，用人工智能介入熊猫的配对繁殖问题。从大熊猫的声音特征入手，分析要进入交配期的大熊猫的叫声特性，通过算法模型，能够自动地预测出大熊猫配对的成功几率，为动物学家们的研究提供帮助。
与数组的连续内存空间相比，链表中的每个元素是可以存储在内存中的任意位置的，它通过指针将一组零散的内存块串联起来使用。
今天为大家介绍的是来自Xiangliang Zhang团队的一篇关于GPT能力讨论的论文。大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中具有强大的能力，并迅速应用于科学、金融和软件工程等各种领域。然而，LLMs在推动化学领域的能力尚不清楚。作者建立了一个包含8个实际化学任务的全面基准，包括1）名称预测，2）属性预测，3）收率预测，4）反应预测，5）逆合成（从产物预测反应物），6）基于文本的分子设计，7）分子描述，和8）试剂选择。我们的分析基于广泛认可的数据集，包括BBBP、Tox21、PubChem、USPTO和ChEBI，有助于在实际化学背景下广泛探索LLMs的能力。作者评估了三个GPT模型（GPT-4、GPT-3.5和Davinci-003）在每个化学任务中以零样本和少样本上下文学习设置下的性能。作者的研究的主要结果是：1）在三个评估模型中，GPT-4的性能优于其他两个模型；2）在需要精确理解分子SMILES表示的任务（如反应预测和逆合成）中，GPT模型表现出较弱的竞争性能；3）GPT模型在与文本相关的解释任务（如分子描述）中展示出强大的能力；4）在可转化为分类或排序任务的化学问题（如属性预测和收率预测）中，GPT模型展现出与经典机器学习模型相当或更好的性能。
4月26日，武汉鹦鹉洲长江大桥桥体出现波浪般的晃动。此后，该桥管养单位武汉市城投集团公司回应称，此次桥梁异常振动系特定风况引起，振幅在设计允许范围内；桥梁结构运行正常，安全有保障。
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的生成对抗示例。本教程将提高您对ML（机器学习）模型的安全漏洞的认知，并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
两位Sora作者，Bill Peebles、Tim Brooks纷纷甩出全新图片。（顺便还秀了一把基友情？）
研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。
语言是人与人交流的工具，也是网络用户与互联网连接的方式。传统人类写作是以表达和传递为目的的对主观和客观世界的记录，从日常生活到资讯、法律、办公、金融等行业都有广泛应用。进入到互联网时代，信息爆炸带来了个人、企业、政府对互联网语言文本处理的强大需求；同时，提升资讯生产速度、延展其覆盖面的需求也不断增加。技术人员开始探讨如何让机器辅助人类更高效、更准确地处理和分析信息，随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，让机器生成有价值的信息也成为可能。
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