brown rat
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1 天有情绪数据
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新框架可去除光声CT图像中的伪影
研究人员开发了一种新颖的自监督框架，用于去除光声计算机断层成像（PACT）图像中的伪影。该方法利用了 Siamese 神经网络和复合损失函数，该函数考虑了跨域保真度和不确定性加权一致性。该框架有效地分离了双域特征以过滤掉伪影，在模拟、模型和大小鼠及人体实验数据中均显示出图像质量的显著提高。此外，该方法通过加速的逆算子提供了计算效率。
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新的RAT训练方法改进了深度伪造音频检测
研究人员开发了一种名为参考增强训练（RAT）的新训练策略，以改进深度伪造音频的检测。虽然最初设计用于使用说话人参考录音，但该方法在推理时即使在参考缺失或不匹配的情况下，也能出人意料地增强深度伪造检测能力。该方法在ASVspoof 5基准测试中取得了最先进的成果，优于更大的集成系统。
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群体智能提升生物神经网络的记忆能力
研究人员探索了使用受生物启发的优化算法来增强基于生物连接组的神经网络的记忆能力。通过将粒子群优化和鲸鱼优化算法等技术应用于源自六种不同物种的回声状态网络的突触权重，他们发现了性能的显著提升。特别是鲸鱼优化算法，在某些情况下展示了显著的收益，包括记忆容量增加了17倍。
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恶意AI扩展构成威胁；Palo Alto Networks 收购AI安全公司
网络安全研究人员发现，有超过18个恶意的AI浏览器扩展伪装成生产力工具，但实际上充当远程访问木马（RAT）和信息窃取器。这些扩展旨在窃取敏感用户数据，包括密码和AI提示。在另一项独立进展中，Palo Alto Networks宣布有意收购AI网关初创公司Portkey，通过将Portkey的技术整合到其Prisma AIRS平台，以增强自主AI代理的安全性。
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RAT框架为代码代理自动化软件环境配置
研究人员推出RAT (RunAnyThing)，一个旨在为任意代码仓库自动化配置软件开发环境的新型框架。该语言无关系统采用多阶段管道，包括语义初始化、规划、专用工具和安全沙箱。为了便于评估，还开发了一个名为RATBench的新基准，反映了真实世界的代码仓库多样性。实验表明，RAT显著提高了环境设置的成功率，优于现有方法。