X10SRL-F_BIOS_3.4_release_notes.pdf

在本练习中，我们将探讨前后端分离的概念，掌握前端与后端之间的交互方式，并通过添加搜索功能实现API数据请求和DOM操作，以达到页面目标效果。我们将在一个已有的代码模板基础上添加搜索功能，通过发起API请求并在页面下方以卡片形式展示剧集信息。具体实现包括通过CDN或下载jQuery库的方式引入jQuery，以便使用jQuery的选择器、事件绑定、Ajax方法和DOM操作方法。在`[removed]`标签内，我们将绑定搜索按钮点击响应函数，发起Ajax请求，并创建DOM元素（使用Bootstrap的Card样式），挂载到页面上，其中元素内容为请求的数据展示。接下来，我们将进入Vue.js入门部分，学习如何下载本地Vue.js和通过CDN引入Vue，并实例化一个Vue对象在网页上输出Hello World。我们也将验证Vue的响应式特性，通过在Chrome的开发调试工具中修改data来查看页面上的文字变化。此外，我们将进一步尝试使用数组类型的data，并使用`v-for`指令遍历数组项生成`

在第二届中华人民共和国职业技能大赛的人工智能工程技术赛项中，参赛者面对的是一系列与自然语言处理技术相关的具体任务和挑战。整个赛项的核心在于运用编程技能解决实际问题，并且要求参赛者在规定时间内完成指定的项目任务。参赛者需要正确使用赛场提供的高性能GPU工作站、人工智能教学实验平台以及前端设备应用实训平台，利用PyTorch深度学习框架进行技术实现。其中，自然语言处理技术应用成为重点考察领域，参赛者需要根据项目需求开发和维护AI应用代码，并将结果和代码文件妥善保存。对于这些任务，赛事提出了详细的职业素养和安全意识要求，如正确使用设备、遵守操作规范、尊重考评人员等。赛事还强调了对选手在竞赛中可能出现的不当行为制定了扣分规则。例如，操作不当导致设备损坏或事故，以及不符合职业规范的行为，都可能导致扣分甚至取消比赛资格。具体竞赛任务包括自然语言处理技术应用，其中涉及句子词性分析，这是自然语言处理中的一项基础但至关重要的任务。词性分析的目的是对句子中的每个单词进行词性标注，这有助于理解和处理自然语言。在机器翻译、信息检索和文本分类等应用中，词性分析能提供重要信息，提高相关任务的准确性。赛项明确指出了竞赛环境要求包括硬件和软件资源。硬件资源主要是高性能的GPU工作站等设施，而软件资源则限定为使用“task1”文件夹内的PyTorch深度学习框架。竞赛任务还要求参赛者使用公开的nltk-Universal POS tags数据集完成词性分析模型的测试和开发。参赛者在完成竞赛任务时，需遵循一系列操作流程，包括但不限于：导入依赖模块、设置随机种子、定义并测试模型、数据准备与处理、创建自定义数据集类以及设置批处理大小。赛事提供了一系列代码示例和待填空的提示，参赛者需要在规定的时间内，根据自己的理解完成代码编写并进行结果的保存。值得注意的是，参赛者需要使用.py文件保存完成的代码，并且不得删除Notebook中的程序输出结果。在竞赛过程中，如果遇到设备或器件故障，参赛者可以申请更换，但若被误判，则需计入比赛时间。比赛结束后，所有与竞赛相关的材料均不得带离赛场。赛事内容丰富，覆盖了自然语言处理的多个方面，从词性分析到模型开发，从数据处理到结果呈现。参赛者需要具备良好的编程基础和问题解决能力，以及在紧张的竞赛环境中保持高度的专业素养和操作安全意识。比赛任务书的描述涉及了竞赛准备、比赛流程、注意事项和实际操作等方面的内容，为参赛者提供了全面的比赛指南和规则说明。通过参与这样的赛事，参赛者不仅能够展示和提升自身的专业技能，还能学习和体验到人工智能领域内真实的工作环境和挑战。

内容概要：本文围绕大语言模型面临的越狱攻击与后门攻击两大安全挑战，系统性地提出攻防方法。在越狱攻击方面，提出基于认知引导的攻击方法（CGA），通过代码模态语义混淆、低资源语种攻击与动态响应合成构建多级攻击链，显著突破主流模型的安全对齐机制，对GPT-4o-mini的攻击成功率高达86.21%；同时提出基于滑动窗口的片段化动态防御方法，通过分割输入、并行风险评估与决策融合，有效降低攻击成功率。在后门攻击方面，针对第三方模型代理场景，提出自触发与他触发两种新型后门机制，后者通过四态转换实现跨用户隐蔽传播，攻击成功率高达98.85%；并提出基于小型反思模型的轻量级用户侧防御方法，通过“分析-修复”两阶段机制提升代码安全性，将触发状态下的代码通过率从3.50%提升至64.78%。研究揭示了大模型在安全对齐中的认知缺陷，为构建更可靠的AI安全体系提供理论与技术支撑。; 适合人群：具备一定人工智能与自然语言处理基础，从事网络安全、大模型研发或AI安全研究的专业技术人员及硕士及以上学历的研究人员。; 使用场景及目标：①深入理解大语言模型在越狱与后门攻击中的安全漏洞及防御机制；②研究跨模态攻击、低资源语言扰动、代码生成后门等前沿安全问题的攻防技术；③为构建第三方模型服务中的安全审查与用户端防护方案提供实践参考。; 阅读建议：此资源兼具理论深度与实验验证，建议结合论文中的实验设置与消融分析，复现核心攻防流程，并重点关注CGA攻击链与反思防御模型的设计逻辑，以深入掌握大模型安全机制的薄弱环节与应对策略。

内容概要：本文档为《UNAPE 认证考试中级题库.pdf》，涵盖容灾备份、数据保护、网络安全、云计算环境下的数据安全管理、光盘库与蓝光存储技术、副本数据管理（CDM）、实时备份与容灾演练等多个技术领域的知识点。题目类型包括单选、多选和判断，涉及技术原理、产品功能、行业规范（如等保2.0、GB50174）、方案设计流程及实际应用场景。重点突出RPO/RTO指标、三权分立、CDM技术特性（永久增量、原生格式、快速挂载）、无代理备份、自动校验与演练、数据归档与安全合规等内容。 适合人群：从事数据安全、容灾备份、系统运维及相关解决方案设计的技术人员，具备一定IT基础知识并希望获得UNAPE中级认证的专业人士。 使用场景及目标：①备考UNAPE认证考试，掌握中级知识点与常见考点；②提升在数据保护、灾备架构设计、信创适配、方案编写等方面的专业能力；③指导实际项目中容灾方案选型、产品部署与合规建设。 阅读建议：建议结合实际工程经验系统性学习，重点关注高频考点如CDM技术、RPO/RTO、等保要求、方案写作规范及典型产品功能特性，同时注意区分易混淆概念（如同步/异步复制、物理/逻辑备份），并通过反复练习巩固记忆。