喜欢在社媒上分享高分辨率的照片吗？需要注意的是，这些图像很有可能会存在泄漏隐私的风险。

喜欢在社媒上分享高分辨率的照片吗？需要注意的是，这些图像很有可能会存在泄漏隐私的风险。 “如果你在社交媒体上发布了两张高分辨率照片，诈骗者可以识别指纹，并利用这些信息创建数字身份或图像，用于开设银行账户或创建e-SIM。”Meta集团区域销售总监Ashraf Koheil表示。 阿联酋的社交媒体渗透率相对较高，平均每位居民拥有超过一个社交媒体账户，包括Facebook、WhatsApp、Instagram和YouTube。网络安全专家警告称，网络犯罪分子越来越多地瞄准在周五晚上（进行诈骗），因为他们知道周五当天（各个公司的）安全运营系统和机制并未全负荷运行。 “他们可以盗取你的身份创建新的数字身份和出生日期，并用此创建加密账户，然后利用该账户进行洗钱和恐怖主义融资。”Koheil还补充道，来自经济条件优越家庭的学生往往成为目标。 Ombori 的首席执行官Hassellöf 指出，SIM卡交换、网络钓鱼和中间人（MITM）攻击等威胁是更为严重和紧迫的风险。 SIM卡交换诈骗发生在犯罪分子通过欺骗运营商将某人的电话号码连接到SIM卡上，从而控制其手机。在中间人攻击（MITM）中，攻击者会介入通信中间，进行窃听或（身份）冒充。

：提高任何大小图像的分辨率

：提高任何大小图像的分辨率 该项目使用了一个预训练的扩散模型，这个模型已经学习了如何生成高分辨率的图像。 通过这种方式，他们的方法可以从一个低分辨率图像生成一个高分辨率图像，而不需要任何关于图像内容的先验知识。非常适合用于真实世界的图像超分辨率任务。 1、使用一个名为"时间感知编码器"的工具，这个工具可将低分辨率图像转换为一个特征表示。这个特征表示包含了图像的重要信息，但是它的大小是固定的，不受图像分辨率的影响 在不改变预训练的合成模型的情况下，实现有前景的恢复结果，从而保留生成的先验并最小化训练成本。 2、使用一个名为"特征包装模块"的工具，这个工具可以将特征表示转换为一个高分辨率图像。这个工具可以通过调整一个参数来平衡生成图像的质量和保真度。 3、使用一个名为"渐进式聚合采样策略"的工具，这个工具可以生成任意大小的高分辨率图像。这个工具通过在不同的尺度上应用扩散模型，然后将结果聚合在一起，来生成高分辨率图像。

【中科院研制超高分辨率量子点发光二极管打开“元宇宙”通路】

【中科院研制超高分辨率量子点发光二极管打开“元宇宙”通路】 福州大学教授李福山团队联合中科院宁波材料技术与工程研究所研究员钱磊，将有序分子自组装技术和转移印刷技术相结合，制备出高性能的超高分辨率量子点发光二极管。相关成果日前在线发表于《自然光子学》。 开发具有千级乃至万级PPI（每英寸所拥有的像素数目）、可在微小空间输出海量信息的极高分辨率显示器，是进入“元宇宙”的重要途径。 该研究中，科研人员利用有序分子自组装技术实现了致密无缺陷的量子点单层膜，并结合转移印刷技术实现了亚微米级像素的超高分辨率量子点显示，其最高分辨率达到~25000PPI（人眼极限分辨率约为300PPI），可轻松制备出亚微米级像素的超高分辨率量子点发光二极管。

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用人脑活动的潜伏扩散模型进行高分辨率图像重建： OpenAI 的 CTO Mira Murati 介绍： 微软将Windows 11的一堆功能加入了AI能力： OpenAI、TikTok 等公司签署 AI 透明协议： 为什么搜索引擎不以更有益的方式整合类似ChatGPT的机器人？： 有任何问题和想法欢迎随时与我交流。

日本JDI开发全球最高分辨率玻璃基屏幕 2.15英寸可达2527PPI

日本JDI开发全球最高分辨率玻璃基屏幕 2.15英寸可达2527PPI 这也意味着低成本VR设备现在也能提供以往只有高成本硅基OLEDoS技术才能达到的显示效果。这款IPS LCD屏幕的分辨率为3840*3840，像素密度高达2527 PPI，采用了LTPO（低温多晶氧化物）与COA（Color Filter on Array）技术。有效减少了传统VR头显中常见的纱窗效应，大幅提升了图像的清晰度和真实感。这一产品将在7月3日于上海举办的DIC EXPO 204国际显示技术及应用创新展上展出。 ... PC版： 手机版：

使用脑电波活动作为输入运行 Stable Diffusion 进行高分辨率图像重建

使用脑电波活动作为输入运行 Stable Diffusion 进行高分辨率图像重建 摘要 从人脑活动重建视觉体验为研究大脑如何表示世界、解释计算机视觉模型与我们的视觉系统之间关系提供了一种独特的方式。虽然近年来深度生成模型已被应用于此任务，但实现高语义保真度的真实图像重建仍是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种基于扩散模型（Diffusion Model，DM）的新方法，通过功能性磁共振成像（fMRI）获得的人脑活动来重建图像。我们依赖于一种名为 Stable Diffusion 的潜在空间扩散模型（Latent Diffusion Model，LDM）。该模型降低了扩散模型的计算成本，同时保持了其高生成性能。我们还通过研究LDM的不同组成部分（如潜在向量Z、条件输入C和去噪U-Net的不同元素）与不同的脑功能联系起来，表征了LDM的内部机制。我们展示了我们的方法可以简单地重建高保真度的高分辨率图像，无需进行任何额外的训练和微调复杂的深度学习模型。我们还从神经科学的角度提供了对不同LDM组件的定量解释。总体而言，我们的研究提出了一种有前景的从人脑活动恢复图像的方法，并为理解扩散模型提供了一个新的框架。 （摘要由 ChatGPT 翻译）