Hallo, mein Opfer. Ich habe dich beim Masturbieren aufgenommen! Ich habe nkczs6ij.mpg erfasst.

11. Januar 2019 – 14:44

Hallo, mein Opfer

Ich schreibe Ihnen, weil Ich Mаlwаre auf die Porno-Website gesetzt habe, die Sie besucht haben.
Mein Virus hat all Ihre persönlichen Daten gesammelt, und hat Ihre Kаmerа während Ihrer Masturbation eingeschaltet. Ich muss zugeben, Sie sind sehr
pervers …..
Zudem hat die Software Ihre Kontakte kopiert.
Ich werde das Videо löschen, wenn Sie mir 1.000 EUR in Bitсoin zahlen.

Dies ist Adresse für die Zahlung:
3CEAwEUFy3du8aBw9RCVod3ZsHFGbMWu6F

Wenn Sie die Zahlung nicht innerhalb von 48 Stunden abschicken, werde ich dieses Video an alle Ihre Freunde und Bekannten schicken.
Ich weiß, wo Sie wohnen.

Ich gebe Ihnen 48 Stunden für die Zahlung.
Es ist nicht notwendig, mir zu sagen, dass Sie mir das Geld geschickt haben.
Diese Adresse ist mit Ihnen verknüpft, mein System wird alle Daten nach der Übertragung automatisch löschen.

Senden Sie sofort 1.000 EUR an diese Adresse:
3CEAwEUFy3du8aBw9RCVod3ZsHFGbMWu6F

1 BTC = 3.142 EUR, also senden Sie 0.325286 BTC an die oben genannte Adresse.

Wenn Sie nicht wissen, wie man Bitcoin sendet, googeln Sie es.
Sie können die Polizei einschalten, aber niemand wird Ihnen helfen können.
Wenn Sie versuchen, mich zu verarschen, werde ich das bemerken!

Ich lebe nicht in deinem Land. Also wird man mich auch nach 9 Monaten nicht finden können.
Bis bald. Denken Sie an die Schande und dass Sie ruiniert werden können.

Anonymer Hacker – Annemarie <annemarie448@hjk.anonymerhacker.ga>


IP: 157.230.142.154
Glenayre Electronics
Duluth (US)
DigitalOcean, LLC
101 Ave of the Americas
10th Floor
New York


Siehe auch

https://www.wa.de/nordrhein-westfalen/hallo-mein-opfer-eine-sex-erpresser-mail-wortlaut-11134863.html

https://www.bitcoinabuse.com/reports/12umeB9TVWmVnBwFKVmz4sFn3HVZvvtogx



Kann künstliche Intelligenz einen Eisbären von einem Dosenöffner unterscheiden?

8. Januar 2019 – 22:56

Wie intelligent ist die Form der künstlichen Intelligenz, die als tief lernende Computernetzwerke bekannt ist, und wie genau ahmen diese Maschinen das menschliche Gehirn nach? Sie haben sich in den letzten Jahren stark verbessert, haben aber noch einen langen Weg vor sich .

Unterstützer haben ihre Begeisterung für die Nutzung dieser Netzwerke zum Ausdruck gebracht, um viele individuelle Aufgaben und sogar Jobs zu erledigen, die traditionell von Menschen ausgeführt werden. Die Ergebnisse der fünf Experimente in dieser Studie haben jedoch gezeigt, dass es einfach ist, Netzwerke zu täuschen, und die Methode der Netzwerke zur Identifizierung von Objekten mithilfe von Computervision unterscheidet sich erheblich vom menschlichen Sehen.

„Die Maschinen haben gravierende Einschränkungen, die wir verstehen müssen“, sagte Philip Kellman, ein angesehener Professor für Psychologie an der UCLA und ein leitender Autor der Studie. „Wir sagen, ‚warte nicht so schnell.'“

Die Bildverarbeitung habe Nachteile, sagte er. Im ersten Experiment zeigten die Psychologen eines der besten Netzwerke für das tiefe Lernen, VGG-19, Farbbilder von Tieren und Objekten. Die Bilder waren verändert worden. Zum Beispiel wurde die Oberfläche eines Golfballs auf einer Teekanne angezeigt; Zebrastreifen wurden auf ein Kamel gelegt; und das Muster einer blauen und roten Argyle-Socke wurde auf einem Elefanten gezeigt. Der VGG-19 hat seine Top-Auswahl und nur für fünf von 40 Objekten den richtigen Artikel als erste Wahl gewählt.

„Wir können diese künstlichen Systeme ziemlich leicht täuschen“, sagte der Co-Autor Hongjing Lu, Professor für Psychologie an der UCLA. „Ihre Lernmechanismen sind viel weniger ausgefeilt als der menschliche Geist.“

VGG-19 war der Meinung, dass der Elefant eine 0-prozentige Chance hatte, und die Chance, dass die Teekanne nur eine 0,41-prozentige Wahrscheinlichkeit war, eine Teekanne war. Die erste Wahl für die Teekanne war ein Golfball, der zeigt, dass das künstliche Intelligenznetz die Textur eines Objekts mehr als seine Form betrachtet, sagte der Hauptautor Nicholas Baker, ein Psychologiestudent an der UCLA.

„Es ist absolut vernünftig, dass der Golfball auftaucht, aber es ist beunruhigend, dass die Teekanne nicht irgendwo unter den Auswahlmöglichkeiten steht“, sagte Kellman. „Es nimmt keine Form an.“

Menschen identifizieren Objekte hauptsächlich anhand ihrer Form, sagte Kellman. Die Forscher vermuteten, dass die Computernetzwerke eine andere Methode verwenden.

Im zweiten Experiment zeigten die Psychologen Bilder von Glasfiguren für VGG-19 und ein zweites Netzwerk für tiefes Lernen, genannt AlexNet. VGG-19 zeigte bei allen Experimenten, in denen beide Netzwerke getestet wurden, eine bessere Leistung. Beide Netzwerke wurden darauf trainiert, Objekte anhand einer Bilddatenbank namens ImageNet zu erkennen.

Beide Netzwerke konnten jedoch die Glasfiguren nicht identifizieren. Weder VGG-19 noch AlexNet identifizierten die Figuren als ihre erste Wahl. Eine Elefantenfigur wurde von beiden Netzwerken mit einer Wahrscheinlichkeit von fast 0 Prozent als Elefant eingestuft. Die meisten der Antworten waren für die Forscher rätselhaft, beispielsweise die Wahl der „Website“ von VGG-19 für „Gans“ und „Dosenöffner“ für „Eisbär“. Im Durchschnitt stufte AlexNet die richtige Antwort auf Platz 328 von 1.000 Entscheidungen ein.

Die Maschinen machen sehr unterschiedliche Fehler vom Menschen„, sagte Lu.

Im dritten Experiment zeigten die Forscher 40 schwarz umrandete Zeichnungen mit Bildern in Weiß sowohl für VGG-19 als auch für AlexNet. Diese ersten drei Experimente sollten herausfinden, ob die Geräte Objekte anhand ihrer Form identifizierten.

Die Netzwerke haben wiederum schlechte Arbeit geleistet, um Gegenstände wie einen Schmetterling, ein Flugzeug und eine Banane zu identifizieren.

Ziel der Experimente war es nicht, die Netzwerke zu betrügen, sondern zu lernen, ob sie Objekte auf ähnliche Weise wie Menschen oder auf andere Weise identifizieren, sagte der Co-Autor Gennady Erlikhman, ein Postdoktorand der Psychologie der UCLA.

Im vierten Experiment zeigten die Forscher beiden Netzwerken 40 Bilder, diesmal in durchgehendem Schwarz.

Bei den schwarzen Bildern waren die Netzwerke besser und produzierten für etwa 50 Prozent der Objekte die richtige Objektbezeichnung unter den ersten fünf Auswahlmöglichkeiten. VGG-19 beispielsweise bewertete einen Abakus mit einer 99,99-prozentigen Chance, ein Abakus zu sein, und eine Kanone mit einer 61-prozentigen Chance, eine Kanone zu sein. Im Gegensatz dazu glaubten VGG-19 und AlexNet, dass ein weißer Hammer (schwarz umrahmt) weniger als 1% Chance hatte.

Die Forscher glauben, dass die Netzwerke mit den schwarzen Objekten viel besser abschneiden, weil den Elementen, wie Kellman es nennt, „interne Konturen“ genannt werden, die die Maschinen verwirren.

Im fünften Versuch haben die Forscher die Bilder verschlüsselt, um sie schwieriger zu erkennen, aber sie haben Teile der Objekte erhalten. Die Forscher wählten sechs Bilder aus, die das VGG-19-Netzwerk ursprünglich richtig gemacht hatte, und verwürfelten sie. Menschen fanden diese schwer zu erkennen. VGG-19 hatte fünf der sechs Bilder richtig und war am sechsten knapp.

Im Rahmen des fünften Experiments testeten die Forscher zusätzlich zu VGG-19 UCLA-Studenten. Zehn Schülern wurden Objekte in schwarzen Silhouetten gezeigt – einige waren schwer zu erkennen und einige nicht entschlüsselt, einige nur für eine Sekunde und einige, solange die Schüler sie sehen wollten. Die Schüler identifizierten 92 Prozent der unverschlüsselten Objekte und 23 Prozent der verschlüsselten Objekte mit einer Sekunde, um sie zu sehen. Wenn die Schüler die Silhouetten so lange sehen konnten, wie sie wollten, identifizierten sie 97 Prozent der unverschlüsselten Objekte und 37 Prozent der verwürfelten Objekte korrekt.

Welche Schlussfolgerungen ziehen die Psychologen?

Menschen sehen das gesamte Objekt, während die Netzwerke der künstlichen Intelligenz Fragmente des Objekts erkennen.

„Diese Studie zeigt, dass diese Systeme die richtige Antwort auf die Bilder erhalten, auf die sie trainiert wurden, ohne die Form zu berücksichtigen“, sagte Kellman. „Für den Menschen ist die Gesamtform für die Objekterkennung vorrangig, und das Identifizieren von Bildern anhand der Gesamtform scheint in diesen tiefen Lernsystemen überhaupt nicht zu sein.“

Es gibt Dutzende von Deep-Learning-Maschinen, und die Forscher glauben, dass ihre Ergebnisse auf diese Geräte zutreffen.



Schreiben Sie diesen Dankesbrief und Sie werden glücklich sein, sagt Dr. Max, der Geistesarzt

8. Januar 2019 – 22:52

Hast du schon deine Dankesbriefe geschrieben? Nein, ich meine nicht einen Text oder eine E-Mail, sondern einen tatsächlichen Brief?

Ich betrachte es als einen wesentlichen Teil des Nachweihnachtsrituals, obwohl ich weiß, dass viele Leute es für eine veraltete Praxis halten.

Ihre Wertschätzung für die Nachdenklichkeit einer Person zu zeigen, ist jedoch mehr als nur ein gutes Benehmen, sie fördert auch die psychische Gesundheit. Psychologen nennen es „Dankbarkeitstherapie“ und sie hilft uns, uns auf die positiven Aspekte in unserem Leben zu konzentrieren, und auf die Menschen, die uns lieben, um uns Geschenke zu geben.

Es ist aus einem Zweig der Psychotherapie hervorgegangen, der als „positive Psychologie“ bezeichnet wird, was eine Abkehr von traditionellen Ansätzen darstellt, die sich auf die Probleme in unserem Leben konzentrieren.

Im Gegensatz dazu geht es in der positiven Psychologie darum, das Gute zu erforschen – die Dinge, für die wir dankbar sein sollten.

Wenn das für Sie ein bisschen wie ein neues Zeitalter klingt und Sie etwas unbritische für Sie sind, dann bin ich sympathisch. Die Herangehensweise wurde eher von US-amerikanischen Therapeuten entführt und ein wenig übelster Spin gegeben.

Als Ergebnis sehen wir endlose saccharine Social-Media-Beiträge von Menschen, die für alles danken, von der Sahne im Kaffee über einen Sonnenstrahl bis hin zum Welpen, den sie auf dem Weg zur Arbeit gesehen haben.

Dies wirkt sich negativ auf die solide psychologische Theorie aus, die die Dankbarkeitstherapie untermauert, die so viel mehr ist als ein schmächtiger Slogan eines Kühlschrankmagneten. Studien haben gezeigt, dass es einen starken Zusammenhang zwischen großer Dankbarkeit und langfristigem psychischem Wohlbefinden gibt.

Es funktioniert auf mehreren Ebenen. Indem wir uns auf das Positive konzentrieren, reduzieren wir toxische Emotionen wie Ärger, Frustration, Neid und Bedauern. Forschungen haben gezeigt, dass Dank an Dankbarkeit dazu beiträgt, Freundschaften zu festigen, Empathie zu verbessern und zwischenmenschliche Konflikte zu reduzieren.

Es kann auch zu neuen Beziehungen führen – die sozialen Netzwerke erhöhen und die Stimmung steigern.

Die Entwicklung einer solchen mentalen Stärke hilft, Selbstmitleid zu begrenzen. Dies liegt daran, dass Personen, die Dankbarkeit ausdrücken, sich weniger ungünstig mit anderen Menschen vergleichen. Stattdessen können sie die Leistungen und das Glück anderer schätzen.

Dankbarkeit kann auch vor anderen psychischen Erkrankungen schützen. Eine Umfrage unter Vietnam-Veteranen ergab, dass diejenigen, die dankbar waren, den Konflikt überlebt zu haben, eine signifikant niedrigere Rate an posttraumatischen Belastungsstörungen (PTSD), Depressionen und Drogen- und Alkoholkonsum hatten. Eine Studie von Überlebenden des Terroranschlags vom 11. September ergab ähnliche Ergebnisse.

Wie setzen Sie also die Dankbarkeitstherapie aktiv in Ihr Leben ein? Befürworter empfehlen, dass wir uns jeden Tag etwas Zeit nehmen – etwa 15 Minuten -, in denen wir über die positiven Aspekte nachdenken. Der Schlüssel ist, sich Zeit zu nehmen und wirklich über alles nachzudenken, wofür Sie dankbar sind. Schreiben Sie es auf, damit Sie einen physischen, fühlbaren Fokus haben.

Das bringt mich zu Dankesbriefen zurück – eines der besten Beispiele für Dankbarkeitstherapie in Aktion. Eine Studie der Indiana University aus dem Jahr 2016 ergab, dass depressive Patienten, die regelmäßige Dankesbriefe an Angehörige verfassten, bessere Ergebnisse erzielten – einschließlich Veränderungen der Gehirntests, die mit den Genesenden übereinstimmten.

Das Schreiben von Dankesbriefen hat auch gezeigt, dass es die Herzgesundheit bei Menschen mit Herzinsuffizienz verbessert und Schmerzen bei Krebspatienten reduziert. Eine Studie fand heraus, dass Teenager, die Dankesbriefe geschrieben haben, generell gesundheitsbewusster sind.

Den Stift auf Papier zu bringen, ist einem Text oder einer E-Mail überlegen, da er länger dauert und mehr Nachdenken erfordert. Der Akt des Schreibens ist an sich schon ein nachhaltiger Fokus auf das Positive.

Natürlich kann das Leben hart sein und es gibt zweifellos Zeiten, in denen wir uns auf unsere Probleme konzentrieren müssen, um sie zu verstehen und anzugehen. Aber dieser optimistische psychotherapeutische Ansatz erinnert uns daran, wie sehr wir wirklich dankbar sein müssen!

Ich war noch nie ein Fan von Dry January und der Überzeugung, dass Sie es schaffen können, während der festlichen Zeit zu viel zu trinken, indem Sie einen Monat lang aufhören, um Ihrer Leber eine Pause zu gönnen. So geht es nicht.

Wenn Sie sich Sorgen um Ihren Alkoholkonsum machen, ist es weitaus besser, sich langfristig zu mäßigen, anstatt einen relativ kurzen Zeitraum anzuhalten und schlechte Gewohnheiten wiederaufzunehmen.

Vielleicht sollte ich aber umdenken. Ich habe einige neue Studien gelesen, die zeigen, dass ein Monat Abstinenz sich positiv auf die Gesundheit auswirkt – aber nicht so, wie Sie sich das vorstellen. Es ist nicht dein Körper, es hilft so viel wie dein Verstand.

Forscher der Universität Leeds stellten fest, dass sich die öffentlichen Gesundheitskampagnen traditionell auf die negativen Aspekte des Alkoholkonsums – die nachteiligen Folgen für die Gesundheit – konzentriert haben, um die Menschen dazu zu bringen, aufzuhören, die Dry-January-Initiative betont jedoch die positiven Vorteile wie bessere Schlafqualität und Gewichtsabnahme, Verbesserungen in Ihrer Haut usw.

Nach diesen Erfahrungen trinken die Menschen nach dem Januar häufiger weniger – wie eine weitere Studie an der Sussex University bestätigt.

Die Forscher stellten fest, dass die Leute, die Dry Januar gemacht hatten, berichteten, dass sie sieben Monate später viel weniger tranken. Prost!



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