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World File Search System仇恨
打击仇恨和种族主义：学生学习策略
反对仇恨和种族主义的学生学习策略是一种积极主动、以学生为中心的方法，旨在为所有学生创造尊重和文化安全的学习环境。学生和教职员工应该在一个安全、包容、以真相与和解、反压迫和反种族主义为中心的环境中学习和工作。我们是一个集体社区，必须尽一切努力确保所有学生、教职员工、家庭和社区都感到受到尊重和欢迎。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
更新：确认犹太人身份并解决反犹太主义以及战斗仇恨和种族主义战略
TDSB致力于制定和实施一项独特的计划，以解决歧视，仇恨和种族主义事件，这些事件继续发生在该地区内部，这是通过种族主义，偏见和仇恨门户所获得的数据所证明的。在员工支持的情况下，该战略旨在通过根据上述支柱制定量身定制的行动计划来对社区的声音做出反应。该计划将使社区能够在行动中看到自己，并需要家庭，社区，合作伙伴组织和员工的持续合作和支持。TDSB设定了一个分阶段的方法来制定反仇恨和反种族主义战略（2023）和战斗仇恨和种族主义：学生学习策略更新（2024）中确定的不同的为期两年的工作计划（2024年）。下表表示TDSB采取的分阶段方法：
推荐仇恨：Tiktok的搜索引擎算法如何再现社会偏见
，但发现了其他拼写中的其他术语。例如，在搜索德国性别性别的反黑色Slur“ n*gerin”时，在视频中发现了“尼日利亚”一词。尽管两个关键字在拼写上相似，但含义上有很大差异。大概，Tiktok的搜索算法处理了原始的提示和“自动校正”搜索，这导致反黑泥浆与与尼日利亚有关的内容有害的关联，包括对原始可恶提示受害的黑人人的刻画。虽然拼写校正是搜索引擎中的常见实践，但通常通过通知用户使用标签，例如“显示结果”或“您是指搜索：”）来维护透明度。在此处检查的情况下，没有显示此类标签。
狗可以学会Google仇恨答案
狗是否参加Google仇恨？人工智能和动物认知的交集引发了有关狗类像动物是否可以通过先进技术获取知识和信息的问题。狗具有解决问题的技能，记忆力，社交认知，使用肢体语言，发声，气味标记和通过观察性学习和模仿的社会学习能力。Google Feud是一款预测Google上最常搜索的短语的游戏，挑战用户猜测流行的答案。狗可以参加这个游戏吗？狗可以理解人类的语言，在单词和奖励之间形成联系，识别对象标签，但它们的认知能力与人类不同。简化的Google仇恨版本可能涉及简单的类别和答案选择，使狗可以通过联想学习和积极的强化培训学习。狗的非凡认知能力使他们能够演奏Google Feud的修改版本，在那里他们可以利用自己的模式识别能力来识别短语。作为研究人员和动物爱好者，探索犬类认知的界限至关重要，从而推动了我们认为可能的范围。谁知道？未来的研究可能会发现新颖的方法使狗从事高级认知任务，从而揭示新的能力。目前，让我们感谢我们的毛茸茸的朋友的难以置信的能力，认识到他们可以通过适当的培训和曝光来利用自己的仇恨风格的知识获取版本。狗在连接声音，瞄准镜和气味方面非常出色，可以在特定单词或短语和相应的搜索词之间建立连接。您可以利用这些优势来教他们认识并回答Google仇恨风格的问题。做到这一点，首先要教您的狗单词“ what”，“ as”，“ the”，“ the”，“最佳”和“方式”，使用积极的增强和联想学习。将这些单词组合到简短短语中，然后将搜索词本身添加到上下文学习和道具中。随着它们的发展，请介绍新的搜索词和短语以增加难度。通过利用他们的能力在联想和上下文学习中，您可以教您的毛茸茸的朋友一起玩。考虑整合视觉和听觉线索，结合精神刺激活动，例如气味工作或解决问题，并教给他们多种语言或方言以提高功能。记住要有耐心，改变培训活动，奖励他们，并从幸福，挑战和刺激的犬类伴侣中获得好处。采用正确的方法，狗确实可以学会识别并回答Google仇恨风格的问题，从而加强与毛茸茸的最好的朋友的联系。
建议引用：Meske, Christian；Bunde, Enrico (2022)：基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则：可解释的仇恨言论检测案例，信息系统前沿，ISSN 1572-9419，Springer US，第 25 卷，Iss。2，第 743-773 页，https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5
摘要 社交媒体中的仇恨言论是一个日益严重的问题，会对个人和整个社会产生负面影响。社交媒体平台上的版主需要技术支持来检测有问题的内容并做出相应的反应。在本文中，我们开发并讨论了最适合为使用人工智能 (AI) 协助人类版主的决策支持系统创建高效用户界面的设计原则。我们对三个设计周期内的各种设计方案进行了定性和定量评估，共有 641 名参与者。除了测量感知易用性、感知有用性和使用意图外，我们还进行了一项实验，以证明 AI 可解释性对最终用户感知的认知努力、感知的信息量、心理模型和 AI 可信度的重大影响。最后，我们与软件开发人员一起测试了获得的设计知识，他们对所提出的设计原则的可重用性评价为高。
报告反2SLGBTQIA+在线仇恨：可行性研究
数字弹性项目旨在更好地理解加拿大跨性别在线仇恨的两种精神，跨性别和非二元和非二进制（2STN+）的专业经验。该项目包括几个研究和社区重点的组件，包括：在线调查和与2STN+专业人员的一对一访谈询问他们对跨性别在线仇恨的经历，以及策略和政策，以减轻和解决变性在线仇恨和解决2STN+咨询小组的经验丰富的在线求职小组，为2STN+专业提供2STN+专业的跨越+专业的thrusp，用于跟踪和报告抗2slgbtqia+在线仇恨的工具。本报告介绍了可行性研究（以下简介，研究）关于开发抗2SlgBTQIA+在线仇恨的报告机制的发现。
人工智能和反犹太仇恨
为了应对这些发展，现有用于识别深击的算法在猫和小鼠游戏中不断完善，在猫和鼠标的游戏中，抗异性图像的创建越来越复杂。但是，这些识别方法通常在孤立的上下文中起作用，因此深层的复杂性及其使用的上下文也会造成识别问题。换句话说，深击中使用的图像通常与在线图像的真实或自然使用相对应，这为旨在以特定方式工作的系统造成了问题。因此，在各种情况下，一种技术方法必须将反犹太图像使用的可能性和条件整合在一起，包括将技术，务实和符号学方面考虑到深料识别过程中。本报告代表了如何工作的一个示例。
仇恨犯罪控制策略2024年8月
这项控制策略的核心是《 2000年警察（北爱尔兰》）第32条（北爱尔兰）规定的警察部门的一般职能，以保护生命和财产，以保护命令，防止犯罪和犯罪，以采取措施将罪犯带到司法。