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社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
附录3 国外国防工业政策
6 尽管美国禁止政府参与补偿合同（美国国防部网站：国防采购和采办政策），但美国国防公司在2009年意识到其他国家推广补偿合同的影响。与21个国家签订了56份抵消出口合同。为此，自1984年《国防生产法》颁布以来，管理和预算办公室每年必须向国会报告抵消合同对国防工业的影响。 7 例如，在有尽可能多的选择和竞争的地方使用COTS，鼓励海外公司参与某些领域，将大型复杂的项目划分为多个单元以使其更小（缩小规模并提高效率）。
2024年12月期 第2四半期決算説明資料
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Superpave 沥青混合料设计和分析的背景
沥青粘合剂本身就是一种非常有趣且具有挑战性的建筑材料。其最重要的特性，既是优点，有时也是缺点，是其温度敏感性。也就是说，其测量特性非常依赖于其温度。这就是为什么几乎每个沥青水泥和混合物特性测试都必须伴随指定的测试温度。如果不指定测试温度，则无法有效解释测试结果。沥青水泥行为也取决于加载时间。施加相同的负载但持续时间不同会导致沥青表现出不同的特性。与温度一样，沥青水泥测试必须指定加载速率。由于沥青水泥行为取决于温度和负载持续时间，因此这两个因素可以互换使用（图 1-1）。也就是说，较慢的加载速度可以通过高温来模拟，而较快的加载速度可以通过低温来模拟。
732-0120 - KRUSTEAZ 专业白色蛋糕混合料
整批 半批 5 磅（整箱）混合 2 1/2 磅（9 1/4 杯）混合 52 盎司（6 1/2 杯）水，分成两份 26 盎司（3 1/4 杯）水，分成两份 1. 将一半的水倒入搅拌碗中。添加混合物。使用搅拌桨，以中速搅拌 3 分钟。 2. 改为低速；搅拌 1 分钟，同时逐渐加入另一半水。 3. 彻底刮擦碗和搅拌桨。继续以低速搅拌 2 分钟。 4. 将面糊倒入抹油或铺纸的烤盘中。 超浓蛋糕配方：对于整批，按照步骤 1 的指示使用 16 盎司（2 杯）水、12 盎司（6 个）鸡蛋和 6 盎司（3/4 杯）植物油将烘烤时间增加 5-10 分钟。不要吃生面糊。高海拔：对于整批，添加 3 盎司（3/4 杯）通用面粉和另外 4 盎司（1/2 杯）水。按照指示准备，将烤箱温度提高 25°F，将烘烤时间减少 1-2 分钟。
“爱顺速固”是一项可定制、免费送货的冷冻食品配送服务……
“欢迎 AI 速递”活动概要 ■ 活动期间：2022 年 3 月 14 日（星期一）0:00 至 2022 年 3 月 27 日（星期日）23:59 ■ 活动详情：在上述期间内首次报名参加“AI 速递”，
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：