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了解美国人如何看待事实检查标签
研究文章新闻干预措施很重要：了解美国人如何看待事实检查标签，而算法和众包越来越多地用于揭露或标记社交媒体上的错误信息，当专业事实检查员或记者执行时，此类任务可能最有效。借鉴了全国调查（n = 1,003），我们发现美国成年人评估了由专业事实检查者创建的事实检查标签，比算法和其他用户更有效。新闻媒体标签被认为比用户标签更有效，但与事实检查器和算法在统计上没有统计上的不同。用户和算法创建的标签之间没有显着差异。这些发现对平台和事实核对从业者具有影响，强调了新闻专业精神在事实检查中的重要性。作者：Chenyan Jia（1,2），Taeyoung Lee（3）隶属关系：（1）美国东北大学艺术，媒体与设计学院，（2）Khoury计算机科学学院，美国东北大学，美国，美国，美国，（3）杰克·J·瓦伦蒂，杰克·J·瓦伦蒂，杰克·J·瓦伦蒂，美国休斯顿大学，美国休斯顿大学，cite：jia，jia，jia，c。新闻干预措施很重要：了解美国人如何看待事实检查标签。哈佛肯尼迪学校（HKS）错误信息评论，5（2）。收到：2023年9月26日。接受：2024年2月16日。出版：2024年4月11日。研究问题
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
用于 HPE 磁带自动化的条形码和 RFID 标签 - Tri-Optic
与其他语言一样，条形码技术已发展为适用于不同应用的许多符号体系。已开发了 200 多种不同的条形码符号体系。最熟悉的符号体系是用于食品等消费品的通用产品代码 (UPC)。UPC 标签简单、格式严格，旨在让高度复杂的阅读器读取低质量的标签。商品上的 UPC 代码具有在手持阅读器或多光束扫描仪可以移动到标签上许多位置的环境中使用的优势。可能需要扫描数百次才能确定良好的扫描效果。校验和包含在编码方案中以验证扫描。作为最后的手段，UPC 标签通常具有人可读部分，可由操作员输入到终端中。
用于 HPE 磁带自动化的条形码和 RFID 标签 - Tri-Optic
与其他语言一样，条形码技术已发展为适用于不同应用的许多符号体系。已开发了 200 多种不同的条形码符号体系。最熟悉的符号体系是用于食品等消费品的通用产品代码 (UPC)。UPC 标签简单、格式严格，旨在让高度复杂的阅读器读取低质量的标签。商品上的 UPC 代码具有在手持阅读器或多光束扫描仪可以移动到标签上许多位置的环境中使用的优势。可能需要扫描数百次才能确定良好的扫描效果。校验和包含在编码方案中以验证扫描。作为最后的手段，UPC 标签通常具有人可读部分，可由操作员输入到终端中。
用于 HPE 磁带自动化的条形码和 RFID 标签 - Tri-Optic
与其他语言一样，条形码技术已发展为适用于不同应用的许多符号体系。已开发了 200 多种不同的条形码符号体系。最熟悉的符号体系是用于食品等消费品的通用产品代码 (UPC)。UPC 标签简单、格式严格，旨在让高度复杂的阅读器读取低质量的标签。商品上的 UPC 代码具有在手持阅读器或多光束扫描仪可以移动到标签上许多位置的环境中使用的优势。可能需要扫描数百次才能确定良好的扫描效果。校验和包含在编码方案中以验证扫描。作为最后的手段，UPC 标签通常具有人可读部分，可由操作员输入到终端中。
CP22/20：可持续性披露要求 (SDR) 和投资标签
• 披露要求将促进投资链中一致信息的流动，提高市场透明度，进一步实现我们促进市场诚信的目标。 • 可持续投资标签、面向消费者的披露和分销商规则将有助于保护消费者，使他们能够更有效地驾驭市场，找到符合其需求和偏好的产品。命名和营销规则同样有助于保护消费者，降低漂绿风险。 • 标签和面向消费者的披露将帮助消费者更有效、更高效地比较产品，从而可能加剧同类产品之间的竞争（即消费者进行同类比较），这符合我们促进竞争、维护消费者利益的目标。
酒精健康警告标签：欧洲的公共卫生观点
在欧盟中，2019年成年人（15岁以上）的人均饮酒量是世界平均水平的两倍，其中19分之一的成年人死于酒精 - 可养成的原因，而癌症造成的每10名可饮酒的可杀取死亡。认可酒精标签作为减少酒精相关伤害的政策选择。这可能涉及提供有关酒精含量，成分，营养信息和健康警告的信息。本报告将健康警告标签定位在更广泛的酒精政策背景下，强调了它们在提高风险意识，增加对其他酒精政策的支持以及降低产品吸引力方面的作用。这些警告的影响将取决于它们的内容和设计。本报告中总结的研究表明，需要改善酒精与癌症之间的联系的认识，并且通过使用健康警告提供有关酒精作为乳腺癌和结肠癌的信息，可以大大提高欧洲人之间的联系。与其他主题相比，特定于癌症的警告更加相关，并且很可能会促使讨论酒精风险并鼓励对酒精消耗的重新考虑。该报告还解决了数字信息提供，得出的结论是，它不能在不丢失消息范围的情况下替换标签信息。
校正：splitnet：可学习的清洁噪声标签，用于嘈杂标签学习
本文的原始版本不幸地包含确认部分中的错误。确认部分被错误地发布，因为这项研究得到了文化，体育和旅游研发计划的支持，该计划通过韩国创意内容机构赠款，由文化，体育和旅游部资助（关于神经水印技术的研究，用于版本的AI 3D Content，RS-2024-00348469，Technology of Multos of Technology of Multos of Mytim of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Mertion of Mote of Markight Technipers of Mertion of Technologigh RS-2024- 00333068）和韩国国家研究基金会（RS-2024-00346597）。这项工作也得到了Sam-Sung Electronics Co.，Ltd（项目IO220829-02236-01）的支持。，但应该是通过韩国创意局的文化，体育和旅游研发计划的支持，这项研究得到了由文化，体育和旅游业的敏锐的奖励（RS-2024-00345025，
使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
自动注释中的知识蒸馏：具有LLM生成培训标签的监督文本分类
计算社会科学（CSS）的实践通常依靠人标记的数据来调查监督的文本分类器。我们评估了研究人员使用来自生成大语言模型（LLM）的替代培训标签增强或替换人类生成的培训数据的潜力。我们介绍了推荐的工作流程，并通过复制14个分类任务和测量性能来测试此LLM应用程序。我们采用了来自高影响力期间CSS文章的新型英语文本分类数据集。由于这些数据集存储在受密码保护的档案中，因此我们的分析不太容易受到污染问题。对于每项任务，我们将使用GPT-4标签的监督分类器进行了比较，并用人类注释进行了微调的分类器，并与GPT-4和Mismtral-7b的标签进行了微调，并以较少的镜头在上下文中学习。我们的发现表明，在LLM生成的标签上微调的监督分类模型与通过人类注释者的标签进行了微调的模型相当。使用LLM生成标签的微调模型可以是构建监督文本分类器的快速，高效且具有成本效益的方法。