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Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。
引用：Rajagopal S、Rajkumar S、Subramaniam S、Soangra R。先进计算解决方案在医疗保健系统中的应用 - 第 3 部分。Open Biomed
软计算解决方案集成了医疗物联网 (IoMT)、移动计算、医学图像处理、生物信号处理、网络安全、加密和医疗保健应用的网络安全。基于软计算的服务广泛应用于医疗保健行业，用于疾病诊断和预测、健康数据分析、药物发现和开发等。各种软计算技术与新兴的基于 IoMT 的区块链技术的系统集成对于改善远程患者健康监测、决策和关键医疗数据安全具有巨大潜力。此外，软计算解决方案可以解决几个问题，例如提高用户依从性所必需的数据的严重限制。此外，这些问题还包括资源限制、传输可靠性、安全性和不同平台之间的互操作性。此外，还存在许多挑战，如医疗保健系统与移动平台的集成、异构网络上的实时连接、安全性、隐私等。我们当前的医疗保健系统应对当前形势的能力主要依赖于先进的医疗技术，例如远程医疗、聊天机器人、人工智能 (AI)、人工智能 (AR)、虚拟现实 (VR) 和远程医疗 (AR)，以构建以患者为中心的安全医疗保健系统。因此，本期专题关注计算领域的最新发展
vitae Rajkumar Subramani博士（脑池研究员）泰米尔纳德邦中央大学化学系助理教授
Complexes Bearing Sulfur-Donar Ligands” Modern Trenends in Inorganic Chemistry-XIV (2011) Hyderabad, India __________________________________________________________________________ Personal Details Full Name : Subramani Rajkumar Date of Birth : 8 th April 1987 Gender : Male Nationality : Indian Language Known : Tamil, English Marital Status : Married Permanent Address – No- 152 Bajanai Koil Street, Meleri Village & Post Nemili(T. K), Ranipet District, Tamil Nadu, INDIA PIN: 632502 __________________________________________________________________________ Declaration I hereby declare that the information furnished above is true to the best of my knowledge and additional information may be provided based on further necessary processing stages.日期：27-04-2024 Rajkumar Subramani博士