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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。
CHMP 采纳积极意见，建议批准针对 COVID-19 的自扩增 mRNA 疫苗 KOSTAIVE®
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推荐总统委员会：最终报告
第一步................................................................................................................................ 2
推荐毒性：算法推荐人在YouTube短裤上的作用和Tiktok在促进男性至上主义的影响者中的作用
我们的研究团队在29个小时的视频中观看，录制和编码：12小时43分钟的Tiktok视频（或平均每个帐户2小时零32分钟）和16小时41分钟的YouTube短裤视频（或平均每个帐户3小时20分钟）。录音是手动和系统地编码的，以识别数据集中最常见的主题类别，参与者和标签以及最主要的神话或“谈话点”。通过编码和子编码与男性权利，反女权主义和新男性化的影响者有关的所有内容，我们能够根据不同的年龄概况，利益和相互作用的类型来确定Manosphere建议的频率和性质。
推荐毒性：算法推荐人在YouTube短裤上的作用和Tiktok在促进男性至上主义的影响者中的作用
近年来，人们对推荐算法在向社交媒体用户推广极端内容中的作用越来越关注。来自教育工作者和父母的轶事记录表明，尤其是男孩，尤其是受到备受瞩目的“ Manosphere”影响者的目标，通常是出于关于心理健康或财富积累的建议。虽然社交媒体一直在扩大反女权主义者的权利活动家一段时间，但尤其是在蒂克托克（Tiktok）上的有影响力文化的增长，已经平台了大量有影响力的意识形态企业家，例如安德鲁·泰特（Andrew Tate），迈伦·盖恩斯（Myron Gaines）和Sneako。男性不安全感的这种货币化不仅是主流反女权主义者和反LGBTQ意识形态，而且还可以用作通向边缘远处和其他极端世界观的门户（Ribeiro等人，2021年； Brace等，2023）。
COVID-19
1伊朗德黑兰Shahid Beheshti医学科学大学的细胞和分子生物学研究中心。2 *通讯：kiaei@ce.sharif.edu生物信息学与计算生物学（BCB）实验室，伊朗德黑兰市Sharif技术大学。3伊朗喀山喀山大学电气与计算机工程系。 4计算机工程系，伊朗科尔曼的Shahid Bahonar大学。 5伊朗科尔曼萨医学科学大学卫生学院生物统计学系。 6 Gerash医学科学大学的细胞和分子研究中心，伊朗Gerash。3伊朗喀山喀山大学电气与计算机工程系。4计算机工程系，伊朗科尔曼的Shahid Bahonar大学。5伊朗科尔曼萨医学科学大学卫生学院生物统计学系。6 Gerash医学科学大学的细胞和分子研究中心，伊朗Gerash。6 Gerash医学科学大学的细胞和分子研究中心，伊朗Gerash。
欧盟温室能源使用情况：建议采取节能措施和采用可再生能源的评论
摘要：本研究对欧盟温室农业部门的能源使用情况进行了回顾。所介绍的研究表明，温室的能源使用情况多种多样，通常依赖于化石能源。高能量系统在北欧占主导地位，通常受气候控制，能源使用以加热和冷却过程为主，而低能量系统在南欧占主导地位，则表现出多种能源使用，包括加热、冷却、灌溉、照明、化肥和杀虫剂。我们的回顾还讨论了温室生产的能源效率措施和可再生能源采用。最后，我们的回顾表明，关于温室生产能源使用的准确可靠的研究很少且支离破碎，目前使用各种不同的方法来估计农场的能源使用情况。我们认为，制定一套用于测量温室农业生产能源使用的全面方法和分类将促进该领域的进一步研究，大大提高我们对温室能源使用的理解，并支持绿色转型。基于此，本文提出了一个测量温室农业能源使用的基本框架。
推荐基于隐式反馈
摘要。推荐系统已证明是在各种应用程序域中进行过滤，排名和发现的有价值的工具，例如电子商务，媒体存储库或基于文档的信息，其中包括本书中讨论的各种社交信息访问的方案。此类系统成功的一个关键在于对用户偏好的精确获取或估计。虽然一般推荐系统研究通常依赖于个性化的明确偏好陈述，但在现实世界中，此类信息通常非常稀疏或不可用。信息使我们能够通过用户的行为和行为（隐式反馈）间接评估某些项目的相关性，而相比之下。在本章中，我们将不同类型的隐性反馈类型分类，并在推荐系统和社交信息访问应用程序的背景下查看它们的使用。然后，我们将分类方案扩展到适合最近的应用域。最后，我们提出了最先进的算法方法，讨论在使用隐式反馈信号方面，特别是关于受欢迎程度偏见的挑战，并讨论了文献中的最新作品。