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SEBD：一种流式演进机器人检测框架，应用 PAC 学习方法来保持准确性和置信度
摘要：一个简单的监督学习模型可以根据之前的学习过程从训练数据中预测一个类别。可以通过评估措施获得对这种模型的信任，这些措施可确保不同类别的预测结果中误分类错误更少。这可以应用于使用训练有素的数据集的监督学习，该数据集涵盖不同的数据点并且没有不平衡问题。当将半监督学习方法与动态数据流（例如社交网络数据）相结合时，这项任务具有挑战性。在本文中，我们为 Twitter 提出了一种基于流的进化机器人检测 (SEBD) 框架，该框架使用深度图神经网络。我们的 SEBD 框架是基于使用同伴链接和个人资料特征的多视图图注意力网络设计的。它集成了 Apache Kafka 以启用 Twitter API 流并在处理后预测帐户类型。我们使用可能近似正确 (PAC) 学习框架来评估 SEBD 的结果。我们的目标是保持框架的准确性和置信度，以便以较低的误分类错误率成功学习。我们使用测试保留、机器学习分类器、基准数据和基线工具通过跨域评估评估了我们的框架结果。总体结果表明，SEBD 能够以基于流的方式成功识别机器人账户。使用保留和随机森林分类器的交叉验证，SEBD 的准确度得分为 0.97，AUC 得分为 0.98。我们的结果表明，机器人账户在 Twitter 上的主题标签中参与度很高。
POOJA RAJ VERMA 博士联系方式
数学系主任（2023-24 年） 系工作量和时间表委员会召集人（2022-23 年） 学院 Twitter 账号联络官（2021-2023 年） 网站设计委员会召集人（2020-21 年、2019-20 年） 各学院和系委员会成员
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通过印刷杂志、网站、电子通讯、Twitter 和 Linkedin 帐户、视频广播/采访以及现在的数字版，FStech 确保我们的读者始终以最方便的格式收到来自金融服务技术行业的最新新闻和评论。
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人工智能有多负责任？
全球许多企业都在采用人工智能，希望提高营收和利润。新冠肺炎疫情进一步加速了这一进程。虽然人工智能技术有望带来巨大的好处，但挑战也同样巨大。在目前的形式下，人工智能系统对透明度和信任的要求相对较低。另一方面，监管压力很大，要求人工智能系统值得信赖和负责任。在方法和理论方面，以及如何在实践中使用解释，仍然存在挑战。本文的目的是分析推特数据，以提取非结构化文本中的情绪和观点。作者试图使用上下文文本分析对推特数据进行分类，以了解人们对人工智能伦理挑战的积极或消极情绪和感受，并强调关键问题。还对积极和消极情绪进行了文本聚类，以了解人们担忧背后的关键主题。
商业中的信息技术和数据趋势
• 企业赞助的 Web 2.0 内容 – Flickr – YouTube – 校友网络 • 草根外部社交软件 – Facebook – LinkedIn – Twitter • 内部社交软件 – Unity：内部网上的博客、Wiki、标记等 – Lmpedia：由 Unity 提供支持的类似维基百科的功能）
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社交媒体内容示例
社交媒体内容示例 美国医院协会正在努力鼓励普通民众，特别是符合条件儿童的父母和最易感染人群接种疫苗。以下是社交媒体帖子和个性化图片示例，用于宣传和推广 COVID-19 和流感疫苗 - 我们鼓励您在社交媒体上使用这些内容来帮助传播信息。所有图片和文案都可以发布到任何社交媒体平台（Facebook、Instagram、LinkedIn、Twitter），并有可能优化文案以在每个相应平台上表现。您还可以在工具包末尾找到建议的主题标签列表。链接：TWITTER：https://www.aha.org/vaccine?utm_source=twitter&utm_medium=organic&utm_campaign=vaccine-confidenceFACEBOOK：https://www.aha.org/vaccine?utm_source=facebook&utm_medium=organic&utm_campaign=vaccine-confidenceLINKEDIN：https://www.aha.org/vaccine?utm_source=linkedin&utm_medium=organic&utm_campaign=vaccine-confidence Messages 改变对接种疫苗的想法是可以的
SSTL 将 THEOS-2 SmallSAT 运往泰国 GISTDA
媒体联系人：Joelle Sykes，SSTL 公关经理 电话：+44 (0)1483 804243 手机：07775 000853 邮箱：jsykes@sstl.co.uk Twitter @SurreySat Instagram @surreysatellites #DoingSpaceDifferently 关于 SSTL 萨里卫星技术有限公司 (SSTL) 是最初的 New Space 叛逆者，并且是
CHATGPT中偏见的感知：社交媒体数据的分析
Leiter等。[11]分析了Twitter用户对ChatGpt的看法。作者分析了推文的情感，情感随着时间的变化，跨语言的情感以及主题的分析。使用由“ #chatgpt”组成的简单搜索查询，作者从168,000多个Twitter用户中收集了330,000多条推文。结果和分析表明，有100,163条推文具有积极的情绪，174,684条推文具有中性情绪，而59,961条推文具有负面情绪。随着时间的流逝，情感分析显示在分析的时间范围内的情感下降趋势。英语与非英语推文的平均情感几乎相似。与日语，法语，西班牙语和德语的推文相比，用英语的推文具有更多的积极情感。最后，推文主要与五个主题有关：商业，技术，教育，日常生活和社会问题。