XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfake
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
FakeSpotter：一种简单而强大的识别人工智能合成假脸的基准
近年来，生成对抗网络 (GAN) 及其变体在图像合成领域取得了前所未有的成功。它们被广泛应用于合成面部图像，随着假货的传播和错误信息的滋生，这给人类带来了潜在的安全隐患。然而，这些人工智能合成的假脸的鲁棒检测器仍处于起步阶段，尚未准备好完全应对这一新兴挑战。在这项工作中，我们提出了一种名为 FakeSpotter 的新方法，该方法基于监测神经元行为来发现人工智能合成的假脸。对神经元覆盖和相互作用的研究成功表明，它们可以作为深度学习系统的测试标准，尤其是在遭受对抗性攻击的环境下。在这里，我们推测监测神经元行为也可以作为检测假脸的有效手段，因为逐层神经元激活模式可以捕获对假脸检测器很重要的更细微的特征。利用最先进的 GAN 合成的四种假脸并规避四种扰动攻击的实验结果证明了我们方法的有效性和鲁棒性。
使用深度学习算法
该研究项目的目的是通过开发一个深度学习模型来识别真实图像和假图像之间的深度学习模型，以解决修改后的视觉信息所带来的越来越多的问题。为提高准确性，该项目评估了深度学习算法（例如残留神经网络（RESNET），视觉几何组16（VGG16）（VGG16）和卷积神经网络（CNN）以及误差级别分析（ELA）的有效性。CASIA数据集包含7,492张真实图像和5,124个假图像。所包含的图像来自广泛的随机主题，包括建筑物，水果，动物等，提供了用于模型培训和验证的全面数据集。这项研究通过实验检查了模型的有效性，测量了他们的训练和验证精度。它具有每个模型的最佳精度，即卷积神经网络（CNN），训练精度为94％，验证精度为92％。对于VGG16，培训和验证精度均达到94％。最后，残留神经网络（RESNET）具有95％的训练准确性和93％的验证精度表现出最佳性能。该项目还构建了用于实际应用的系统原型，为现实世界测试提供了一个接口。在整合到系统原型中时，仅残留神经网络（RESNET）在预测假和真实图像时显示出一致性和有效性，这导致决定选择Resnet以集成到系统中。此外，该项目还确定了一些改进的领域。首先，扩展模型比较，以发现更成功的算法。接下来，通过合并过滤或降解技术来改善数据集预处理阶段。最后，完善系统原型，以提高吸引力和用户友好性，有可能吸引更多的受众。
使用索马里语言中经常性神经网络的假新闻检测
摘要 - 数字领域中假新闻的扩散对公共话语构成了重大威胁，因此需要开发有效的检测机制。因此，本文介绍了针对检测假新闻的复发性神经网络（RNN）模型的经验分析，对其在测试数据集上的性能进行了深入的检查。RNN模型表现出非凡的准确性，在准确区分假新闻和真实新闻文章时达到了98.94％的成功率，低损失值为0.0372，表明分类任务的精度很高。关键性能指标进一步阐明了模型的功能：大约98.73％的精确率强调了该模型在识别假新闻方面的准确性。相比，大约99.07％的召回率强调了其在正确对数据集中的大多数假新闻实例进行分类方面的熟练程度。这些结果的综合（准确性，精度和回忆）证明了RNN模型的鲁棒性，作为歧视真正和捏造新闻内容的高度可靠的工具。这些发现不仅增强了模型在现实情况下的适用性，对于过滤错误信息至关重要，而且强调了其在维持信息完整性方面的潜力。这项研究为未来的研究和应用中的应用铺平了道路，这表明对该领域做出了重大贡献。
数字欺骗：假新闻、人工智能与教育研究审查
在当今这个充斥着虚假信息、错误信息、人工智能和审查制度的世界里，教育工作者比以往任何时候都更需要意识到使用数字搜索进行教育研究的危险。因此，我们比以往任何时候都更加依赖强大的研究人员。在教育学科，学生经常被要求研究与课程、教学法、教育信息和理论有关的问题。学生正在使用互联网和数字图书馆搜索来获取公立和私立 K-12 学校以及高等教育的知识。在本文中，一位教育图书管理员和一位教育教授概述了他们教育所有教育学院学生使用数字平台揭露虚假新闻、人工智能 (AI) 的使用和日益严格的互联网审查的方法。使用案例研究，我们调查了 34 名正在接受培训的高中教育学士学生，他们创作了环境数字艺术项目。教授信息/媒体素养是为了向学生提供必要的工具，以识别可信、多样化、消息灵通、强大和稳健的研究。此外，他们还需要能够辨别何时使用人工智能。概述了学生的项目。我们的研究结果包括“十大”实用建议，供各级教育工作者在向学生传授当前数字时代的有效研究时使用。关键词
重温 CP Snow 的假新闻时代两种文化
本文旨在从信息技术的文化主导地位角度重新审视 CP Snow 的“两种文化”讲座。信息时代的传播危机，无论是虚假新闻、政治两极分化还是科学否定，都是因为科学和文学文化在寻求一个没有熵的世界时，无意中发现了一个毫无意义的世界。为了解释这种情况是如何发生的，本文首先探讨了 Snow 面临的挑战：描述热力学第二定律。然后，本文对熵进行了中性的描述，这种描述与热力学和信息无关，而不仅仅是对无序、不确定性、混乱、扩散、复杂性或涌现等更直观事物的度量。最后，本文认为，Snow 建议每个人都应该能够描述第二定律，这是现在的及时做法，因为熵是信息与现实之间的桥梁，也是科学与科幻小说之间的区别。
使用机器学习技术和Smote
图7描述了逻辑回归（LOGR）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2086个真实的负面实例，2172个真实的积极实例，255个假阳性实例和152个假阴性实例。图8显示了SVM的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2105个真实的负面实例，2149个真实的积极实例，236个假阳性实例和175个假阴性实例。图9描述了幼稚贝叶斯（NB）的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了2124个真实的负面实例，2019年真实的积极实例，217个假阳性实例和305个假阴性实例。图10给出了KNN的混淆矩阵。混乱矩阵揭示了345个真实的负面实例，2321个真实的积极实例，1996年的假积极实例和3个假阴性实例。
使用 SVM 监督机器学习模型进行情绪分析和虚假亚马逊评论分类
摘要 — 本项目尝试对亚马逊的短评论和长评论进行情绪分析，并报告其对监督学习支持向量机 (SVM) 模型的影响，以此作为虚假评论分类的桥梁。首先，通过与朴素贝叶斯、逻辑回归和随机森林模型进行比较来评估 SVM 模型，并证明其在准确率 (70%)、精确率 (63%)、召回率 (70%) 和 F1 分数 (62%) 方面更胜一筹（第二个假设）。超参数调整提高了 SVM 模型的情绪分析准确率（准确率为 93%），然后改变评论长度会影响模型的性能，这验证了评论长度会影响分类器（第一个假设）。其次，在虚假评论数据集上进行虚假评论分类，准确率为 88%，而两个数据集的合并子集的准确率为 84%。关键词 — 虚假评论检测、情绪分析、自然语言处理、机器学习 (ML) 监督学习
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。