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在非洲对在线暴力极端主义的计算机视觉和建立弹性：虚假新闻检测的计算机愿景
在2007年仅1％（经济与和平研究所，2022年）。在非洲，与世界其他地区一样，技术创新一直塑造了冲突的动力。在计算和人工智能的发展方面的进步（AI）对推进暴力极端主义（VE）产生了广泛的影响（海德堡国际冲突研究所（HIIK），2022年； RAN，2021年）。一个典范，合成的计算机音频和所谓的深色假货继续捕捉到计算机图形和计算机视觉社区的想象力，同时，对技术的访问的民主化，可以创建一个可以创建任何人说话的任何人的访问权限，因为任何人都会继续关注任何事情，因为它会担心它的力量，因为它会破坏民主竞选活动，并宣布了大型竞选活动，并宣布了大型范围，并宣布了大型范围，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是企业，企业范围是狂热的狂热狂热狂欢。意识形态（Agarwal，Farid，El-Gaaly和Lim，2020年； Crawford，Keen和Suarez De-Tangil，2020年）。人们不仅可以在线聊天室，游戏平台和其他在线开放式和黑暗的空间在线访问恐怖分子和极端分子的恐怖分子和极端分子的目标，而且现在可以更容易地将他们访问综合视频和那些放大暴力意识形态的人的综合视频（RAN，2021; Albahar，2017年）。通过人工智能，社交世界已成为算法，这些算法不是读取情感或面部，而是结构化的数据，可以包含在数据文件中的列表。这越来越多地是数码相机的工作。这与隶属于ISIS的非洲其他极端主义团体没有什么不同。远没有生成图像，数码相机产生的产品不仅是标准化的数据文件，其中包含数据读取器可以显示图像的数据，而且除了指定如何读取文件以及可能包含其内容的缩略图预览外，还可以启用打开标签，以及geotags，timestamps，timestamps和creptiations corpor，and timeStamps和cratecro crous和sergriations copo和sercriations coper和其他cortiation copo和sercriatiation copo和sercriations coper和其他运营（我的含量） Al。，2021）。Gambetta和Hertog先前的伊斯兰国家（ISIS）案例研究表明，工程师和技术专家在暴力的伊斯兰极端主义者中占据了由人工智能驱动的计算机视觉以推动暴力极端主义推动的计算机视觉的暴力伊斯兰极端主义者（Muro，2017年）。因此，如果可以将新技术用于错误的课程，那么它可能对人类造成的危害比人类造成的弊大于利，尤其是计算机算法，这些计算机算法可能不符合编程所需的道德规范，或者是由AI驱动的，而与人类可以区分对与错不同。由于新技术不会消失，因此需要建立人类的能力来应对其有害影响。因此，拟议的一章提供了计算机愿景的分析以及如何在非洲对在线VE建立弹性。
尼泊尔假新闻检测使用机器学习算法Rakshya Sharma 1，Bidhya Sharma 2，Prashikshya Baral 3，Susmita Parajuli 4
I.简介互联网通过作为新闻工作者的重要出版工具，并为查找最新新闻提供了主要来源，从而彻底改变了新闻。最近，社交网络在迅速传播新闻方面发挥了至关重要的作用，通常超过了传统媒体的速度。但是，尽管社交网络具有许多优势，但它们也带来了某些缺点。一个重要的缺点是缺乏事实核对，通常伴随着社交媒体平台上信息传播。与传统媒体不同，新闻机构雇用了坚持严格事实检查过程的专业记者，社交媒体允许任何人共享信息而无需进行任何事实检查。因此，在社交网络上流通的信息的有效性和可靠性可能会受到损害。为了减轻此问题，个人经常依靠发布和共享信息的集体努力
基于机器学习的跟踪算法和粒子...
○ Introduction to Particle Flow ○ Insights into the Neural Network Design ○ Metrics Overview: Building Blocks for Evaluation ○ Dataset - Jet-like Particle Gun ○ Results - Energy and Angular Resolution ○ Results - Reconstructed Mass ○ Results - Efficiency and Fake Rates ○ Results - Particle Identification 3.摘要和下一步
杂志-2024
srmvec CSI-SB办公室承载者2022-2023………………..1事件……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………” Learning…………….………………………….10 Mr. K. Balavignesh Revolutionizing user experiences with humane's AI PIN: A fusion of AI and wearable technology…………..……13 Mr. Abinandhan Empowering Engineering……..…………………………15 Ms. V. Danushya Deep Fake……………….………………………………..19 Mr. Jai Harish AI世界………………………………………………………………23女士M. Megha Future Technology……..………………………………………………23 R. Sakthi Balan Word Fun先生
案件 1：23-cv-01507-CCC 文件 20 已提交 05/17/24 ...
4 Hill 表示，“[Fake] 打算给 [他] 1 分 [尽管 Hill] 应该在第 4 领域获得 2 分。”（见文件 1 ¶ 60）。“第 4 领域”似乎是指年终评估中的专业责任部分。请参阅标准一致系统，教育者效能，https://www.pdesas.org/EducatorFrameworks/EducatorEffectiveness/#frameworkSetStatements（最后访问时间为 2024 年 5 月 6 日）（引用 Charlotte Danielson，《教学框架》（2011 年版）https://static.pdesas.org/content/documents/PDE%20-%20Teacher%20Evaluation%20Pilot%20II%20Rubric.pdf）。
使用GAN歧视器检测...
印度摘要 - 随着数字内容产生的增加，深层假图像已成为日益关注的问题，对隐私，安全性和信誉构成威胁。本文介绍了基于生成对抗网络（GAN）的深假伪造图检测工具的研究，该工具的目的是将真实图像与合成生成的图像区分开。通过利用深度学习，特别是GAN框架的歧视者，该系统确定了深层假图像中的不一致之处，为在媒体验证，网络安全和法律应用等各个领域提供可靠的检测提供了可靠的检测。我们的系统采用了发电机 - 歧视器架构，在该架构中训练了鉴别器以识别发电机生成的假图像，从而提高了其发现深色伪造的Telltale迹象的能力。在真实图像和虚假图像的广泛数据集上进行了培训，该模型能够学习细微的差异并准确地标记合成内容。该工具的目标是增强操纵图像的检测，这是需要图像真实性验证的帮助扇区。关键字 - 深处伪造，深伪，对抗网络，机器学习，生成对抗网络（GAN）
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
“真理的监护人”新闻记者对新闻算法的抵制
虚假新闻是指故意设计和提出的虚假信息或误导性陈述1通过计划的渠道传播，并对接收者的认知过程进行操纵。在这种解释中，假新闻是与网络空间和社交网络有关的现代虚假信息的现代版本，2，但与虚假信息不同，因为其分销渠道是有目的地设计和计划的。假新闻以图像，文本和视频的形式出现。在所有这些形式中，内容最难以证实的内容包括紧急信息，具有很高的传播，报告和对社会重要问题的看法，这些问题融入了阴谋论。3个假新闻是所谓的后真实事物的要素之一。4“后真相”是一个术语，说明了媒体空间中现实的伪造，以建立
