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YouTube作为出血胶的信息源
口香糖出血是一个常见的牙齿问题，许多患者在线寻求有关该主题的健康相关信息。YouTube网站是搜索医疗信息的人们的流行资源。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。 因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。 使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。 在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。 视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。 全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。 使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。 大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。 最高覆盖范围是症状（95.33％）。 只有14.02％的视频被归类为“好”。 被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。 you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。最高覆盖范围是症状（95.33％）。只有14.02％的视频被归类为“好”。被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。不正确和内容不足会显着影响患者的身份和医疗决定。需要由牙科专业人员，组织和YouTube平台来花费努力，以确保YouTube可以作为出血胶的可靠信息来源。
在VR>中使用生成AI模型的创作3D布局
现有的沉浸式创作工具使用户可以直观地可视化VR中的3D场景的设计概念，但最当前的3D布局（例如建筑设计和游戏场景）是通过手动安装3D mod els努力创建的。此手动过程不仅乏味且耗时，而且还可以限制用户探索各种想法的能力[31]。近年来，生成人工智能（AI）模型已成为自动构成可理解文本[44]，Photorealistic图像[46]，Videos [2]，Music [37]和3D布局[34，45，57]的强大手段。通过利用生成模型，我们可以在沉浸式内容创建过程中为用户提供自动生成的3D布局，从而使用户能够在探索替代设计可能性的同时节省时间和精力。
YouTube作为COVID的错误信息的来源
自2020年12月以来，SARS-COV-2的摘要简介疫苗已被公众使用。但是，截至2021年11月5日，只有58.3％的美国人已完全接种疫苗。许多研究支持YouTube作为19009年大流行期间可靠和误导信息的来源。关于Covid-19疫苗的安全性和功效的错误信息对疫苗接种意图产生了负面影响。迄今为止，文献缺乏使用经过验证的评分工具对YouTube在COVID-19疫苗接种的YouTube内容的系统评估。这项研究的目的是评估有关COVID-19疫苗接种的YouTube视频的准确性，可用性和质量。方法在2021年7月21日在YouTube上进行了搜索，使用关键字“ COVID-19疫苗”上的“ COVID-19疫苗”。通过“视图”对搜索结果进行排序，并收集和分析了前150个最观看的视频。重复，非英语，非视听，超过1小时的持续时间，或与Covid-19疫苗无关的视频被排除在外。主要结果是使用修改后的（Mdiscern）得分，美国医学协会（MJAMA）得分（MJAMA）得分（MJAMA）评分和COVID-19疫苗评分（CVS）分析视频的可用性和可靠性。结果大约有11％的YouTube在Covid-19-19疫苗上查看的视频，占1800万观看次数，这与WHO或WHO疾病控制和预防中心的信息相矛盾。从信誉良好的来源提供高质量和吸引人的健康信息对于解决疫苗犹豫至关重要。与带有事实信息的视频相比，包含非事实信息的视频显着降低了Mdiscern（P <0.001），Mjama（P <0.01）和CVS（P <0.001）。来自政府消息来源的视频的MJAMA和CVS得分更高，但平均不喜欢和喜欢的比例是三倍，而包含非事实信息的视频平均比不喜欢的视频高出14倍。结论是随着19009大流行的发展，对疫苗接种的广泛采用对于降低发病率，死亡率和恢复到正常状态至关重要至关重要。
泌尿外科杂志
这项研究旨在使用乌洛皮亚视频（Tureopedia Videos）强调膀胱癌教育的批判性知识，这是一个由Turkiye的泌尿外科手术协会开发的电子学习平台。我们分析了2016年1月至2023年10月之间在乌洛皮省上传的膀胱癌的90个教育视频。两位经验丰富的泌尿科医生独立审查了这些视频，重点介绍了所介绍的基本信息。在90个视频中，有43个（47.8％）解决了非肌肉侵入性膀胱癌，39（43.3％）的重点是肌肉侵入性膀胱癌，而8（8.9％）覆盖了两者。关键主题包括Calmette-guerin（BCG）疗法，BCG衰竭后的治疗选择和膀胱切除术程序。乌洛皮亚是泌尿外科居民和专家的宝贵资源，提供了最新的信息和专家见解。
人工智能 CSAM 领域发生了哪些变化？
“深度伪造”一词在人工智能领域、媒体和普通大众中的使用方式各不相同。有时，人们会认为它是指所有人工智能生成或编辑的内容。本报告使用“深度伪造”一词来指代部分合成的内容：基于真实图像或视频但使用人工智能技术进行了修改的编辑内容。这在“深度伪造视频”的背景下尤为重要——在本报告更新中，指的是编辑（或“伪造”）的真实视频——应将其与通过文本转视频或文本转图像转视频创建的完全合成的视频明确区分开来。
人工智能 CSAM 领域发生了哪些变化？
“深度伪造”一词在人工智能领域、媒体和普通大众中的使用方式各不相同。有时，人们会认为它是指所有人工智能生成或编辑的内容。本报告使用“深度伪造”一词来指代部分合成的内容：基于真实图像或视频但使用人工智能技术进行修改的编辑内容。这在“深度伪造视频”的背景下尤为重要——在本报告更新中，指的是编辑（或“伪造”）的真实视频——应将其与通过文本转视频或文本转图像转视频创建的完全合成的视频明确区分开来。
新闻业如何报道人工智能和算法
一种算法负责管理 TikTok 应用程序中最重要的部分“为你推荐”信息流。在那里，你会发现一个完整的子类别，年轻人制作有关抑郁、自残或自杀的视频。BR Data 和 PULS Reportage 进行的一项实验表明，德国用户在与此类视频互动时可能会陷入过滤泡沫，TikTok 在他们的信息流中大量展示此类内容。在实验中，BR Data 的记者建立了几个测试账户，模拟了对抑郁、自残和自杀想法视频感兴趣的人的行为。结果是：不久之后，信息流几乎完全由此类内容组成。在仅大约 150 个视频或 45 分钟的使用后，平均三分之一的视频包含悲伤、抑郁、自残和自杀想法等主题的标签。
人类和人工智能如何合作检测深度伪造？
长期以来，视频证据一直是表明某人是否做过或说过某事的最佳方式。不幸的是，深度伪造的兴起意味着情况已不再如此。深度伪造是显示人们说或做的事情的视频，这些视频是由基于深度学习的人工智能 (AI) 系统创建的，因此得名深度伪造。过去几年，有少数深度伪造视频在网上疯传。其中包括巴拉克·奥巴马、唐纳德·特朗普和马克·扎克伯格等知名人物的视频
人工智能时代的数字证据和深度伪造
数字增强证据 法院可能需要考虑改变证据规则，但在此之前，数字增强证据是音频、视频或经过 AI 软件增强的图像。法官可能需要要求专家对经过 AI 软件增强的图像进行证词。数字增强证据的目的通常是为了提高受到质疑的音频、视频和图像的质量，而不是视频或图像。这与过去的用途不同，例如依靠噪音，因为 AI 可能会用噪音填充图像上的像素，例如，通过嵌入他人的肖像来改变原始图像。