XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传播者
HAPS：尚未开发的力量倍增器
中校维韦克·戈帕尔出生于 1980 年 3 月，来自旁遮普。2000 年，他从国防学院毕业后，获得了德里 JNU 的理学学士（电子学）学位。2000 年 12 月入伍，2007 年获得 JNU 的理学学士学位（电子学）。2011 年，他获得了 JNU 的理学硕士学位（电子工程）。作为一名伞兵，这名军官曾在作战领域的各种专业单位工作过。作为一名认证项目经理，他也是各种知名组织的成员。作为一名技术传播者，他正在攻读国防与战略研究哲学硕士学位。目前，他在一家顶级培训机构担任“讲师”。
通信2024年趋势雷达
除了熟悉人工智能之外，传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员（例如专业传播者、高层管理人员、员工大使）及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样，他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感，从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力，专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。
2024 年通信趋势雷达。信息膨胀、人工智能素养、劳动力转移、内容完整性和人类解码
除了熟悉人工智能之外，传播领导者还必须积极参与内部和外部利益相关者对人工智能驱动的传播实践的问题、需求和担忧。他们需要评估代表组织的人员（例如专业传播者、高层管理人员、员工大使）及其潜在受众的当前和不断发展的人工智能素养。传播部门可以通过培训计划提高组织领导者和员工的人工智能素养。同样，他们可以通过提高认识、促进透明度和提供示例来减轻压力和抵制感，从而支持外部利益相关者采用人工智能支持的沟通实践。通过这些努力，专业人士可以有效地提高内部和外部的人工智能素养。
面向多目标的知识引导双重不一致性网络...
谣言传播者越来越多地利用多媒体内容来吸引新闻消费者的注意力和信任。虽然一组谣言检测模型已经利用了多模态数据，但它们很少考虑图像和文本之间的不一致关系。此外，它们也未能找到一种有效的方法来发现帖子内容和背景知识之间的不一致信息。出于谣言更有可能在语义上具有不一致信息的直觉，提出了一种新颖的知识引导的双重不一致性网络来检测带有多媒体内容的谣言。它可以在一个统一的框架中捕获跨模态级别和内容知识级别的不一致语义。在两个公共真实数据集上进行的大量实验表明，我们的提议可以超越最先进的基线。
生成式人工智能教育时代的批判性思维与伦理
想象一下这样的课堂环境：人工智能不会取代老师，而是帮助老师根据学业成绩和个人兴趣为每个学生制定个性化的学习计划。已有证据表明，生成式人工智能可用于设计新的方式，让老师与学生合作并为他们提供支持，同时让他们能够与世界各地的同事分享想法。通过开辟新的教学和学习方法，人工智能可以帮助学生成为知识的创造者而不仅仅是消费者，教师可以真正成为学习的促进者而不是知识的传播者。想象这样一个系统：师生之间的界限变得模糊，双方都参与到由协作式增强智能（人类和人工智能）驱动的动态、不断发展的教育之旅中。
资产过剩和技术变革§
投资者为贬值其遗留投资的项目融资的动力减弱。我们将这种“资产过剩”形式化并研究其驱动因素。我们将我们的框架应用于气候银行关系，其中净零转型实际上给银行带来了一个难题：虽然环境创新可以带来利润，但其广泛传播可能会破坏遗留头寸的价值。使用关于环境产品和服务创新和传播的详细公司级数据，我们记录了资产过剩的存在，因为颠覆性环境技术的创新者（传播者）获得银行信贷的可能性与非颠覆性技术相比低约 4.4 个百分点（1.0 个百分点）。遗留头寸风险较小的个人投资者可以缓解整个经济范围内的资产过剩问题，从而促进技术转型。
Kimberly J. WilberKimberly J. Wilber
•实施了项目指南的实时，设备上的单眼估计模型，该工具可帮助视觉障碍的跑步者独立锻炼。我的模型提高了Google的室外深度估计功能。•帮助创建了SANPO，这是一个为计算机视觉社区的3D全景视频数据集。我的角色是创建大规模的数据处理基础架构，并为3D深度数据的收集收集。•创建并重新制作了用于Remembed的内部调试工具，这是Google Web搜索的首次尝试进入NLP嵌入式网络搜索。我的工具帮助工程师演示了倾向的产品，以建立支持。•建立了一个强大的视觉传播者的声誉 - 其他人则依靠我为我的任期中撰写的论文和演示文稿制作出出版物的图形和图形。
不仅仅是阴谋论：疫苗反对者和支持者在推特上加剧了新冠肺炎“信息疫情”
2020 年 2 月，世界卫生组织宣布，伴随 COVID-19 全球大流行而来的“信息疫情”——大量准确和不准确的健康信息——对有效的健康传播构成了重大挑战。我们评估了 Twitter 上最活跃的疫苗账户的内容，以了解现有的在线社区在大流行初期如何助长“信息疫情”。虽然我们预计疫苗反对者会分享有关 COVID-19 的误导性信息，但我们也发现疫苗支持者也难免会传播不太可靠的说法。在这两个群体中，讨论最大的话题是将 COVID-19 与季节性流感等其他疾病进行比较的叙述，往往淡化了新型冠状病毒的严重性。在考虑“信息疫情”的范围时，研究人员和健康传播者必须超越已知的不良行为者和最恶劣的错误信息类型，仔细审查公众可能在网上遇到的全部信息——来自可靠和不可靠来源的信息。