XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System假新闻
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
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。
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。
祝福还是诅咒？一项关于生成AI对假新闻的影响的调查
摘要 - 新闻明显影响我们的社会。它们会影响消费者，选民和许多其他社会群体。虽然假新闻已经存在了几个世纪，但生成的AI将假新闻带来了新的水平。现在有可能自动创建大量高质量的单独定位假新闻。在另一端，生成的AI也可以帮助检测假新闻。两个领域都很年轻，但发展迅速。本调查提供了对2024年假新闻检测和创建的生成AI的研究和实际使用。遵循结构化文献调查方法，本文综合了以下主题群集中的当前结果1）启用技术，2）创建假新闻，3）案例研究社交媒体作为最相关的发行渠道，4）检测假新闻，以及5）Deepfakes作为即将到来的技术。本文还确定了当前的挑战和开放问题。索引术语 - 生成的人工智能，生成的AI，Genai，假新闻检测，深度学习，信息传播，社交媒体，自然语言处理，NLP，伦理AI，误解，内容创建，合成媒体，信息安全，信息安全性，错误信息的措施。
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
新加坡虚假新闻网站网络和敌对信息活动的风险
i. 预先警告和信息素养：预先警告或预先警告公众的目的是在虚假信息传播之前教育人们，促进批判性思维和媒体素养。对于虚假新闻网站，重要的是在它们被用于影响力运动或 HIC 之前揭露它们，并教育公众了解它们将政治内容与非政治内容混合在一起的策略。国家图书馆委员会的“来源、理解、研究和评估” (SURE) 活动是帮助新加坡公众培养信息素养技能以辨别准确信息和虚假信息并发现影响力运动的主要努力之一。
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。
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