XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System处理错误
错误、虚假和虚假信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。 1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。 本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。 相反，本文的目的是加深对错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及这与车队有何关联。 社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。 即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多了，无法详细探讨。 我会尽可能为感兴趣的读者提供更多详细信息，并在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文中引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分研究了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和不良信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分研究了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律监管使用或传播错误、虚假或不良信息的用户和其他实体？这是一个问题，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。监管的这一方面将在第二部分中进行研究。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和不良信息方面有哪些法律和治理责任？这将在第三部分中进行研究，并需要分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
“/argus”应用程序中的服务器错误。
[CryptographiceCeption：不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception（int32 hr）+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata（safekeyhandle hkey hkey hkey，byte，byte，byte，byte []数据paddingMode，boolean fdone）+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock（byte [byte [] inputBuffer，int32 InputOffset，int32 InputCount，intputcount）+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent engrypteddata，对称性符号对称性）+327 engryption.decryptxml（字符串filepath）+394 proford_report.page_page_load（对象发件人，EventArgs E）+338 Sytem.Web.ui.control.onload（Eventrol.Onload（Eventargs e） +90 system.web.ui.page.processrequestmain（boolean includestagesbeforeasyncpoint，boolean incluctages afterAsyncpoint）+1533
“/argus”应用程序中的服务器错误。
[CryptographiceCeption：不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception（int32 hr）+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata（safekeyhandle hkey hkey hkey，byte，byte，byte，byte []数据paddingMode，boolean fdone）+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock（byte [byte [] inputBuffer，int32 InputOffset，int32 InputCount，intputcount）+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent EncryptedData，symmeticalGorithm symmetricalGorithM）+327 Encryption.decryptxml（字符串filepath）+374 rw_xu_report.page.page_page_load（对象发送者，Eventargs E）+307 System.web.ui.ui.ui.ui.ui.control.onload（Extrol.control.onload（Extrolgs e）+108 system.web.ui.control.control.loadRecursive（）+90 system.web.ui.page.page.processrequestmain（布尔值
“/argus”应用程序中的服务器错误。
[CryptographiceCeption：不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception（int32 hr）+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata（safekeyhandle hkey hkey hkey，byte，byte，byte，byte []数据paddingMode，boolean fdone）+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock（byte [byte [] inputBuffer，int32 InputOffset，int32 InputCount，intputcount）+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent engrypteddata，对称性符号对称性）+327 engryption.decryptxml（字符串filepath）+374 proford_report.page_page_load（对象发送者，EventArgs E）+3335 Sytem.web.ui.control.onload（Eventrol.onload（Eventargs e） +90 system.web.ui.page.processrequestmain（boolean includestagesbeforeasyncpoint，boolean incluctages afterAsyncpoint）+1533
改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
第七届国际免疫错误会议
我们很高兴地宣布，第7届国际免疫错误国际会议的注册现已开放！与我们一起参加这项享有声望的活动，以“从基因发现到新疗法”为主题，于2025年3月8日至10日在印度海得拉巴的ITC Kohinoor Hotel举行。
EMBO成员的评论复制错误
自从发现复制后不匹配校正和遗传性非polyposis结肠癌的故障之间存在联系以来，对这一复杂修复途径的研究引起了很多关注。通过保存从微生物到人类的这一过程的主要主角来促进我们对哺乳动物系统的理解。因此，用大肠杆菌提取物进行的生物化学实验有助于我们鉴定细菌不匹配修复蛋白的功能性人类同源物，而酿酒酵母的遗传学有助于我们对人类细胞表型在匹配校正中有效的表型的理解。今天，不匹配修复不再仅仅将其视为负责纠正复制误差的机制，而复制误差的失败以突变器表型和微卫星不稳定性的形式表现出来。马力也与有丝分裂和减数分裂重组，药物和电离辐射抗性，转录耦合修复和凋亡有关。阐明不匹配修复蛋白在这些转导途径中的作用是我们理解不匹配校正在人类癌症中的作用的关键。但是，为了揭示复制后不匹配的所有复杂性，我们需要了解各个参与者的演员阵容和角色。本简短的论文概述了我们当前对此过程生物化学的了解。关键字：凋亡/耐药性/遗传性非息肉病结肠癌/微卫星不稳定性/不匹配修复
在限制量子错误缓解的限制
量子误差缓解已被提出，作为通过经典的多个量子电路的经典后处理结果来应对近期量子计算中不必要和不可避免的错误的手段。它以一种不需要或几个其他量子资源的方式来做到这一点，而耐心的方案与大型开销相比。误差缓解导致量子计算小方案的降噪。在这项工作中，我们确定了强大的限制，可以对较大的系统大小有效地“撤消”量子噪声的程度。我们首先提出一个正式的框架，该框架严格封装了大量有意义且实际应用的方案，以减轻量子误差，包括虚拟蒸馏，cli€ord数据回归，零噪声外推和概率误差取消。有了框架，我们的技术贡献是构建对噪声高度敏感的随机电路家族，从某种意义上说，即使在对数log（n）深度下，超越恒定的晶须也可以超过量子噪声，可以超过昂贵地将其输出迅速拼凑到最大混合状态。我们的结果呈指数收紧文献中用于误差的论点，但它们超出了这一点，但它们超越了：通过修改，我们的论点可以应用于量子机器学习的内核估计，或者可以计算出贫瘠的高原出现的深度，这意味着由于噪声而造成的噪声较小，因此在较小的噪声中，比较较小的探索。有一些经典算法在复杂性方面表现出相同的缩放。最后，我们的结果还说，必须对嘈杂的设备进行指数级的次数（在可观察到的轻度孔中的门数）以估计可观察到的期望值。虽然量子硬件中的启用将降低噪声水平，但如果使用错误缓解，则与经典算法相比，这只能导致指数时间算法具有更好的指数，从而对在这种情况下的指数量子加速有很大的障碍。
气候错误信息的生成揭穿
对气候变化的错误信息会造成许多负面影响，因此需要构成反应。心理学研究提供了各种策略，以减少气候错误信息的影响，例如事实是现实的事实结构。但是，实际上在大规模上实施纠正措施是一个挑战。自动检测和纠正错误信息解决了错误信息问题。这项研究记录了接受气候神话的大型语言模型的发展，并通过将逆势索赔分类和谬误检测纳入LLM提示框架中，从而遵循事实发生的事实差异（“真相三明治”）结构。我们将开放式（Mix-Tral，Palm2）和专有（GPT-4）LLM与促使复杂性变化的策略相结合。实验表明，如果结合结构提示，则揭示了GPT-4和混音的有希望的性能。我们确定了揭穿生成和人类评估的具体挑战，并为未来的工作绘制了途径。我们租用了一个高质量真相 - 桑德威奇（Sandwich）揭穿，源代码和揭穿系统演示的数据集。1