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COVID-19 疫情期间推特上的疫苗讨论
自 COVID-19 疫情爆发以来，疫苗一直是公众讨论的重要话题。围绕疫苗的讨论呈现出两极分化，一些人认为疫苗是结束疫情的重要措施，而另一些人则犹豫不决或认为疫苗有害。这些讨论中有相当一部分是在社交媒体平台上公开进行的。这使我们能够密切监测不同群体的意见及其随时间的变化。本研究调查了 Twitter 上与 COVID-19 疫苗相关的帖子，重点关注那些对疫苗持负面态度的帖子。我们研究了负面推文百分比随时间的变化。我们还研究了这些推文中讨论的不同主题，以了解那些对疫苗持负面态度的人的担忧和讨论要点。我们收集了 2020 年 3 月 1 日至 2021 年 7 月 31 日期间与 COVID-19 疫苗相关的 16,713,238 条英文推文数据集。我们使用 Scikit-learn Python 库应用支持向量机 (SVM) 分类器来识别对 COVID-19 疫苗持负面态度的推文。总共使用 5,163 条推文来训练分类器，其中 2,484 条推文子集由我们手动注释并公开发布。我们使用 BERTtopic 模型来提取和调查负面推文中讨论的主题以及它们随时间的变化。我们表明，随着疫苗的推出，对 COVID-19 疫苗的负面态度随着时间的推移而下降。我们确定了 37 个讨论主题并展示了它们随时间推移的重要性。我们发现，热门话题包括阴谋论，例如 5G 塔和微芯片，但也包含对疫苗安全性和副作用以及政策的合理担忧。在对疫苗犹豫不决的推文中，最普遍的话题与 mRNA 的使用以及对我们的 DNA 可能产生的负面影响的担忧有关。在 COVID-19 之前，人们对疫苗的犹豫就已存在。然而，考虑到 COVID-19 大流行的规模和环境，人们对 COVID-19 疫苗产生了一些新的犹豫和消极情绪，例如，是否有足够的时间对它们进行适当的测试。与之相关的阴谋论数量也空前之多。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，当与 COVID-19 疫苗等广受欢迎的讨论话题结合在一起时，也会变得广泛传播。了解人们关注的问题和讨论的话题以及它们随时间的变化对于政策制定者和公共卫生当局提供更好、及时的信息和政策至关重要，以便在未来类似的危机中为民众接种疫苗。
人工智能翻译和推特上的国际韩流粉丝
Judy Yae Young Kim，西蒙弗雷泽大学 摘要 本文最初是为 Sun-Ha Hong 的 CMNS 253W 课程“信息技术简介：新媒体”撰写的。作业要求学生撰写一篇短文，批判性地分析所选技术及其对不同类型的人和社会关系的现有/潜在影响。本文采用 APA 引用格式。 Twitter 上的人工智能翻译为国际 K-Pop 粉丝打开了许多大门。它使他们能够与自己喜欢的艺术家建立联系，而无需翻译的中间人。然而，通过这种方式，“机器人接管”的恐惧开始蔓延。人工智能翻译真的可以取代“真人”翻译吗？因此，在粉丝群中受到名人待遇的“真人”翻译会“失去工作”吗？本文探讨了人工智能如何无法重现“真人”翻译在 K-Pop 粉丝 Twitter 上创造的文化。因此，人工智能和人类必须共同努力，为国际 K-Pop 粉丝群提供最完整的翻译。本文对国际 K-Pop 粉丝和 K-Pop 艺术家发布的推文进行了内容分析，并引用了各种关于 AI 的文献。当 Twitter 首次在其平台上实施人工智能翻译时，它打开了许多大门。特别是，它对国际 K-Pop 粉丝产生了巨大影响，他们不再需要依赖其他粉丝来翻译他们最喜欢的艺术家的推文。只需轻触屏幕或单击按钮，他们就可以将他们最喜欢的艺术家说的话翻译成他们自己的语言。然而，即使在 Twitter 应用程序上实施了人工智能翻译，许多人仍然更喜欢并转向“真人”翻译（Aisyah，2017 年，第 76 页）。毕竟，人们认为人工智能翻译——“机器”翻译会错过许多文化细微差别，而这在任何翻译中都是至关重要的。然而，由于人工智能
AI专利简介（42）了解AI专利！掌握它们！〜Vision Transformer...
1 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit、Neil Houlsby “一张图片胜过 16X16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformers” arXiv:2010.11929v2 [cs.CV] 2021 年 6 月 3 日
人工智能教材的特点及分类
TSUGE Tetsuya*、SATO Yukie*2、NAKAGAWA Hitoshi* *日本开放大学，日本千叶县美滨区若叶 2-11 号，邮编 261-8586 *2 金泽星陵大学，日本石川县金泽市御所町牛石 10-1 号，邮编 920-8620
开放课程基本医学通知的特殊主题
特殊讲座Tokuron 2024.4-2025.3标题：对老化说：氧化还原药理学和精密医学教学人员：Chang Chen；日期和时间：2月27日，星期四，REIWA 5：45-17：15时间和日期：15：45-17：15，2月27日（THU.），2025年：医学研究大楼3楼，医学研究大楼3（3F）语言：英语摘要：人口老化已成为世界各地的重要问题抗氧化剂已被尝试用作抗衰老干预措施但是，临床结果仍然令人失望我们最近提出了精确氧化还原的概念，“ 5R”原理是抗氧化剂药理学的关键，即正确的物种，正确的位置，正确的时间，正确的水平和正确的目标作为氧化还原医学的指南我们的最新结果进一步验证了上述概念我们发现Ca 2+ /钙调蛋白依赖性蛋白激酶IIαs-硝化作用（SNO-CAMKIIα）在学习和记忆任务过程中会增加，而在自然衰老过程中则显着降低在主要的CAMKIIαS-硝基化位点（C280/289V）处于突变的小鼠暴露的认知障碍并减弱了长期增强（LTP）缺乏SNO-CAMKIIα会增加突触I（Syni）磷酸化，从而导致过度突触前释放概率，从而导致学习和记忆反应减少，而不仅在C280/289V小鼠中发生，而且在阿尔茨海默氏病（AD）小鼠和自然衰老的小鼠中也会发生根据“ 5R”原理，我们设计了一个胶分子，该胶分子精确地增加了SNO-CAMKIIα并成功挽救了小鼠的学习和记忆障碍。我们的发现表明，SNO-CAMKIIα的下调是一种新的机制，介导了与衰老有关的学习和记忆下降，并为氧化还原药理学和精密医学提供了新的灯光。有关发言人的信息：Chang Chen教授目前是中国科学院生物物理学研究所（CAS），CAS教授和CAS大学教授和Biomacromolecules国家实验室副主任（2012-20223）的首席研究员。她的主要研究兴趣是一氧化氮和s-硝酸（YL）ation和其他氧信号转导中的其他硫醇修饰。老化和相关疾病中的氧化还原调节；中药的机制。＊ ＊生体反応病理学
在推特消息中监测人们对疫苗接种的态度
摘要背景：我们开发了一个系统，可以自动对 Twitter 消息中对疫苗接种的态度进行分类，重点关注持消极态度的消息。这样的系统可以监控社交媒体上持续不断的消息流，从而提供切实可行的见解，了解公众对疫苗接种的犹豫态度。目前，这种监控是通过常规情绪分析进行的，在检测对疫苗接种的消极态度方面表现不佳。对于提到疫苗接种相关关键词的荷兰 Twitter 消息，我们注释了他们对疫苗接种的立场和感受（前提是他们提到了这个话题）。随后，我们使用这些编码数据来训练和测试不同的机器学习设置。为了最好地识别对疫苗接种持消极态度的消息，我们比较了数据集大小增加、可靠性降低、要区分的类别数量增加以及分类算法不同的设置。结果：我们发现，使用严格和宽松标记数据与更细粒度标记相结合进行训练的支持向量机产生了最佳结果，F1 得分为 0.36，ROC 曲线下面积为 0.66，远远优于当前使用的情绪分析，后者产生了 F1 得分 0.25，ROC 曲线下面积为 0.57。我们还表明，我们的系统的召回率可以优化到 0.60，而精度几乎没有损失。结论：我们的研究结果表明，仅通过计算机系统进行立场预测是一项具有挑战性的任务。尽管如此，该模型在识别负面推文方面表现出足够的召回率，从而减少了查看消息的手动工作量。我们对系统的数据和行为的分析表明，需要一种方法，在该方法中，将使用更大的训练数据集与人机交互为系统提供有关其预测的反馈的环境相结合。
日本人工智能技术：现状与前景
• 充分利用AI，无需工人调整设备，提高制造工序的生产效率。特点1：高速推理：开发了AI控制技术，可与FA设备控制并行进行高速推理。特点2 ：环境适应：学习运转过程中的状态量，适应不断变化的加工环境。特点三：高可靠性：对推理结果的可靠性进行指标化，实现高可靠的AI控制技术。
LAMA2-CMD 特許、日本で成立のお知らせ
公司名称：Modalis Co.，Ltd。代表：代表董事兼首席执行官Morita Haruhiko（代码：4883，东京证券交易所增长）联系：Nakajima Yosuke执行官（电话。03-6231-0456）
XTEP International Holdings Limited特步国际控股有限公司
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