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揭穿神话——我不需要接种 Covid-19 疫苗……
揭穿谣言——新冠疫苗 我不需要接种疫苗，因为我年轻健康。无论年龄和健康状况如何，每个人都应该接种疫苗，因为这是保护我们社区的最佳方式。这种疾病会损害肺部、心脏和大脑，并可能导致长期新冠病毒感染。考虑接种疫苗还有一个原因：它可以保护你周围的人。即使新冠不会让你病得很重，你也可能会把它传染给其他可能受到更严重影响的人。 如果我过敏，就不能接种疫苗。没有证据表明过敏者不应该接种疫苗。如果接种人员担心你有不明原因的过敏，他们会将你转介给过敏专家。 如果我感染过新冠，我还需要接种疫苗吗？我们不知道感染新冠后保护作用能持续多久；因此，即使你感染过新冠，也建议接种疫苗。目前的建议是感染 Covid-19 后等待 4 周再接种疫苗。我担心我可能会因接种疫苗而感染 Covid-19。疫苗教会我们的免疫系统如何识别和对抗导致 Covid-19 的病毒。这个过程通常会产生轻微的副作用，就像流感疫苗一样。目前的疫苗不会让你感染 Covid-19。疫苗之所以能如此迅速地研制出来，是因为它没有像其他疫苗一样经过同样的安全测试。
AI上的精美印刷品：揭穿AI神话
他们使用类比来解释为什么它仅仅是一种极端的假设情况，而不是实际的威胁，花了大量时间来进行解释。经常被用来证明对AI构成的存在威胁的恐惧的一种思想实验是“造纸最大化器”实验。在本实验中，AI系统偶然地消除了人类，以最大程度地提高纸袋生产。在这种情况下，AI认为需要更多资源来生产纸卷，并意识到人类正在阻碍获得这些资源。但是，卡普尔和纳拉亚南认为，这种推理假设AI是强大的，但缺乏对人类遗产的根本关注，这是一个有缺陷的前提。他们认为，这种无意识的文字不是具有某些内置保护措施和更细微的解释过程的现代AI系统的特征。直观的AI（AGI） - 一种比当前正在使用的现代AI更先进的系统 - 应该能够识别这对人类不利，如果需要的话，可以执行该功能。
妇女健康：揭穿Covid-19疫苗神话
事实：错误。尽管在临床试验中怀孕期间使用疫苗的使用没有安全数据，但专家认为疫苗在怀孕期间可能是安全的。关于妇女和怀孕的十几个专家小组最近发表了一份联合声明，建议符合条件的孕妇和母乳喂养妇女应接收Covid-19-19。如果您的疫苗需要两剂，即使您在接受第一次剂量后发现自己怀孕了，您仍然应该得到第二剂。
揭穿关于天然气和可再生供热技术的迷思
可再生气体 » 可再生气体包括来自生物质（生物甲烷）和可再生电力（绿色氢气）等可再生能源的气体。 » 沼气是在无氧条件下通过发酵有机物（食物残渣、动物粪便、污泥等）产生的。其主要由甲烷和二氧化碳组成。目前，89% 的沼气在当地用于发电和/或供热。 » 生物甲烷是通过清洁和浓缩沼气获得的，即去除其二氧化碳、水和硫化氢成分。它可以注入电网或在当地用于发电。 » 绿色氢气是利用可再生电力通过电解水生产的。它可以有限量地注入现有的天然气管网。 » 合成甲烷是添加了从工业过程或空气中捕获的二氧化碳的绿色氢气。它可以直接用于现有的天然气管网，因为它具有与天然气相同的属性。
揭穿HPV疫苗神话：您需要知道的
HPV疫苗对防止癌，喉咙和肛门等癌症非常有帮助。我们了解到，HPV疫苗可能造成的伤害有很多神话，这可能会使您犹豫地获得它。我们想分享以下事实，以向您保证，HPV疫苗是您可以采取的安全有效的步骤，以避免将来有一些严重的健康问题。
女性健康：揭穿新冠疫苗谣言
事实：错误。尽管临床试验中没有关于怀孕期间使用该疫苗的安全性数据，但专家认为疫苗在怀孕期间可能是安全的。十几个妇女和怀孕专家小组最近发表了一份联合声明，建议符合条件的孕妇和哺乳期妇女接种 COVID-19 疫苗。如果您的疫苗需要两剂，即使在接种第一剂后发现自己怀孕了，您仍然应该接种第二剂。
燃烧的桥梁：揭穿液化天然气作为气候解决方案的谎言
不列颠哥伦比亚省政府和业界一直声称，扩大不列颠哥伦比亚省的液化天然气出口可以成为解决气候问题的方案，因为这样可以用燃烧更清洁的天然气取代亚洲市场上的肮脏煤炭。2023 年，化石燃料基础设施扩张的论据需要严格审查。此外，从井口到燃烧器尖端的全生命周期液化天然气分析并不支持从煤炭转换为天然气会带来显著收益的说法。
Wellsense希望帮助您揭穿HPV疫苗神话
CDC建议使用9-12岁男孩和女孩的HPV疫苗。该疫苗对于预防癌症，例如宫颈，喉咙和肛门至关重要。我们想与您合作，通过基于证据的信息来解决这些神话，并帮助您的患者和我们的成员做出明智的决定。请随时在办公室中显示此信息，以确保患者及其家人拥有所需的事实。
揭穿 Deepfakes：利用增强和特征可变性进行 Deepfakes 语音检测
随着深度伪造技术的快速发展，深度伪造语音的检测变得越来越具有挑战性。在本文中，我们提出了一种用于深度伪造语音检测的混合架构，将用于特征提取的自监督学习框架与分类器头相结合，形成端到端模型。我们的方法结合了音频级和特征级增强技术。具体而言，我们介绍并分析了用于增强原始音频频谱图和在训练期间增强特征表示的各种掩蔽策略。我们在特征提取器的预训练阶段加入了压缩增强，以解决小型单语言数据集的局限性。我们在 ASVSpoof5（ASVSpoof 2024）挑战赛上对该模型进行了评估，在封闭条件下在 Track 1 中取得了最佳结果，等错误率为 4.37%。通过使用不同的预训练特征提取器，该模型实现了 3.39% 的增强 EER。我们的模型表现出了抵御未知深度伪造攻击的强大性能，并在不同的编解码器中表现出了强大的泛化能力。
如何揭露错误信息？
抽象目标：错误信息是一个至关重要的问题，特别是在线上，到目前为止，揭穿消息的成功受到了限制。在这项研究中，我们通过实验测试了如何揭露文本结构（真相三明治与底线的格式）和标题格式（陈述与问题）如何影响跨越疫苗和转基因食品安全性的主题的错误信息。设计：实验在线研究。方法：将4906个细节的代表性德国样本随机分配给在实验性多样的格式中读取八个揭穿消息之一，随后对接受此信息的接受以及对人类主题的误导性陈述的同意和未经验证的控制神话表示了同意。结果：虽然揭穿的消息专门阐明了对目标神话的信念，但这些信念和接受揭穿信息的接受并不受文本结构和标题格式的影响。然而，在针对具有强烈的现有，不一致的态度和对科学不信任的个人时，他们的成功率较小。结论：揭露错误信息的适应性影响的风险很低。文本结构和标题格式对于揭穿消息的有效性相对较小。相反，作家可能需要对文本进行全面，值得信赖和有说服力的文本，以最大程度地提高有效性。