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World File Search System模因
道路上有模因和低估
ix。TECHNICAL CHALLENGES AND SOLUTIONS........................................................42 A. Scalability and Integration..............................................................................................42 1.Technical Architecture.....................................................................................................42 2.Scaling Solutions............................................................................................................. 43 3.Resource Management....................................................................................................43 4.性能优化......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 44 5。System Reliability............................................................................................................ 44
工作中的模因
社交媒体研究的综合数据似乎是具有有趣潜力的特征，但由于缺乏对现实世界数据的参考，它仍然受到损害。Chatgpt生成的合成数据在验证包含LLM建议的主题标签的帖子的存在时，表明这种相关性极为不一致，并且CHAT-GPT提供的绝大多数Instagram帖子要么不解决或不包含任何相关的主题标签。合成数据在这个意义上并不代表现实世界数据，该数据强调了Chatgpt在建议相关的主题标签时似乎如何关注语义相似性，并且对平台上共享内容共享内容的共享实践没有掌握，可能是它们的内容或面向市场（定位）。然而，合成数据仍然可以证明分析有用性。在比较自动和手动群集标签时（在平台上使用这些主题标签对社区和帖子进行了个性化之后，或者由Chatgpt产生它们），实际上，聊天机器人和研究人员产生的标签中具有显着的亲和力（与手动编码的簇相比，由6个出现了6个）。1。简介
存在于2025年：在推文，模因和Tiktok视频中以性别歧视的识别和表征分歧
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室，该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行，代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言，英语和西班牙语的九项任务，这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务（性别歧视，来源意图检测和性别歧视分类）。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式，从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样，该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释，显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习，使它们更好地理解一系列人类观点，并为有效的以人为本的解决方案发展。
模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
批判性模因阅读器 ii - 网络文化研究所
INC 读者 #15：Chloë Arkenbout、Jack Wilson 和 Daniel de Zeeuw（编辑），《批判性模因读者：病毒图像的全球突变》，2021 年。INC 读者 #14：Geert Lovink 和 Andreas Treske（编辑），《视频漩涡读者 III：Youtube 十年内幕》，2020 年。INC 读者 #13：Miriam Rasch（编辑），《让我们变得有形》，INC 长篇样本 2015-2020，2020 年。INC 读者 #12：Loes Bogers 和 Letizia Chiappini（编辑），《批判性制造者读者：（不）学习技术》，2019 年。INC 读者 #11：Inte Gloerich、Geert Lovink 和 Patricia de Vries（编辑），《MoneyLab 读者 2：克服炒作》， 2018。INC 读者 #10：Geert Lovink、Nathaniel Tkacz 和 Patricia de Vries（编），MoneyLab 读者：数字经济中的干预，2015。INC 读者 #9：René König 和 Miriam Rasch（编），查询社会：对网络搜索的思考，2014。INC 读者 #8：Geert Lovink 和 Miriam Rasch（编），与我们不一样：社交媒体垄断及其替代品，2013。INC 读者 #7：Geert Lovink 和 Nathaniel Tkacz（编），批判观点：维基百科读者，2011。INC 读者 #6：Geert Lovink 和 Rachel Somers Miles（编），视频漩涡读者 II：超越 YouTube 的移动图像，2011。INC 读者 #5：Scott McQuire、Meredith Martin 和Sabine Niederer (eds)，《城市屏幕读本》，2009 年。INC 读本 #4：Geert Lovink 和 Sabine Niederer (eds)，《视频漩涡读本：对 YouTube 的回应》，2008 年。INC 读本 #3：Geert Lovink 和 Ned Rossiter (eds)，《我的创造力读本：对创意产业的批判》，2007 年。INC R
检测多模态模因中的仇恨言论
尽管它们取得了成功，但人们并不总是清楚，在多大程度上真正的多模态推理和理解对于解决当前的许多任务和数据集是必需的。例如，有人指出，语言可能会无意中强加强大的先验，从而产生看似令人印象深刻的性能，而对底层模型中的视觉内容却没有任何理解 [15]。在 VQA [3] 中也发现了类似的问题，其中没有复杂多模态理解的简单基线表现非常好 [94, 35, 1, 26]，在多模态机器翻译 [18, 74] 中，图像被发现相对重要 [13, 17, 7]。在这项工作中，我们提出了一个旨在衡量真正的多模态理解和推理的挑战集，具有直接的评估指标和直接的真实世界用例。
Codewithzichao@DravidianLangTech-EACL2021：探索泰米尔语中模因分类的多模态变换器
近年来，随着社交媒体平台的繁荣，表情包逐渐成为网络交流的一部分。因此，检测表情包是否对个人或组织具有冒犯性对于确保互联网内容的多样性和可持续性至关重要。对表情包进行分类是否为恶意内容是一项具有挑战性的任务。此外，目前已经有很多工作集中在英语上（Truong 和 Lauw，2019 年；Xu 等，2019 年；Cai 等，2019 年），但针对泰米尔语的研究很少。泰米尔语表情包分类共享任务填补了这一空白。此共享任务的目标是检测从社交媒体平台收集的表情包是否为恶意内容。每个表情包都标有恶意或非恶意类别。此外，每张图片都嵌入了泰米尔语和拉丁字母的字幕转录。这是一个多模态分类任务，给定图像和文本对，系统必须将此对分类为 troll 或非 troll 类。在本文中，我们探索了一种用于泰米尔语 meme 分类的多模态转换器。根据图像和文本的特征，
基因，模因，文化和精神疾病
基因如何与环境相互作用？环境实际上如何进入身体以影响基因？当我们感知环境时，将信息的位编码为大脑中的记忆，其中由一系列神经连接组成，即大脑代码（请参阅第9章）。当感知发生时，新的感觉输入与现有内存相互作用并创建新的内存。由反复试验形成的原始记忆死于生物体。随着复杂大脑的演变，以脑部代码形式的记忆获得了从一个大脑跳到另一个大脑的能力，首先是通过模仿作为反复试验和错误的快捷方式，然后以语言，作为知识和信息。当内存达到可移植性时，它就会成为模因，复制信息的位（请参阅第8和第9章）。模因，例如基因，在与基因的复杂关系中经历了达尔文的进化。在我们时代，基因×模因×环境相互作用是理解心理健康和疾病的基础。本书将基因和模因的概念整合在理解疾病中是最终的共同途径脑功能障碍。大脑功能障碍由基因和模因决定的精神疾病的症状和迹象表现出来。部分。什么是精神疾病？表观遗传模型，我们考虑了基于基因×环境相互作用和压力的当前精神疾病模型。表观遗传学的概念 - 环境如何打开或关闭基因的概念。第二部分中。i介绍了模因的概念作为感知和记忆，从环境中引入的神经实体并与基因和现有模因互动，并为基因×模因×模因×精神疾病的环境相互作用建立了一个案例。进化和心理健康：基因，模因，文化和个人，我们讨论并整合了遗传学，进化和模因的基本概念，以及学习如何导致模因的出现。然后，我们检查模因如何实际存储在大脑中，以及它们如何在大脑中以及大脑外部演变为文化元素。我们讨论有益，共生和致病模因，以及后者如何“在雷达下”进入大脑。根据基因×模因×环境互动，我提出了心理健康和精神疾病，并建议当大脑中代表自我的模因的民主（自我复合）时，就会实现心理健康。