摘要:人工智能(AI)已成为创建和管理社交媒体内容的有力工具。社交媒体平台已将AI技术集成到其算法中以优化用户体验。然而,AI对社交媒体的影响是一个有争议的话题。本研究旨在探讨AI的影响及其对内容创建者和消费者的影响。建议社交媒体平台确保AI的使用透明且合乎道德,以维护用户信任。AI对社交媒体内容的影响是重大而多方面的,可以实现个性化的内容推荐,自动内容生成和实时内容分析。然而,人们也担心算法偏见和工作流失的可能性。随着AI技术的不断发展,必须确保在社交媒体营销中开发和使用AI时优先考虑道德考虑和社会责任。人工智能对社交媒体内容的影响是一个复杂的问题,既有积极影响,也有消极影响。虽然人工智能算法可以通过提供个性化内容来增强用户体验,但有人担心它们也可能导致错误信息的传播和过滤泡沫的产生。为了减轻这些潜在的负面影响,重要的是促进透明度、媒体素养和人为审核,以确保社交媒体内容准确、多样且信息丰富。关键词:人工智能、社交媒体、内容、影响、机器学习、自然语言处理、算法、数据分析、用户参与、个性化、自动化、大数据、情感分析简介
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作者:T Ziemke · 2023 · 被引用 12 次 — Erlbaum。Buckwalter, W., & Phelan, M. (2013)。功能和感觉机器:对主观经验的哲学概念的辩护...
摘要 —Twitter、Facebook 和 Flickr 等社交网站在传播有关自然灾害、恐怖袭击和其他事件的突发新闻方面发挥着重要作用。由于数百万用户定期访问这些网站发布和阅读新闻,因此它们是向大众传递即时新闻的第一手信息来源。因此,通过探索有效的数学技术,如 Dempster-Shafer 理论和改进的 Dempster 组合规则,我们可以处理来自这些网站的大量数据,以便及时提取有用的信息。在监控相关应用中,处理大量社交网络数据的目的是在革命和恐怖袭击等事件发生之前进行预测。通过将这些网站的软数据(通常不可靠)与雷达和自动识别系统 (AIS) 等传感器的硬数据(更可靠)融合,我们可以提高事件预测能力。在本文中,我们提出了一类算法,以有效的方式将硬传感器数据与软社交网络数据(推文)融合。还介绍了使用真实 AIS 数据的初步结果。
摘要 — 低分辨率红外 (IR) 传感器与机器学习 (ML) 相结合,可用于在室内空间实施隐私保护社交距离监控解决方案。然而,需要在物联网 (IoT) 边缘节点上执行这些应用程序,这使得能源消耗至关重要。在这项工作中,我们提出了一种节能的自适应推理解决方案,由一个简单的唤醒触发器和一个 8 位量化卷积神经网络 (CNN) 的级联组成,该解决方案仅用于难以分类的帧。在物联网微控制器上部署这种自适应系统,我们表明,在处理 8x8 低分辨率红外传感器的输出时,与基于静态 CNN 的方法相比,我们能够将能耗降低 37-57%,准确度下降不到 2%(83% 的平衡准确度)。索引术语 — 边缘计算、自适应推理、社交距离、能源效率、红外传感器
基于角色的对话(字符)在行业中已经变得至关重要(例如,字符),使用户能够自由自定义社交互动。但是,在社交角色中固有的各种对话方案中的普遍性和适应性仍然缺乏公共的工业解决方案。通过解剖由固有的社会概况和外部社会行为组成的全面的社交角色,我们手动收集具有不同类别和行为的特征的大规模中国语料库,并与精心设计的改进方法一起开发特征模型。广泛的实验表明,特征glm形成了最流行的开放式和封闭源LLM,并且与GPT-4相当。我们发布了本地开发和部署的数据和模型:https://github.com/thu-coai/targinglm-6b。1
社交媒体可以对儿童和青少年产生积极影响,为他们提供交谈对象,促进真正的联系和友谊,激励他们,并帮助他们激励他人。5 社交媒体对儿童和青少年福祉的总体影响取决于他们的经验、倾向、他们消费的数量和内容,以及他们与之互动的在线群体。5-9 平均而言,青少年在课外每天使用屏幕 7.7 小时。10 与中等收入和高收入儿童相比,低收入家庭的儿童拥有类似的智能手机使用机会,2,4 并且报告称他们在线上花费的时间更多。4 虽然农村地区的宽带接入和成人使用率可能较低,但青少年对社交媒体的使用在城市、郊区或农村环境中并没有显着差异。11,12 社交媒体与儿童大脑发育
i nvite:为父母提供歌曲,故事或视频的链接。例如专辑歌曲流平台或YouTube上的T hree Kind Mice视频视频,或将书籍的副本发送给他们。要求他们邀请他们的孩子听/观看/阅读歌曲/故事/视频。要求孩子们想象与故事中的老鼠相同的情况会是什么样。
