XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System虚假的
商业智能，机器学习，深度学习和人造街
人工智能有望像所有领域一样在教育部门中产生根本性的变化。在这项研究中，它的目的是揭示教师对人工智能的看法以及人工智能在教育中作为演员的影响，他们将在教育中使用人工智能。在此框架内，该研究的模式被确定为在安纳托利亚中部一所大学教育学院的不同部门学习的九名教师。用描述性技术分析了半结构化访谈表中收集的数据。的发现表明，教师候选人通过归因于人类的特征来定义人工智能，对人工智能有虚假的概念，并不时将人工智能视为威胁。人工智能将对教育经济产生积极影响，但是教学专业和教育机构的意见面临着灭绝的危险，并且有人建议它将对学习产生负面影响。建议在教育，国家政策，人工智能教育，人工智能课程/课程中的模块和控制中准确有效地使用人工智能。在研究的局限性和发现的框架内，研究人员通过与不同利益相关者对教育的定性和定量研究来增加教育中人工智能的积累；另一方面，向从业人员提出了诸如建立国家政策文件和立法之类的建议。
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
简报
被告及其父亲被判犯有 9 项串谋诈骗罪 1，罪名是促使公司在 2011 年 3 月至 9 月期间向三家银行申请贷款（并促使公司获得贷款），而他们明知这些贷款不会用于其原定用途。第 1 至 6 项指控与进口贷款有关，而第 7 至 9 项指控与出口贷款有关。两人被判处 10 年监禁，上诉法庭 2 和终审法院 3 对他们的定罪上诉均被驳回。证据之一是香港警务处一名法证会计师准备的一份报告，该报告分析了总共 161 份进口贷款申请（其中 156 份属于第 1 至 6 项指控的主题，另外 5 份不属于任何指控的一部分）。指控 1 至 6 的措辞类似，每一项指控都规定被告与其他人合谋欺诈银行，通过不诚实和虚假的方式（i）在贷款申请中代表真正的供应商；（ii）提交虚假销售发票；从而诱使银行批准进口贷款申请并发放资金。在判处被告有罪时，陪审团必须确保检方已毫无合理怀疑地证明：（1）存在没有相关商品的虚假交易；（2）被告是协议的一方；（3）他有意执行协议；（4）他的行为不诚实。
偏好条件的语言指导抽象
从演示中学习是用户教机器人的常见方法，但它很容易出现虚假的特征相关性。最近的工作构建了状态抽象，即具有与任务相关特征的视觉表示，从语言作为执行更具概括性学习的方式。但是，这些抽象还取决于用户对任务中重要的内容的偏好，而单独使用语言可能很难描述或不可证明。我们如何构建抽象来捕获这些潜在偏好？我们观察到人类的行为如何揭示了他们如何看待世界。我们的关键见解是，人类行为的变化告诉我们，人们对人类看待世界的偏好有所不同，即他们的状态抽象。在这项工作中，我们建议使用语言模型（LMS）查询直接知道行为发生变化的偏好。在我们的框架中，我们以两种方式使用LM：FRST，给定对任务的文字描述和状态之间行为变化的知识，我们向LM查询可能的隐藏偏好；其次，考虑到最可能的偏好，我们询问LM以构建状态抽象。在这个框架中，LM还可以直接询问人类自己的估计。我们证明了我们的框架在模拟实验，用户研究以及执行移动操作任务的实际点机器人中构建有效的偏好条件抽象的能力。
阿尔伯克基公民报，1909 年 8 月 10 日 - 新墨西哥大学数字存储库
领导。作为一个国家，我们目前在这方面比其他任何事情都幸运，因为以自己的名字命名这些政策的伟人有另一位伟大的总统作为他的继任者，他的政府最庄严地承诺支持这些政策。我支持罗斯福政策，因为这些政策把我们所有人的共同利益置于我们中一些人的私利之上；因为他们认识到小人物的生计对国家比大人物的利益更重要；因为他们反对目前一切以抢劫未来为代价的无用浪费；因为他们要求全面、理智、有序地开发我们所有的自然资源，不要忘记我们的河流；因为他们坚持机会平等，谴责垄断和特权；因为他们抛弃了虚假的问题，直接处理与我们所有人的福祉真正相关的重要问题，最重要的是，因为在这些政策中，普通美国人总是、在任何地方都占据着首位。我打算在我还有能力的时候为他们辩护。Xewell 为工作辩护。主要发言人之一是 FH Newell，美国垦务局局长。他的主题是“国家灌溉系统”。Newell 先生部分说道：“国家灌溉的现状是，成千上万的公民无需纳税人付出任何代价就可以获得住房。自垦务法通过以来已经过去了七年。根据该法案的实施，在西部十三个州和两个领地修建了灌溉工程，水资源得到保护并适合
偏好条件的语言指导抽象
从演示中学习是用户教机器人的常见方法，但它很容易出现虚假的特征相关性。最近的工作构建了状态抽象，即具有与任务相关特征的视觉表示，从语言作为执行更具概括性学习的方式。但是，这些抽象还取决于用户对任务中重要的内容的偏好，而单独使用语言可能很难描述或不可证明。我们如何构建抽象来捕获这些潜在偏好？我们观察到人类的行为如何揭示了他们如何看待世界。我们的关键见解是，人类行为的变化告诉我们，人类如何看待世界的偏好存在差异，即他们的状态抽象。在这项工作中，我们建议使用语言模型（LMS）查询直接知道行为发生变化的偏好。在我们的框架中，我们以两种方式使用LM：首先，给定对任务的文字描述和状态之间行为变化的知识，我们向LM查询可能的隐藏偏好；其次，考虑到最可能的偏好，我们询问LM以构建状态抽象。在这个框架中，LM还可以直接询问人类自己的估计。我们证明了我们的框架在模拟实验，用户研究以及执行移动操纵任务的真实斑点机器人中构建有效的偏好条件抽象的能力。
对机器学习和深度...
可以削弱个人使用准确信息做出明智决定的能力，假新闻可能会以多种方式影响我们的生活。例如，经验证据表明，传播医疗保健谣言可能会使现有的大流行病恶化。同样，虚假的财务信息可能会误导投资者做出不良的投资决策并遭受资本损失。此外，捏造的科学主张可能会误导决策者，从而导致可能带来长期后果的不良选择。作为另一种常见的每日现象，欺骗性的产品评论可能会吸引客户进行不必要的购买。因此，确定虚假新闻的有效机制将是对其进行对抗的第一步，以减轻其社会和经济影响，并为数字时代的信息完整性提供急需的保障。Dozens of studies have used the following machine learning algorithms to detect fake news: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Passive-Aggressive Classifier (PAC), Stochastic Gradient Descent (SGD), Random Forest (RF), Naïve Bayes (NB), decision tree (DT), XGBoost (XGB), AdaBoost (AB), Gradient Boosting （GB）和K-Nearest邻居（KNN）。此外，过去的研究还使用了深度学习算法，例如BERT，长期记忆（LSTM），
2024年12月开业和学士学位小册子
p David。 主是我的光和我的救赎。我应该害怕谁？ 主是我一生的据点；我害怕谁？ c当evildoers攻击我吃我的肉，我的对手和敌人时，是他们跌倒了。 p虽然军队对我的营地，但我的内心不会害怕。尽管战争反对我，但我会充满信心。 c我问了一件事，我会追求的是：我可以一生都住在耶和华的屋子里，凝视主的美丽并在他的庙里询问。 p，他会在麻烦的那天将我隐藏在他的庇护所中；他会在帐篷的掩护下掩盖我。他会把我抬高到一块岩石上。 c，现在我的头将被抬起在我周围的敌人上方，我将以欢乐的呼喊在他的帐篷牺牲中献出。我会唱歌并为主旋律。 p，啊，当我大声哭泣时；对我仁慈，回答我！ c你说：“寻找我的脸。” 我的心对你说：“你的脸，主，我要寻找。” p不要向我隐藏你的脸。 您的帮助，不要让您的仆人生气。 让我不离开；上帝啊，我的救赎之啊，不要放弃我！ c为我父亲和母亲抛弃了我，但主会带我进去。 主啊， p教我你的方式，因为我的敌人，带领我走上了一条水平的道路。 c不遵守对手的意愿；因为虚假的目击者对我有所反对，他们呼出了暴力。 p，我相信我将在生活之地看待主的善良！ 阿们。p David。主是我的光和我的救赎。我应该害怕谁？主是我一生的据点；我害怕谁？c当evildoers攻击我吃我的肉，我的对手和敌人时，是他们跌倒了。p虽然军队对我的营地，但我的内心不会害怕。尽管战争反对我，但我会充满信心。c我问了一件事，我会追求的是：我可以一生都住在耶和华的屋子里，凝视主的美丽并在他的庙里询问。p，他会在麻烦的那天将我隐藏在他的庇护所中；他会在帐篷的掩护下掩盖我。他会把我抬高到一块岩石上。c，现在我的头将被抬起在我周围的敌人上方，我将以欢乐的呼喊在他的帐篷牺牲中献出。我会唱歌并为主旋律。p，啊，当我大声哭泣时；对我仁慈，回答我！c你说：“寻找我的脸。”我的心对你说：“你的脸，主，我要寻找。”p不要向我隐藏你的脸。您的帮助，不要让您的仆人生气。让我不离开；上帝啊，我的救赎之啊，不要放弃我！c为我父亲和母亲抛弃了我，但主会带我进去。p教我你的方式，因为我的敌人，带领我走上了一条水平的道路。c不遵守对手的意愿；因为虚假的目击者对我有所反对，他们呼出了暴力。p，我相信我将在生活之地看待主的善良！阿们。c等耶和华；坚强，让您的心脏勇气；等待主！荣耀归于父，儿子和圣灵；就像一开始一样，现在就永远是永远的。
通过在线加固学习中的多租户边缘计算中的缓存分配
摘要 - 我们在此工作边缘计算（EC）中考虑在多租户环境中：资源所有者，即网络运营商（NO），虚拟资源使资源虚拟化，并允许第三方服务提供商（SPS-租户）运行他们的服务，这可以多样化，并且具有异质要求。由于确保保证，NO无法观察到已加密的SPS的性质。这使资源分配决策具有挑战性，因为它们必须仅基于观察到的监视信息进行。我们专注于一个特定资源，即缓存空间，部署在某个边缘节点中，例如一个基站。我们研究了关于如何在几个SP中分区缓存的决定，以最大程度地减少上游流量。我们的目标是使用纯粹的数据驱动的，无模型的增强学习（RL）优化缓存分配。与RL的大多数应用程序不同，RL的大多数应用程序在模拟器上学习了决策策略，我们认为没有以前的知识可用于构建这种模拟器。因此，我们以在线方式应用RL，即通过直接扰动实际系统并监视其性能的变化来学习策略。由于扰动会产生虚假的流动，因此我们也限制了它们。我们在模拟中表明，我们的方法迅速融合了理论最佳，我们研究了它的公平性，对几种情况特征的敏感性，并将其与最先进的方法进行比较。我们的代码复制结果可作为开源。1
司法部宣布在全国范围内协调执法行动，打击新冠肺炎医疗保健欺诈行为
在加州中区，一名实验室老板被指控向 Medicare、HRSA 和一家私人保险公司提交了超过 3.58 亿美元的虚假和欺诈性实验室检测索赔。起诉书称，被告的实验室为养老院和其他有脆弱老年人口的设施以及小学和中学进行了 COVID-19 筛查测试。但为了增加报销金额，被告涉嫌欺诈性地增加了呼吸道病原体小组测试的索赔，尽管订购这些测试的供应商和设施管理人员并不想要或不需要这些测试。同样在加州中区，一名医生被指控策划了一起约 2.3 亿美元的无保险计划欺诈案。这名医生是该国无保险计划的第二大收费人，他涉嫌为有保险的患者提交了虚假的治疗索赔，为未提供的服务开具了账单，并为非医疗必需的服务开具了账单。他涉嫌将超过 1 亿美元的欺诈收益用于高风险期权交易。该医生还与另外两人一起受到指控，涉嫌通过薪资保护计划（PPP）和经济损失灾难贷款（EIDL）计划提交了 70 多份欺诈性贷款申请，并以欺诈手段获取了超过 300 万美元的贷款资金。