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Meta 疫苗错误信息报告 FINAL.pdf
美国卫生局局长将虚假信息定义为“根据当时最佳可用证据得出的虚假、不准确或误导性信息”1，这是社交媒体平台上的长期问题。这一问题的一个突出且特别危险的例子是，在 2021 年初推出疫苗后，Facebook 社交媒体平台上关于 COVID-19 疫苗的虚假信息大量涌现。尽管关于 COVID-19 的虚假信息通常在疫情开始时就开始在社交媒体平台上传播，因为许多人在封锁期间转向社交媒体以了解最新消息并与家人和朋友保持联系，但随着 COVID-19 疫苗在 2020 年底和 2021 年初上市，这一问题变得更加紧迫。在快速接种疫苗对于减缓病毒传播和保护广大公众健康至关重要的时候，Facebook 和其他社交媒体网站上却充斥着大量关于疫苗的虚假信息。Facebook 上的一些帖子夸大了疫苗的危害。其他帖子声称疫苗会引起从未发生过的副作用。这种错误信息使许多人不愿接种 COVID-19 疫苗，并可能对公共卫生造成毁灭性后果。为了鼓励公众继续信任和使用其服务，拥有并运营 Facebook 社交媒体平台的公司 Meta 在 2020 年初宣布，将努力阻止 COVID-19 错误信息在其平台上传播。2 Meta 宣布了相关政策，解释了它将如何应对包含有关 COVID-19 的虚假或误导性信息的内容。随着 COVID-19 疫苗的上市，Meta 宣布将加强政策，以解决有关疫苗的虚假和误导性信息。Meta 还定期发布有关其从其平台上删除的 COVID-19 和疫苗内容数量的更新。尽管有这些公告，但 2021 年夏天的新闻报道强调，COVID-19 疫苗错误信息在 Facebook 和其他社交媒体网站上仍然猖獗。 3 在这些报道中，Meta 继续强调其反虚假信息的努力，并继续吹嘘其已从其平台上删除了大量 COVID-19 虚假信息，包括 COVID-19 疫苗虚假信息。这些声明的作用是向用户保证他们可以信任 Meta 平台上的信息。但正如本报告所讨论的那样，Meta 并没有兑现这些保证。2021 年 6 月，哥伦比亚特区总检察长办公室 (OAG) 启动了一项调查，以了解 Meta 是否准确地向消费者介绍了其删除和
错误、虚假和虚假信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。 1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。 本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。 相反，本文的目的是加深对错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及这与车队有何关联。 社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。 即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多了，无法详细探讨。 我会尽可能为感兴趣的读者提供更多详细信息，并在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文中引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分研究了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和不良信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分研究了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律监管使用或传播错误、虚假或不良信息的用户和其他实体？这是一个问题，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。监管的这一方面将在第二部分中进行研究。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和不良信息方面有哪些法律和治理责任？这将在第三部分中进行研究，并需要分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
错误、虚假和虚假信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。 1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。 本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。 相反，本文的目的是加深对错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及这与车队有何关联。 社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。 即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多了，无法详细探讨。 我会尽可能为感兴趣的读者提供更多详细信息，并在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文中引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分研究了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和不良信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分研究了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律监管使用或传播错误、虚假或不良信息的用户和其他实体？这是一个问题，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。监管的这一方面将在第二部分中进行研究。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和不良信息方面有哪些法律和治理责任？这将在第三部分中进行研究，并需要分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
“/argus”应用程序中的服务器错误。
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改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
第七届国际免疫错误会议
我们很高兴地宣布，第7届国际免疫错误国际会议的注册现已开放！与我们一起参加这项享有声望的活动，以“从基因发现到新疗法”为主题，于2025年3月8日至10日在印度海得拉巴的ITC Kohinoor Hotel举行。
EMBO成员的评论复制错误
自从发现复制后不匹配校正和遗传性非polyposis结肠癌的故障之间存在联系以来，对这一复杂修复途径的研究引起了很多关注。通过保存从微生物到人类的这一过程的主要主角来促进我们对哺乳动物系统的理解。因此，用大肠杆菌提取物进行的生物化学实验有助于我们鉴定细菌不匹配修复蛋白的功能性人类同源物，而酿酒酵母的遗传学有助于我们对人类细胞表型在匹配校正中有效的表型的理解。今天，不匹配修复不再仅仅将其视为负责纠正复制误差的机制，而复制误差的失败以突变器表型和微卫星不稳定性的形式表现出来。马力也与有丝分裂和减数分裂重组，药物和电离辐射抗性，转录耦合修复和凋亡有关。阐明不匹配修复蛋白在这些转导途径中的作用是我们理解不匹配校正在人类癌症中的作用的关键。但是，为了揭示复制后不匹配的所有复杂性，我们需要了解各个参与者的演员阵容和角色。本简短的论文概述了我们当前对此过程生物化学的了解。关键字：凋亡/耐药性/遗传性非息肉病结肠癌/微卫星不稳定性/不匹配修复