the spread of false news and true news online

最新推荐文章于 2024-07-27 23:39:44 发布
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A Beginner’s Guide to Backpropagation in Neural Networks
AI天才研究院
08-25 347
作者：禅与计算机程序设计艺术Backpropagation is one of the most popular algorithms used for training neural networks. It belongs to a family of gradient-based optimization methods that use calculus to approximate the gradients of loss functions with respect to network pa
【Introduction to Artificial Intelligence and Data Analytics】（TBC）
m0_66706847的博客
09-13 902
Introduction to Artificial Intelligence and Data Analytics 笔记。
Supplementary Materials for The spread of true and false news online 解读
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06-06 1412
前言 本文针对发表自science上的文章The spread of true and false news online一文的Supplementary Materials的前20页进行解读。 该文章主要讲的是，在社交媒体中，假新闻相对于真新闻而言在社交媒体上传播更快更广更深，之后作者探索其原因，发现假新闻的新颖程度更高。然后将新颖程度作为真假新闻的原因之一。 在Supplementary Materials中，对该文章中的一些概念和方法进行的介绍，也是该文章工作过程中的思考过程。其中前20页是纯粹的概念
《Utilizing Ensemble Learning for Detecting Multi-Modal Fake News》
buyaotutou的博客
07-27 816
文章链接利用集成学习检测多模态假新闻The spread of fake news has become a critical problem in recent years due extensive use of social media platforms. False stories can go viral quickly, reaching millions of people before they can be mocked, i.e., a false story claiming tha
The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine
12-22 1281
The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine The Anatomy of a Search EngineThe Anatomy of a Large-Scale Hypertextual W...
《Elevating Fake News Detection Through Deep Neural Networks, Encoding Fused Multi-Modal Features》
buyaotutou的博客
07-24 1292
翻译：文本内容是最初的传统方法检测假新闻的主要焦点，这些方法已经取得了指定的结果。然而，随着社交媒体平台的指数增长，视觉内容已经发生了重大转变。因此，传统的检测方法已经不足以完全检测假新闻。提出了一种基于多模态特征的虚假新闻检测模型。该模型包括特征提取、特征融合、降维和分类等主要过程。为了提取各种文本特征，使用了预训练的BERT，门控递归单元（GRU）和卷积神经网络（CNN）。对于图像特征的提取，使用ResNet-CBAM，其次是多种类型的特征的融合。
[news] Lion: The Complete Macworld Review
王贵平的专栏—分享学习的快乐，感悟人生的真谛！
07-22 2239
the complete version is from http://www.macworld.com/article/161026/2011/07/osx_lion_review.html In a decade, Mac OS X evolved from a curiou
Data Security and Privacy数据安全与隐私重要知识点
weixin_45012798的博客
08-16 4992
因为Symmetric Key Encryption Scheme比Public Key Encryption Scheme更加高效，从长远来看可以更快加密Message。为什么不直接使用Public Key Encryption Scheme对Message进行加密，而要用两种模式混合在一起？最常用：AES (Advanced Encryption Standard)后三个过程与Security有关。
【论文翻译】-- Clipper: A Low-Latency Online Prediction Serving System
o0haidee0o的博客
10-06 2358
NSDI2017文章。 Clipper：一个低延迟在线预测服务系统。 翻译内容不见得是逐词或逐句翻译，很多是个人理解着翻译的，有不合适的地方欢迎评论指出。 本文内容涉及体系结构&机器学习。本人此前从事计算机视觉领域研究，读完这篇文章猜测作者应该是体系结构转行机器学习的，因为涉及到计算机视觉部分，文章出现的很多基础内容作者理解都有问题，而且内容写的不是十分严谨。因此，主要还是学习本文的...
The State of Rendering – Part 2
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In Part 1 of The State of Rendering, we looked at the latest trends in the visual effects industry including the move to physically plausible shading and lighting. Part 2 explores the major players
STM32电源设计原理图（Orcad绘制）
12-01
提供了一份STM32电源设计的原理图，该原理图采用Orcad软件绘制。该资源适用于需要进行STM32电源设计的工程师和电子爱好者，帮助他们快速理解和实现STM32系统的电源设计。 资源内容 STM32电源设计原理图：该原理图详细展示了STM32系统的电源设计方案，包括电源输入、稳压电路、滤波电路等关键部分。 Orcad格式文件：原理图以Orcad格式保存，方便用户直接在Orcad软件中打开和编辑。
（58页PPT）人工智能集团数字化转型SAP解决方案.pptx
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这是一个专为2024年度国家自然科学基金申请设计的LaTeX模板项目_极简说明为提供简单易用且格式规范的申请书撰写工具_内容关键词包括青年项目申请书模板_中易字体配置指南_蓝字提纲.zip
12-01
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基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-01
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题，旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式，最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进，结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型，并通过Matlab代码实现算法流程，包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析，以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题；②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法；③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑，重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略，并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
PHP开发基于8.3新特性的全栈技术体系构建：从语法入门到云原生微服务实战应用
12-01
内容概要：本文系统梳理了PHP从基础语法到云原生实战的完整学习路径，涵盖PHP 8.3新特性、主流框架（Laravel、ThinkPHP、Symfony）应用、性能优化、安全防护及微服务、全栈整合、云原生部署等前沿技术。通过分阶段的学习计划（入门、进阶、实战），结合具体项目案例（如博客系统、电商API、即时通讯服务）和实用工具（Docker、Redis、Swoole、Elasticsearch），帮助开发者构建完整的现代PHP技术体系，并展望PHP在AI、物联网、Serverless等领域的未来发展趋势。; 适合人群：具备基本编程概念、希望系统掌握现代PHP开发的初学者及工作1-3年的PHP开发者，尤其适合想向全栈或架构方向发展的技术人员。; 使用场景及目标：①系统学习PHP 8.3核心语法与主流框架最佳实践；②掌握高性能、高并发PHP应用的设计与优化方法；③实现从传统Web开发到微服务、云原生架构的技术跃迁；④了解PHP在企业服务、电商、物联网等行业的实际应用。; 阅读建议：建议按照“基础→框架→实战”的路径循序渐进学习，每个阶段配合文档中的代码示例和GitHub项目动手实践，重点关注Docker环境搭建、Laravel框架应用、Swoole异步编程及性能调优等关键环节，并结合Blackfire、Xdebug等工具进行调试与分析。
2019年中国研究生数学建模竞赛D题汽车行驶工况构建项目_针对汽车行驶原始采集数据中因GPS信号丢失导致时间不连续加减速度异常超出普通轿车0至100km_h加速时间大于7秒和紧急.zip
12-01
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（74页PPT）北京电子控股组织结构培训.ppt
12-01
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软件开发基于C#的全栈技术学习路径：从语法基础到企业级项目实战的系统化资源指南
12-01
内容概要：本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径与资源体系，涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建（Visual Studio、VS Code、Mono等），以及针对不同应用场景（如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI）的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈与架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例，展示C#在高性能场景下的实际运用，并提供了高星开源项目（如SignalR、AutoMapper、Dapper）、生态工具链及一站式学习资源包，助力系统化学习与工程实践。; 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员，尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者； 使用场景及目标：①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈；②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想；③对接企业级开发标准，提升工程能力和实战水平； 阅读建议：此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核，不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。
仿网上自助点餐的微信小程序项目_基于腾讯地图定位服务实现多城市餐厅选择与用户登录注册功能_提供便捷的自助点餐体验包括商品浏览详情查看购物车管理和订单结算_用于帮助用户快速查找附近餐.zip
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Analysis and simulation of synchronization performance of direct sequence spread spectrum system based on matlab
04-03
Direct sequence spread spectrum (DSSS) is a modulation technique used in wireless communication systems to enhance the resistance to interference and increase the security of the communication. In this technique, the data signal is spread over a wider frequency band by multiplying it with a code sequence. The receiver then uses the same code sequence to despread the received signal and recover the original data. In order to achieve synchronization between the transmitter and receiver in a DSSS system, the receiver must synchronize its code sequence with the transmitter's code sequence. This synchronization can be achieved by using a synchronization code or by using a tracking loop. Matlab is a powerful tool for analyzing and simulating the performance of DSSS systems. It provides a wide range of functions and tools for implementing and testing DSSS systems. To analyze and simulate the synchronization performance of a DSSS system in Matlab, the following steps can be followed: 1. Design the DSSS system: This involves designing the spreading and despreading codes, the modulation scheme, and the receiver structure. 2. Generate the transmitted signal: Use Matlab functions to generate the transmitted signal by spreading the data signal with the spreading code. 3. Add noise: Add white Gaussian noise to the transmitted signal to simulate the effects of interference. 4. Implement the receiver: Implement the receiver structure in Matlab, including the synchronization code or tracking loop. 5. Perform synchronization: Use Matlab functions to perform synchronization between the transmitter and receiver. 6. Evaluate performance: Evaluate the performance of the DSSS system by calculating the bit error rate (BER) and signal-to-noise ratio (SNR) for different levels of interference and synchronization. 7. Optimize performance: Use Matlab tools to optimize the performance of the DSSS system by adjusting parameters such as the spreading code length, modulation scheme, and receiver structure. Overall, Matlab provides a powerful and flexible platform for analyzing and simulating the performance of DSSS systems, including the synchronization performance. By following the above steps and using Matlab's tools and functions, it is possible to design and optimize a robust and efficient DSSS system for wireless communication applications.
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