the spread of false news and true news online

最新推荐文章于 2024-07-24 20:44:43 发布

原创最新推荐文章于 2024-07-24 20:44:43 发布 · 567 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

hello_SW

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Supplementary Materials for The spread of true and false news online 解读

或左的博客

06-06

1411

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

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

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

4991

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

2356

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

热门推荐

09-22

2万+

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

基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip

12-01

基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）

12-01

基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。

STM32通过RMS进行波形识别

12-01

本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。功能特点波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。使用说明环境准备：确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。代码导入：将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。编译与烧录：编译代码并将其烧录到STM32开发板上。连接信号源到开发板的ADC输入引脚。运行与测试：运行程序，观察波形识别的结果。可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...

1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx

12-01

1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx

STM32F103C8T6频率计资源介绍

12-01

资源文件文件名: stm32f103c8t6频率计.zip 描述该资源文件包含了一个基于STM32F103C8T6微控制器的频率计项目。该频率计具有广泛的测频范围，从最小0.几Hz到最大几MHz，能够自动调整档位以适应不同的频率范围，并且具有较高的测量精度。功能特点测频范围: 0.几Hz 至几MHz 自动变档位: 根据输入频率自动调整测量档位高精度: 提供精确的频率测量结果适用场景该频率计适用于需要精确测量频率的各种应用场景，如电子实验、工业控制、科研测试等。使用说明下载并解压stm32f103c8t6频率计.zip文件。按照项目文档中的说明进行硬件连接和软件配置。启动频率计，输入待测信号，观察测量结果。

基于Verilog与FPGA的MPEG2视频编码器实现：源码、文档与项目解析（毕业设计/课程设计适用）

12-01

本设计采用Verilog硬件描述语言结合现场可编程门阵列平台，实现了一套符合MPEG-2标准的视频编码系统。该系统核心功能为对原始视频流进行高效压缩处理，其硬件架构经过专门优化，能够在保持较高图像质量的同时显著降低数据带宽占用。项目交付内容包含完整的源代码实现、详细的设计文档以及针对关键模块的技术解析说明。源代码已通过多轮功能仿真与时序验证，具备良好的可读性与可移植性，用户可直接将其作为基础框架进行功能扩展或性能改进。该资源适用于高等院校的毕业设计课题、专业课程实践环节以及相关领域的工程研发项目。设计文档系统阐述了编码算法原理、硬件流水线结构、接口协议定义及配置方法，有助于使用者深入理解视频编码的硬件实现机制。项目代码采用模块化设计思想，各功能单元结构清晰，便于进行针对性修改或集成到更复杂的视频处理系统中。通过本设计提供的完整实现方案，使用者可掌握基于FPGA的视频编码器开发流程，了解实时视频压缩的关键技术要点，并为后续开发更高性能或更新标准的视频处理系统奠定实践基础。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

STM32驱动WS2812资源文件介绍

12-01

提供了一个用于STM32微控制器驱动WS2812 LED灯带的资源文件。通过使用DMA（直接内存访问）和PWM（脉宽调制）技术，实现了高效且稳定的WS2812控制。资源内容源代码：包含STM32的驱动程序，展示了如何使用DMA和PWM来控制WS2812 LED灯带。文档：提供了详细的代码说明和配置指南，帮助用户快速上手并理解代码的工作原理。示例项目：包含一个完整的STM32项目示例，用户可以直接导入并运行，观察WS2812的显示效果。使用说明硬件准备： STM32微控制器（推荐使用STM32F1系列） WS2812 LED灯带电源适配器（确保电压和电流满足WS2812的需求）软件准备： STM32CubeMX（用于配置STM32的硬件资源） Keil MDK或STM32CubeIDE（用于编译和下载代码）配置步骤：使用STM32CubeMX配置DMA和PWM资源。导入本仓库提供的源代码。根据文档中的说明，配置相关参数。编译并下载代码到STM32微控制器。运行效果：程序运行后，WS2812 LED灯带将按照预设的显示模式进行亮灭。用户可以根据需要修改代码，实现自定义的显示效果。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）

12-01

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程，并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构，通过仿真获取目标的状态信息与观测数据，用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节，旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等）的性能评估与对比实验；②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台；③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分，可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景，进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。

wagnerjfr_sample-java-mysql-connector_11328_1764587256608.zip

最新发布

12-01

wagnerjfr_sample-java-mysql-connector_11328_1764587256608.zip

【嵌入式开发】基于VS Code与EIDE插件的环境配置及自动化构建：支持多调试器的项目开发全流程设计

12-01

内容概要：本文详细介绍了如何在VS Code中通过EIDE插件搭建嵌入式开发环境，并实现高效开发与调试。涵盖从VS Code和EIDE插件的安装、项目创建与导入，到工具链与调试器（如OpenOCD、ST-Link、J-Link）的配置全过程。文章重点讲解了EIDE构建系统的使用，包括编译参数设置、依赖管理，以及断点设置、变量监控和实时波形可视化等调试技巧。此外，还展示了如何通过自定义tasks.json任务或编写批处理/Shell脚本实现“编译+下载+串口监控”一体化的自动化流程，并支持快捷键一键执行，大幅提升开发效率。; 适合人群：从事嵌入式开发的工程师、高校师生及具备一定C/C++基础和嵌入式开发经验的技术人员；适合希望提升开发效率、从Keil/IAR转向VS Code环境的开发者。; 使用场景及目标：①搭建现代化、轻量化的嵌入式开发环境；②实现项目自动化构建与下载；③掌握高级调试技术如条件断点、变量修改、实时数据波形分析；④通过脚本或任务配置实现build+flash+monitor一键操作；阅读建议：建议读者结合实际项目边学边练，优先完成环境配置与调试功能验证，再逐步深入自动化任务与脚本集成，充分发挥VS Code+EIDE在嵌入式开发中的优势。

（58页PPT）HR如何编写岗位说明书案例精讲.ppt

12-01

（58页PPT）HR如何编写岗位说明书案例精讲.ppt

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.