2、虚假信息与错误信息:全球挑战与应对策略

虚假信息与错误信息:全球挑战与应对策略

1. 虚假信息与错误信息的概念及全球挑战

“虚假信息”和“错误信息”这两个术语在不同情境下有多样的使用方式,反映了该领域的新颖性。“虚假信息”可被视为一个涵盖一系列可能对人权(包括公共卫生和可持续环境等社会经济权利)造成潜在危害的虚假或误导性内容的统称。从全球范围来看,这是一个既具普遍性又有地方特色的人类问题。

近年来,很多研究聚焦于美国和英国的国内及地缘政治相关的虚假信息案例,受投票争议和疫情推动,尤其关注Facebook和Twitter等平台,而对其他传播渠道和功能关注较少。然而,其他地区的经验也十分重要。例如,乌克兰早在2016年美国意识到外国干预选举之前,就成为地缘政治信息行动的目标;菲律宾早期就有高层利用有组织的网络攻击传播虚假信息并攻击独立记者,类似情况后来也在美国出现;巴西是较早广泛利用社交消息传播虚假内容的国家。

这些例子表明,一些在某些社会中看似令人惊讶的发展,在其他地方早已出现,因此审视全球不同经验至关重要。

2. 影响虚假信息传播的因素

2.1 内容生态系统的地域差异

尽管许多社交媒体公司跨国运营,但内容生态系统存在于不同的国家和地方背景中。互联网普及率、对特定应用的依赖、连接成本以及主流媒体的特点等因素,都会对虚假信息问题产生重大影响。例如,在一些国家,虚假信息的分享或群体攻击可能很普遍,但在用户为高额数据费用而挣扎的地区,经济因素会限制此类潜在有害行为的程度。

2.2 主流媒体的作用

在美国和英国,有影响力的媒体在助长或至少使虚假信息内容合法化方面的作用较晚才被关注,但在许多其他国家,这一直是个问题。在被

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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