标签： 深度
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科学家警告深度伪造检测工具的主要弱点
快速阅读: 据《Knowridge 科学报告》最新报道，国际研究团队发现现有深度伪造检测技术存缺陷，16种主流检测器在真实环境中的表现不佳。研究提出改进方案，包括多模态检测和指纹技术等，以应对更逼真的伪造内容。 国际研究团队发现现有深度伪造 […]
发布时间：2025-03-15 10:50 来源：szf
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通过使用自动编码器和神经网络进行基于特征的深度学习来增强帕金森病检测
快速阅读: 《Nature.com》消息，本研究提出结合音频信号分析与深度学习的帕金森病检测新方法，显著提升了疾病检测准确性。实验结果显示基于特征的深度神经网络（FB-DNN）最高准确率达96.15%。未来可通过跨学科合作、模型优化及多场景 […]
发布时间：2025-03-13 13:19 来源：szf
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基于 X 光片对原发性骨肿瘤和骨感染进行分类的深度学习模型
快速阅读: 《Nature.com》消息，本文获“知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际”许可，可自由分享但须标明原作者、来源并附许可链接，禁止演绎。第三方素材同样受此许可约束，超出范围请向权利方申请授权。详细信息见：http: […]
发布时间：2025-03-13 09:42 来源：szf
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支持 SB 893 — 禁止在选举中使用 AI 深度伪造的公众公民证词
快速阅读: 《公众公民》消息，作为“公众公民”组织中推动更公平全球经济的部门，我们在特朗普任期内面临独特挑战。特朗普利用选民对全球经济地位的挫败感赢得选举，但其贸易政策实为谋取私利。全球贸易观察致力于揭露其伪民粹主义，并阻止其议程的负面影响 […]
发布时间：2025-03-11 07:39 来源：szf
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利用深度学习和人工智能优化青少年足球训练
快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，CNN是一种专为处理图像数据设计的深度学习模型，能自动提取图像特征并捕捉空间层次结构。在足球训练中，CNN通过卷积层和池化层有效识别球员的姿态和球的轨迹，适用于关键点检测。相比RNN和FCN， […]
发布时间：2025-03-10 16:28 来源：szf
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用于深度学习的原煤智能分拣和分析的大规模开放图像数据集
快速阅读: 据《Nature.com》称，本文遵循知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎4.0国际许可协议。您可自由分享、分发和复制，只需标明原作者及来源，并提供许可链接。不得改编或部分改编内容。文中图片等第三方材料亦受此协议约束。详情请访问 […]
发布时间：2025-03-08 21:22 来源：szf
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利用 Yolo 深度学习模型增强植物病害鉴定
快速阅读: 据《Nature.com》称，早期识别植物病害对精准农业至关重要。本研究采用“你只看一次”（YOLO）深度学习模型，特别是YOLOv4，用于识别水果植物疾病。实验结果显示，YOLOv4模型准确率达98%，平均精度均值为98%，检 […]
发布时间：2025-03-07 15:56 来源：szf
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电导率驱动的纳米复合材料分类的概率和深度学习方法
快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，结合Transformer-based RNN与贝叶斯网络进行纳米复合材料分类具有多重优势，但也面临显著局限。该组合大幅增加计算负担，Transformer RNN需大量资源处理长序列，贝叶斯 […]
发布时间：2025-03-07 13:47 来源：szf
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禁止人工智能在选举中使用“深度伪造”的法案取得进展
快速阅读: 据《南达科他州公共广播公司》最新报道，南达科他州的一项新法案旨在禁止在选举前90天内使用“深度伪造”技术（即利用人工智能生成的逼真图像、音频或视频来影响选举）以损害候选人。该法案由参议员莉兹·拉尔森提出，已在众议院司法委员会以1 […]
发布时间：2025-03-06 10:17 来源：szf
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DeepSeek 激发了对人类的“深度探索” – 以人为本的 AI
快速阅读: 《中国国际电视台》消息，随着DeepSeek开源AI模型的发布，人工智能的应用门槛和成本降低。文章探讨了AI在促进公平、正义和人类福祉方面的作用，以及其可能带来的风险。AI应服务于人类，而非取代人类，需注重人性化应用，减少负面影 […]
发布时间：2025-03-05 14:38 来源：szf
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DeepSeek 激发了人类的“深度探索” – AI 的社会化
快速阅读: 《中国国际电视台》消息，随着人工智能的发展，我们将面临新的社会化过程。适应这一时代需要积极拥抱人工智能，并学会遵循其规则。人工智能可通过定制化问题列表促进个人成长。然而，社会化不应仅限于虚拟平台，还应注重现实世界的互动与体验。此 […]
发布时间：2025-03-04 11:00 来源：szf
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新软件将有助于打击对个人安全的深度伪造图像威胁
快速阅读: 据《Newswise （新闻稿）》称，新研究发现，人工智能生成的真实图像对个人安全构成威胁。朴茨茅斯大学领导的合作研究开发了名为“DeepGuard”的系统，结合多种AI技术来区分真假图像。该系统有助于打击欺诈和维护媒体真实性。 […]
发布时间：2025-03-03 21:47 来源：szf
