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... 2024-03-28 10:50 .. 对网络传播文字、图片和视频等信息要仔细甄别,以官方发布的权威信息为准,不得随意发布、转载、传播未经证实的信息,不得臆想、编造谣言;对已发布和转载来源不明或未经证实的虚假信息要及时删除,无法删除的要及时辟谣,主动消除不良社会影响。
通告强调,坚决远离网络暴力。
广大网民、网络自媒体不得通过网络制造、散布谣言,贬损他人人格,损害他人名誉;不得以肆意谩骂、恶意诋毁、披露隐私等方式,公然侮辱他人;不得违法收集和发布公民的个人信息;不得借网络暴力事件蹭炒热点、推广引流,故意带偏节奏或跨平台搬运、拼接虚假信息,严禁利用互联网推送和传播有关网络暴力的信息。
要严格落实主体责任。
各网站平台及网络自媒体要规范内容生产、发布、传播各环节管理,严格落实信息内容主体责任,处置网络谣言等信息,斩断谣言传播链条,根据权威信息及时辟谣,全力挤压谣言滋生传播空间。
要依法打击整治网络谣言。
对通过网 .. UfqiNews ↓ 0
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02-20 01:08 , 470 , 233 ..
(接续)
S5既然讲到了新媒体,或曰社交媒体,最后我终于还是忍不住想谈一下对所谓“谣言”的看法.
谣言,轻则令人心烦意乱,重则造成各种损失.
因此人们憎恨谣言,官方出于各种各样的考量,也经常积极地打击谣言.
然而,就像世界上许多其他事务一样,未经审慎的程序和审查,仅凭善良愿望的行动往往不能达到善良的初衷,有时甚至很容易走到它的反面.
随意惩治“谣言”就是这样,它会造成意想不到的严重后果.
所谓谣言,就是事后被证明虚假(不正确)的信息.
从这个意义上说,谣言无时无刻不伴随着我们的社会生活.
气象台发出预报,说今天下午3点某地会有暴雨,结果这场预报中的大雨没有如期而至……这也可视为一个“谣言”.
那些因为担心暴雨而改变了原计划的老百姓或企业也会由此蒙受的实际损失,至少,这一则误报会给他们造成不便.
& ... 武汉肺炎50天,全体中国人都在承受媒体死亡的代价-5 ⟶
02-20 01:08 , 470 , 233 ..
(接续)
S5既然讲到了新媒体,或曰社交媒体,最后我终于还是忍不住想谈一下对所谓“谣言”的看法.
谣言,轻则令人心烦意乱,重则造成各种损失.
因此人们憎恨谣言,官方出于各种各样的考量,也经常积极地打击谣言.
然而,就像世界上许多其他事务一样,未经审慎的程序和审查,仅凭善良愿望的行动往往不能达到善良的初衷,有时甚至很容易走到它的反面.
随意惩治“谣言”就是这样,它会造成意想不到的严重后果.
所谓谣言,就是事后被证明虚假(不正确)的信息.
从这个意义上说,谣言无时无刻不伴随着我们的社会生活.
气象台发出预报,说今天下午3点某地会有暴雨,结果这场预报中的大雨没有如期而至……这也可视为一个“谣言”.
那些因为担心暴雨而改变了原计划的老百姓或企业也会由此蒙受的实际损失,至少,这一则误报会给他们造成不便.
& ... 武汉肺炎50天,全体中国人都在承受媒体死亡的代价-5 ⟶
... 10-11 15:17 , 217 , 220 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络(Recurrent neural network)在前面讨论的卷积神经网络,无法利用历史数据的时间依赖关系,来分析数据特征,对于二维图像来讲,我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心,在另外一些与时间相关的问题中,输入的数据是基于时间的序列,卷积网络就无能为力了.
这时候,核心问题是需要了解数据的时间序列关系,实际上,RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来,因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如,如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么?利用前面输入的一连串的历史信息:“天 空 飞 过 一 只”,我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物,历史(时间信息)对于我们推测未来,是极有帮助的,不可轻易抛弃.
而RNN的核心诉求之一,就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
RNN模型有比较多的变种,一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算:从根号2到AlphaGo -23: 第8季 深度学习发展简史-4 ⟶
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络(Recurrent neural network)在前面讨论的卷积神经网络,无法利用历史数据的时间依赖关系,来分析数据特征,对于二维图像来讲,我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心,在另外一些与时间相关的问题中,输入的数据是基于时间的序列,卷积网络就无能为力了.
这时候,核心问题是需要了解数据的时间序列关系,实际上,RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来,因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如,如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么?利用前面输入的一连串的历史信息:“天 空 飞 过 一 只”,我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物,历史(时间信息)对于我们推测未来,是极有帮助的,不可轻易抛弃.
而RNN的核心诉求之一,就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
RNN模型有比较多的变种,一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算:从根号2到AlphaGo -23: 第8季 深度学习发展简史-4 ⟶
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