全力铲除网络谣言滋生土壤

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... 2024-05-01 18:30 .. 坚决整治自媒体运营人员恶意摆拍、炮制谣言等违法违规行为，重拳打击编造虚假疫情、险情、灾情等违法犯罪活动，推动专项行动取得阶段性成效。
    截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人。
    互联网在方便人们工作生活、助力经济社会发展等方面发挥着重要作用。
    与此同时，各种网络乱象也相伴而生，网络谣言是其中一种。
    一些人员为了吸引眼球、赚取流量、不法牟利而动起歪念头，不惜炮制所谓“内幕信息”或“猎奇事件”，为一己之利消费公众情绪和情感。
    网络谣言使社会秩序受到损害，混淆人们的认知，污染网络舆论环境，践踏法律底线，对此必须依法严厉打击。
    网络不是法外之地，网络造谣行为不仅是单纯的“玩笑”或“炒作”，更是对社会公共利益和个人权益的侵害。
    要从治理网络环境、规范网络秩序、构建网络健康发展生态出发，全力铲除网络谣言的滋生土壤，维护网络传播秩序，维护广大群众在网络空间的合法权益。
    对故意传 .. UfqiNews ↓ 1

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02-20 01:08 , 470 , 234 ..
（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.
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... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
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 ⟶