【摘 要】
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社交媒体的兴起促进了新闻行业的发展,使虚假新闻的传播也变得更为便利,然而多样化的新闻表现形式带来了很多负面影响,比如新闻内容夸大事实、恶意篡改新闻文本或图像内容、构造虚假新闻事实引起社会舆论,这促使了虚假新闻检测工作成为新闻领域新的挑战.为了应对虚假新闻检测工作的研究,将新闻文本与图像信息结合起来,通过多模双线性池化方法,改变传统特征融合方法,构建出基于新特征融合方法的虚假新闻检测模型,并且采用虚假新闻检测领域标准数据集验证模型的性能,实验结果表明,文本与图像的融合特征表现在虚假新闻检测领域不可替代,且所
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
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社交媒体的兴起促进了新闻行业的发展,使虚假新闻的传播也变得更为便利,然而多样化的新闻表现形式带来了很多负面影响,比如新闻内容夸大事实、恶意篡改新闻文本或图像内容、构造虚假新闻事实引起社会舆论,这促使了虚假新闻检测工作成为新闻领域新的挑战.为了应对虚假新闻检测工作的研究,将新闻文本与图像信息结合起来,通过多模双线性池化方法,改变传统特征融合方法,构建出基于新特征融合方法的虚假新闻检测模型,并且采用虚假新闻检测领域标准数据集验证模型的性能,实验结果表明,文本与图像的融合特征表现在虚假新闻检测领域不可替代,且所提方法能够有效提升虚假新闻检测性能.
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针对传统的超声血流向量成像(VFM)技术需要专有软件来获取原始多普勒和散斑跟踪数据的限制,提出一种联合深度学习的通用VFM方法.首先,使用速度标尺获取彩色多普勒超声心动图提供的沿声束方向的速度作为径向速度分量;然后,使用U-Net模型自动识别左心室壁轮廓,通过重新训练的PWC-Net模型计算左心室壁速度作为连续性方程的边界条件,并通过求解连续性方程获取各血液质点垂直于声束方向的速度分量(即切向速度分量);最后,合成心脏流场速度矢量图,并实现心脏流场流线图的可视化.实验结果表明,所提方法得到的心脏流场速度矢
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