一、摘要随着社交媒体的快速发展，假新闻已经成为一个重大的社会问题，它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息（如文本、图像和传播网络）的有监督模型来识别假新闻。然而，如果新闻记录来自不同的领域（如政治、娱乐），特别是在训练时未见过的或很少见过的领域，这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现，来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外，由于未加标签的新闻记录数量庞大，选择新闻记录进行人工加标签，从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此，本工作：提出了一种新的框架，在新闻记录中联合保存特定领

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。随着光学算法发展，如今我们用低维传感器也能“捕获”高维信号了。举个例子，这是我们用2D传感器拍到的一张“照片”，看起来充满了噪声数据：然而，正是通过这张“照片”所包含的数据，我们就能还原出一段动态的视频来！听起来很神奇，但通过一种名叫快照压缩成像（SnapshotCompressiveImaging,SCI）的方法，确实能实现。这种方法能将高维数据作为二维测量进行采样，从而实现高效地获取高维视觉信号。以相机为例，虽然它是2D传感器，但如果想办法在相机镜头后加个数字微镜器件测量设备 （DigitalMicromirror

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。随着光学算法发展，如今我们用低维传感器也能“捕获”高维信号了。举个例子，这是我们用2D传感器拍到的一张“照片”，看起来充满了噪声数据：然而，正是通过这张“照片”所包含的数据，我们就能还原出一段动态的视频来！听起来很神奇，但通过一种名叫快照压缩成像（SnapshotCompressiveImaging,SCI）的方法，确实能实现。这种方法能将高维数据作为二维测量进行采样，从而实现高效地获取高维视觉信号。以相机为例，虽然它是2D传感器，但如果想办法在相机镜头后加个数字微镜器件测量设备 （DigitalMicromirror