一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲
HMSCore6.0已于7月15日全球上线，本次版本向广大开发者开放了众多全新能力与技术。其中HMSCoreNetworkKit开放了全链路网络加速技术，助力开发者为用户提供低时延的畅快网络体验。插入封面图NetworkKit是HMSCore面向开发者开放的一款网络基础服务套件，为开发者提供简单易用、低时延、高吞吐和高安全的端云传输通道。本次NetworkKit开放的全链路网络加速技术，能够根据用户的网络状况，提供差异化的参数调优，减少使用过程中的无效等待。全链路网络加速技术能够基于AI算法做网络环境预测，能够根据线程数量、IP选路、超时时间等维度，实现千人千面的网络参数调优；其还能够基于业务
HMSCore6.0已于7月15日全球上线，本次版本向广大开发者开放了众多全新能力与技术。其中HMSCoreNetworkKit开放了全链路网络加速技术，助力开发者为用户提供低时延的畅快网络体验。插入封面图NetworkKit是HMSCore面向开发者开放的一款网络基础服务套件，为开发者提供简单易用、低时延、高吞吐和高安全的端云传输通道。本次NetworkKit开放的全链路网络加速技术，能够根据用户的网络状况，提供差异化的参数调优，减少使用过程中的无效等待。全链路网络加速技术能够基于AI算法做网络环境预测，能够根据线程数量、IP选路、超时时间等维度，实现千人千面的网络参数调优；其还能够基于业务
DeepPrivacy:AGenerativeAdversarialNetwork forFaceAnonymizationISVC2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf （个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章基于CGAN架构，模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入，以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸。合成人脸在匿名的同时保留数据分布，使数据适合于进一步训练深度学习模型。包含真实人脸的图像 遮蔽敏感信息与关键点提取 合成图像Methodology 模
DeepPrivacy:AGenerativeAdversarialNetwork forFaceAnonymizationISVC2019 https://arxiv.org/pdf/1909.04538.pdf （个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章基于CGAN架构，模型以被遮蔽敏感信息的人脸为输入，以真实人脸中的若干个关键点为条件信息生成假人脸。合成人脸在匿名的同时保留数据分布，使数据适合于进一步训练深度学习模型。包含真实人脸的图像 遮蔽敏感信息与关键点提取 合成图像Methodology 模
转自：https://www.evanlin.com/maglev/ 2016年6月2日前言（为什么想读这一篇论文）这一篇论文吸引我注意的原因是，ConsistentHashing本来的特性就是作为分布式缓存之用。谷歌将他们的负载均衡器（代号：Maglev）发布他的实作方式，里面将一致的哈希并做了一些小改版来符合他们的需求。此前我一直在进一步学习，因为谷歌很好地利用了它的能力，因此更有效地提高了它的能力。就想要阅读这一篇论文。本篇导读主要内容如下：介绍Maglev的特性和改进的部分回顾一致哈希介绍磁悬浮哈希原始论文Maglev：快速可靠的软件网络负载均衡器导读什么是磁悬浮？Maglev是G
转自：https://www.evanlin.com/maglev/ 2016年6月2日前言（为什么想读这一篇论文）这一篇论文吸引我注意的原因是，ConsistentHashing本来的特性就是作为分布式缓存之用。谷歌将他们的负载均衡器（代号：Maglev）发布他的实作方式，里面将一致的哈希并做了一些小改版来符合他们的需求。此前我一直在进一步学习，因为谷歌很好地利用了它的能力，因此更有效地提高了它的能力。就想要阅读这一篇论文。本篇导读主要内容如下：介绍Maglev的特性和改进的部分回顾一致哈希介绍磁悬浮哈希原始论文Maglev：快速可靠的软件网络负载均衡器导读什么是磁悬浮？Maglev是G
1Continuous-TimeDynamicNetworkEmbeddingsAbstract 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入Conclusion 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础，用于从连续时间动态网络学习动态（时间相关）网络嵌入Figureandtable图1：这幅图的边标签为时间，注意v4v1v2不是一个合法的时序游走，因为v1v2的边时序小于v1v4的边图2，可以看到大部分的时序随机游走长度都集中在右侧表1SOTAIntroduction 在这个论文里提出了一种
1Continuous-TimeDynamicNetworkEmbeddingsAbstract 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架，该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入Conclusion 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架。该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础，用于从连续时间动态网络学习动态（时间相关）网络嵌入Figureandtable图1：这幅图的边标签为时间，注意v4v1v2不是一个合法的时序游走，因为v1v2的边时序小于v1v4的边图2，可以看到大部分的时序随机游走长度都集中在右侧表1SOTAIntroduction 在这个论文里提出了一种
Set接口介绍无序（添加和取出的顺序不一致），没有索引不允许重复，所以最多包含一个nullJDKAPI中Set接口实现类有Set接口常用方法和List接口一样，Set接口也是Collection的子接口，因此，常用方法和Collection接口一样特点不能存放重复的元素set接口对象存放数据是无序的（即添加的顺序和取出的顺序不一致）注意：取出的顺序虽然不是添加的顺序，但是他是固定的Set遍历方法同Collection的遍历方法一样，因为Set接口是Collection接口的子接口可以使用迭代器增强for注意！！！：不能使用索引的方式来获取set没有get方法set不用用普通for循环遍历已Se
