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General Authority of Media Regulation
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GDELT GKG重构工具显示与原生记录的协议度不一
研究人员开发了一个开源重构工具gdelt-regkg，用于生成与GDELT项目全球知识图谱（GKG）兼容的记录。对超过193,000篇英文文章的重构记录与GDELT原生记录进行字段级分析，发现协议度不一。虽然GCAM类别存在等字段的协议度很高（微F1 0.84），但引语和完整计数等字段的协议度非常低（0.07）。研究表明，重构记录应单独评估，不应被视为与GDELT原生记录完全可互换。
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新的GAMR方法改进了带噪声标签的深度学习
研究人员开发了一种名为GAMR（几何感知流形正则化）的新方法，用于在带噪声标签的数据集上训练时提高深度神经网络的性能。与被动过滤数据的现有方法不同，GAMR主动合成虚拟异常值样本，以在数据流形之间创建清晰的边界。这种几何方法增强了正确标记和错误标记数据之间的分离，从而实现了更鲁棒的特征表示。该技术在CIFAR-10等基准测试中取得了最先进的结果，尤其是在具有挑战性的噪声条件下，并且还提高了分布外检测能力。