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Xception
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深度学习模型在COVID-19图像分类中达到98%的准确率
研究人员对用于从CT和X射线肺部影像中分类COVID-19的各种深度学习架构进行了综合比较。该研究使用了包括VGG、Densenet、Resnet、MobileNet、Xception、EfficientNet和NasNet在内的预训练模型。结果表明，Resnet和VGG架构在区分COVID-19阳性病例与健康肺部方面达到了95%至98%的高准确率，优于以往的文献发现。
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Chinese deepfake software Haotian AI powers global scams
A new report details Haotian AI, a sophisticated real-time deepfake software developed in China that is being used to power global scams. Journalists obtained and tested the software, finding it can convincingly alter a…
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DYMAPIA框架以超过99%的准确率检测AI视频操纵
研究人员开发了DYMAPIA，一个旨在检测AI生成视频操纵的新框架。该系统整合了空间、光谱和时间数据，以识别视觉媒体中篡改的细微迹象。DYMAPIA在多个基准测试中实现了超过99%的准确率，并针对实时取证应用进行了优化。