高校付费刷课灰色产业链:花钱在线刷课就能拿高分?

高校付费刷课灰色产业链:花钱在线刷课就能拿高分?
上学期期末考试的网络选修课挂科后,周平吸取了经验。这学期他经过一个QQ群联系上“刷课署理”,购买了“代学网课、代考试”的一条龙“刷课”服务,轻松拿到了这门课的成果。  周平选的课程叫“敦煌艺术”,第一次只考了50分,第二个学期重修,花了10元“刷课”,成果考了98分。  周平说,每到新学期初选课和期末考试的节点,“专业代看网课、包考试、分数95+、组团更优惠”“慕课代刷”的广告,就会在校内的相关QQ群里刷屏。  在这里,和周平有相同需求的大学生,能够在QQ群里联系上“刷课署理”,只需要花一二十元钱,给对方供给在线课程的登录账号和暗码,就能享用“代刷”的一条龙服务,从上课到考试全程不必管,就能轻松拿到高分。  现在,我国上线慕课数量已达5000门,总量居世界第一,来自高校和社会的选学人数打破7000万人次,逾1100万人次大学生取得慕课学分。在线课程教育已成高校正学生点评的重要组成部分。  在线课程学习时刻灵敏,课程质量打磨精密,为学生自主学习供给了极大的便当。但随着学习空间从传统讲堂转到线上、学习时刻从教师掌控到学生自主性更强这一巨大的转化,在线课程与传统讲堂的交融深化,对学校的教育办理带来了不小的冲击,也检测着学生自主学习才干和自律意识的养成。  “刷课”产业链  每学期在线课程开课和结课期间,都是张林事务最忙的时分,有不少同学会在此刻找他“刷课”。  作为武汉市某高校担任刷课渠道的一级学生署理,张林告知记者,伴随着在线课程在全国规模内推行,网课教育早已成为高校的“标配”。为了拿到校内刷课事务的“大头”,他注册了八九个刷课渠道账号,“简直能够掩盖市面上一切的刷课渠道”。  这些刷课渠道直通全国80%高校的不同在线课程渠道;此外,针对少量监管较严的在线课程教育渠道,有的刷课渠道还会独自开发软件。  尽管大多数刷课广告打着“纯手工刷课”的名头,但张林泄漏,“不存在纯手工,太耗时了”。  他介绍,一般刷课渠道是使用软件或网站把客户的账号和暗码录入体系,让视频呈倍速播映。“安全”点的渠道,会专门在一个机房里挂机,这样网课渠道不简单发现反常,账号也不会被冻住。  刷课渠道的运营者,会将刷课权限进行二次转卖。相似张林这样的一级署理凭仗手中把握的刷课渠道权限,就能够将高校里的各大在线课程渠道“一扫而光”。  刷课“旺季”来暂时,张林和其他的署理们还会经过QQ群、QQ空间、微信朋友圈,自动进行“矩阵”式广告宣传。在他接到的刷课事务中,来自二本院校和高职高专学生较多,也有来自独立学院的学生。除此之外,还会接到浙江、黑龙江等其他省份高校的学生下单。  刷课“旺季”时,张林每天能接到五六百单,单价维持在10元至15元,除掉交给刷课渠道的本钱,一级署理日赚5000元不在话下。“到了在线课程选课后、结课前这些刷课的‘冷季’,一天能接10单我就满足了”。  “要入行,就得给上级署理送钱,让他们协助引荐刷课渠道的开发者,并从他们手里拿到权限,这样给的本钱价就特别低。”在张林接触到的刷课渠道中,一级署理分三个层次:给刷课渠道充值1000元、5000元、1万元。充值的金额越大,刷课的本钱就越低,赢利也越大,刷课的安全性越高,越不简单被在线课程教育渠道发现。  杨黎是张林部属的一名二级署理,他介绍,因为人脉约束,他们所参加的刷课安排首要服务于湖北省内高校的学生。“一般来说,咱们接的单子中,普通本科、专科院校的单子占70%,985、211院校占30%,大部分单子都是刷选修课。”  杨黎就读于武汉市某高校计算机专业,才大二的他如今已是刷课职业里的“主干”成员。他自言,比较其他人,自己还能够享用“超低价刷课”的服务,“上学期选了门在线课程,拿了100分,只花了10元钱”。  在杨黎的“刷课生意”中,与上级署理的分红由奇数逐级而定:20~45单能够拿到单价40%的提成,45~365单为50%,大于366单可获60%的分红,“二级署理一天赚一两百元是没问题的”。  往渠道投入千把块钱之后,张林驾御了这份轻松的兼职,成为多个渠道的一级署理。他的本钱价从上一年每单0.6~0.7元降至本年的0.2~0.3元,而刷课单价依旧是10至15元。以学生身份担保“刷课诺言”的张林,总能赢得身边同学的信赖。兼职“从业”一年多来,这名“资深刷客”在武汉市的高校内展开了40多个二级署理为他接单、刷课。  在线课程的为难实际  作为对传统讲堂教育的弥补和立异,近年来鼓起的在线课程,无论是学校引进的慕课,或是开设的选修课网课,都因其学习时刻愈加自主,课程类别愈加丰厚,取得不少大学生的喜爱。  “许多网课是国内顶尖大学的闻名教授的讲堂录像,曾经底子没有机会听到这些教师的课,这关于咱们拓宽学科视界有很大的协助。”郑州大学2017级商学院工商办理专业李锦华说,学校正在线课程学习不作强制要求,但自己会依据爱好学习一些课程,比方数字拍摄、艺术史等。  武汉科技大学2018级化学工程与工艺专业的吴金伟也说到,学校在寒暑假开设了网上讲堂,同学们能够使用假日自主学习如大学物理、线性代数、大学英语等必修课,假如在线测验合格,开学后就能够参加该课程的线下考试,对应的学分也会给到,不必再去讲堂上课。  在周平所就读的学校,2019年上半年,学校开放了近百门公共选修课,其间网络课程有81门。他表明,学校的培育计划中要求,本科生须修满6个公共选修课学分才干结业。  “本以为可选性强、规模更广、内容更风趣的网课,上了后却发现并不都是很风趣。不过我们都喜爱选网课,因为成果由网课渠道依据在线学习状况鉴定,上课、考试也都是在线完结。经过一门选修课很简单取得2个学分。”对周平而言,修满相应课程的学分才是正事。  尽管课程分值较大,有些必修课还与保研直接挂钩,但武汉一所985高校汉言语文学专业大二学生张正华坦言,自己和同学在学习慕课时的确比较唐塞,“我们觉得学不到太多东西,究竟一节课只要十来分钟”。  张正华说,自己所上的慕课,感觉教师和学生都在读台词,表情生硬。学生答复的言语过分书面。“讲的内容教材里根本都有,还不如看书自学。”所以,在播映课程视频的一起做其他作业成了常态。  华中地区某师范类高校英语系大三学生刘晓,大一时选修过一门“西方文化名著导读”的线上通识课,经过朋友引荐,她在淘宝上找到一家店肆,“交20元,提交完账号和暗码,最终刷出来的成果分数有92分”。  刘晓以为,网课学习有时收成不大,因为网络测验能够多个渠道操作,许多标题都能找到题库。“我们自己挂机刷课的话,一般会把手机放一边,然后去做其他作业,时不时回来点一下课程中呈现的题。”  针对大学生线上课程“刷课”现象,湖北校媒日前面向部分高校百名大学生随机做了一项问卷调查,地点院校开设了线上课程的74人中,有66%的大学生表明会经过“朋友介绍刷课渠道、淘宝上查找购买、高校供需促成渠道QQ群、挂机”等方法进行刷课。  新事物有待强监管  “在线教育渠道供给视频供,但许多人便是懒,甘愿刷剧、打游戏、兼职,也不肯意好好上在线课程。”兼职“从业”一个月来,杨黎深有感触,刷课事务正是使用了高校学生这一心思才展开起来的。  关于网络课程“刷课”现象,湖北某省属高校一位不肯泄漏名字的团委书记以为,在线课程这一新式教育方法处在展开初期阶段,因为技能的不成熟必然会呈现诸如此类的灰色经济,而这也对网课渠道和学校提出了更高的要求,应该从技能和学校办理两方面临学生在线课程的学习做好监督作业,加强线上与线下相结合的教育新模式。  对技能上的监管,杨黎也说到,“或许在线课程上选用指纹录入、人脸辨认等方法,一起监测好视频的播映速度、IP来历等,能够在必定程度上缓解这一现象”。  然而对高校层面的监管,张林却不以为然,“一般的教师就算知道也懒得管,只要引起学校领导注重了才会管一管”。至于网课渠道方面,他表明,“就算网课渠道再怎样检测,软件开发者总有方法绕过检测,网课抓得再严也有方法战胜”。  “前段时刻网课渠道进行过几回检测并冻住了反常账号,现在也消停了。”而张林的客户在上一场“风云”中并未遭到什么影响,“检测来了,我就花本钱,把单子导入到最稳的渠道,尽管本钱高了点,不过不会出问题”。  事实上,近两年来,临沂大学、广西大学、贵州中医药大学、天津理工大学等国内很多高校纷繁加强了对“刷课”这一网络课程不良学习行为的办理。  2018年4月27日,临沂大学物流学院官网发布的一则《关于对选用第三方软件刷网络在线课程违纪学生处理状况的通报》显现,该校共有320人、551人次使用第三方软件刷网络在线课程(简称刷课),学校正涉事学生作出处理:面向全体同学反省、撤销刷课课程成果、全院通报批评、撤销本学年评先树优资历,而且将联合相关在线课程渠道展开刷课监督。  2018年5月11日,广西大学教务处官网对22名存在不良记载的同学予以公示,并规则,接连两个学期都有不良记载的同学将列入网络课选课黑名单,今后将阻止其再选修网络课课程。  武汉大学马克思主义学院陈慧女副教授参加过慕课教育。在她看来,关于“代刷”安排应当坚决阻止,对依托“刷课”来获取学分、拿到高分的同学也应该依照“违背诚信准则”来予以恰当赏罚。  她表明,针对这一现象,需要从本源上寻觅解决计划,加强办理与监督是一方面,但治标不治本,要害仍是要进步课程质量、增强吸引力。一起,能够恰当削减学生的慕课学习使命,减轻学生的压力和担负。  (文中周平、张林、张正华、刘晓、杨黎均为化名)  (刘益伶 高泽林 记者 雷宇)

西安气象:16号到17号 有中到大雨

西安气象:16号到17号 有中到大雨
西安网讯:西安市气象台2019年7月15日10时50分发布降雨音讯:受高原槽和切变线一起影响,估计7月15日到17日我市有一次显着降水气候进程,全市有中到大雨,南部山区局地暴雨,首要降水时段在16日夜间到17日白日。进程累积雨量:全市10~40毫米,南部山区可达50~80毫米。西安市气象台特别提示:本次降水气候进程雨量较大,需特别加强防备强降水气候或许引发的城市内涝灾祸、中小河流洪水及塌方、滑坡、泥石流等地质灾祸。提示大众需重视接近气候预报,出行时注意安全。主张相关部分提早做好应对防护作业。

顶级专家授课 面塑与木雕技艺非遗传承人研修班在天津大学开班

顶级专家授课 面塑与木雕技艺非遗传承人研修班在天津大学开班
天津北方网讯:7月14日,我国非物质文明遗产传承人(面塑制造技艺、木雕技艺)研培班在天津大学世界教育学院留园正式开班。该培训班侧重面向一般传承人群,协助传承人群强化对优异传统文明和重要技艺的掌握,拓展视野和知识面,进步学习和传承才能。此次培训班的21位授课专家、教师及来自全国各地的80位传承人参加了开班典礼。在为期一个月的时间里,我国艺术研究院工艺美术研究所所长邱春林、修建文明遗产传承信息技术文明和旅游部要点实验室副主任马知遥、我国传统村落与修建遗产维护协同立异中心博士后王明月、北京交通大学视觉传达规划系副教授耿涵、天津大学王学仲艺术研究所副教授孙锐、津派面塑非遗传承人王旳、泥人张世家第六代传人张宇等非物质文明遗产专业、管理学、美术学、艺术学等多学科专家将齐聚天津大学,对学员进行多种形式的丰厚的教育及实践活动。这次研培方案首要面临有必定根底,巴望进一步进修的面塑或木雕技艺的演员或从业者,面向地域首要有山东、山西、甘肃、河南、陕西等地。本次研培方案将秉承强根底、增学养、拓视野的基调,在据守传统、不失其本的根底上,增强面塑和木雕技艺的表现力,进步规划、制造及衍生品开发水平,然后全面进步非物质文明遗产维护传承水平,完成非物质文明遗产在今世社会的可持续发展。(津云新闻记者吴宏通讯作者刘垚瑶冯丹琳)

舒畅疑整容面部僵硬 粉丝力挺只是美颜过度

舒畅疑整容面部僵硬 粉丝力挺只是美颜过度
酣畅疑整容面部生硬粉丝力挺仅仅美颜过度  7月11日,酣畅在交际平台上共享最新动态,31岁的她颜值大变,面部生硬不自然,网友大喊不敢认。酣畅近照脸型变长、下巴变尖,与曾经改变较大,有网友猜想是否是整容过度,也有粉丝表明,是美颜过度了,滤镜原因。  酣畅疑整容面部生硬粉丝力挺仅仅美颜过度  酣畅疑整容面部生硬粉丝力挺仅仅美颜过度  酣畅疑整容面部生硬粉丝力挺仅仅美颜过度  酣畅旧照  酣畅疑整容面部生硬粉丝力挺仅仅美颜过度  酣畅旧照  酣畅疑整容面部生硬粉丝力挺仅仅美颜过度  酣畅旧照

小病没负担 大病有兜底——我国健康扶贫取得阶段性进展

小病没负担 大病有兜底——我国健康扶贫取得阶段性进展
安徽省金寨县花石乡大湾村贫穷户陶文芝患心脏病多年。两个孩子都在上大学,家里经济担负很重。上一年,她在县人民医院做了心脏搭桥手术,医药费共花了35924元,医保报销之后,个人自付仅5116元。幸亏有好方针,我才治好了心脏病!陶文芝说。  大病沉痾根本有保证  为了处理贫穷大众看大病难问题,安徽省级医院建立了22个大病专项救治专家辅导组,确认131家定点医疗机构,清晰了临床途径和按病种付费规范,逐个拟定医治方案,逐人树立救治台账。贫穷人口在县域内、市级、省级医疗机构就诊,个人年度累计自付费用别离不超越3000元、5000元和1万元,剩下合规医药费用悉数由政府兜底;贫穷慢病患者1个年度内门诊医药费用,经根本医保等补偿后,剩下合规费用由弥补医保再报销80%。  近年来,国家卫健委遵循精准扶贫精准脱贫战略,把避免因病致贫返贫作为主攻方向,研讨确认了三个一批分类救治战略,即大病会集救治一批、慢病签约服务办理一批、重症兜底保证一批,精准施策,全力推动,贫穷区域医疗卫生机构服务才能显着进步,贫穷患者得到及时救治且医疗费用担负大幅减轻,现在已有670万户因病致贫返贫贫穷户完成脱贫。  我国将大病专项救治病种扩大到25种,对慢病患者执行家庭医师签约服务。到2019年6月底,全国1435万贫穷大病和慢病患者得到根本救治和健康办理服务。树立根本医保、大病稳妥、医疗救助、政府兜底保证机制,施行县域内住院先医治、后付费和一站式即时结算。2019年上半年,全国贫穷患者医疗费用个人均匀自付份额控制在10%左右。  近来,国家卫健委等部分拟定《处理贫穷人口根本医疗有保证杰出问题作业方案》,全面处理根本医疗有保证方面存在的杰出问题。所谓根本医疗有保证,主要是指贫穷人口悉数归入根本医疗稳妥、大病稳妥和医疗救助等准则保证规模,常见病、慢病可以在县村庄三级医疗机构取得及时诊治,得了大病、沉痾后根本生活有保证。  力求消除村医空白点  以前去镇医院治病,走路要一个多小时。现在村里也能治病,太方便了!在四川省乐山市马边彝族自治县下溪镇珍珠桥村卫生室,52岁的贫穷户罗大妈说。  罗大妈孩子都在外地打工,平常有个头疼脑热的,就会来这儿。珍珠桥村卫生室村医周伟超说,要是患病举动不便,只需打个电话,他就会骑着摩托去罗大妈家里。  周伟超2016年从成都中医药大学隶属医院针灸校园结业后,留在珍珠桥村卫生室作业,是乐山市定向培养村庄医师项目的一员。  乐山市从2013年起举行民族医士班,由市、县政府出资,依托乐山作业技术学院和成都中医药大学隶属针灸校园联合办学,定向培养200名中专学历医学生。学生免费经过3年的正规中专学历教育,取得中医学中专结业证书,结业后悉数回户籍地点行政村从事村庄医师作业。2016年7月和2017年7月,两批共200名结业学员回到户籍地点行政村,完成了每个村装备一名村医,有用缓解了贫穷民族区域村庄大众治病难问题。  本年5月以来,安徽省对70个涉贫县区的14022个行政村进行逐村摸排、重复核实,发现有168个村无合格村医,其间贫穷村43个。安徽省发动施行百医驻村举动。从省、市公立医院遴派优异医疗人才,自7月初开端深化全省村医空白村驻村帮扶2年。每村派驻1人,任村卫生室负责人。第一批从省属医院遴派50人,处理最杰出的贫穷村问题,余下的由市、县、乡统筹遴派,本年7月底连续进驻。  现在,我国已组织全国1107家三级医院一对一帮扶832个贫穷县的1172家县级医院,树立长途医疗网络,全面进步贫穷区域县医院医治才能。从2019年上半年健康扶贫动态办理数据体系看,94.5%的贫穷患者在县域内得到妥善医治。  国家卫生健康委扶贫办主任、财政司司长何锦国表明,处理根本医疗有保证方面存在的杰出问题,有三大主攻方向:加强县医院才能建造;推动县乡一体、村庄一体机制建造;加强村庄医疗卫生机构规范化建造。力求到2019年末前,全面消除村庄医疗卫生机构和人员空白点。  归纳防控医治当地病  近年来,我国加大贫穷区域要点流行症、当地病归纳防控力度,靶向医治,成效显著。依据国家卫健委《当地病防治专项三年攻坚举动方案(20182020年)》,我国将契合建档立卡条件的当地病患者悉数归入健康扶贫三个一批举动方案,统筹医保等办法,施行归纳保证。现在,健康促进三年攻坚举动在贫穷区域遍及落地。  小罗本年6岁,来自广西钦州市灵山县建档立卡贫穷家庭。几年前,她在灵山县人民医院确诊为重型地中海贫血,一向无钱医治。本年1月,当地政府组织她去上海瑞金医院血液科进行造血干细胞移植,这是广西首例赴区外进行造血干细胞移植的患者。现在,她已回到广西,主要以门诊复查、服用药物为主,各项查看目标安稳,康复杰出。  地中海贫血是一种遗传性溶血性疾病。广西属地贫病高发区域,地贫基因带着率超越20%。重型地贫患儿需终身承受输血和排铁医治保持生命,仅有的彻底治愈办法是进行造血干细胞移植。但是,高达二三十万元的手术费用让许多家庭陷入困境。  为此,广西建立救助基金,确认救助医院。一方面,广西红十字基金会经过建立广西红十字天使方案关爱生命地中海贫血救助基金,对14周岁以下困难家庭重型地中海贫血患儿施行救助,为进行造血干细胞移植手术的患儿供给每人5万元的救助金。另一方面,经过和谐国内医疗资源,确认上海交通大学医学院隶属瑞金医院和北京大学人民医院作为地贫病患儿定点救治医院。广西还拟定了《地中海贫血防治三年举动方案(20192021年)》,展开重型地贫病患者造血干细胞移植救助举动,进步患者生计质量。力求到2021年,全区重型地贫胎儿出生率将降至万分之零点三以下。

活跃在打假一线的AI:几分钟就能鉴定真假LV包

活跃在打假一线的AI:几分钟就能鉴定真假LV包
“当真相在穿鞋的时候,谎言已经跑遍全城。”现代社会,虚假新闻、图片、视频,甚至商品等借助网络渠道迅速传播。近日公布的《中老年人上网状况及风险网络调查报告》显示,近六成中老年曾遭受过网络谣言的危害。  人们常说“流言止于智者”,要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害,首先需要对其进行科学甄别,而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么,在打假一线AI技术如何做到去伪存真?这样的“本领”可应用在哪些领域?  海量资讯发布,传统识谣模式受限  “虚假信息的产生主要有两类动机:一类是利益驱动,2018年发表于《科学》的研究发现,要达到相同的传播深度,虚假信息的速度是正常信息的20倍;另一类是政治驱动,在现有互联网经济中,高效传播代表着高额经济价值,人工智能技术会被不法分子用来左右公众对于政治的认知和判断,从而控制舆论,威胁政治安全。研究显示,2016年美国总统大选期间,受访选民平均每人每天接触到4篇虚假新闻。虚假新闻被认为影响了2016年美国大选和英国脱欧的投票结果。”中科院计算所副研究员、博士生导师曹娟在日前北京举办的Women Who Code讲座上介绍。  为了减少虚假信息,有必要对网络新闻进行认证。但大型资讯聚合类平台每天的新闻发布量一般在50万条以上,显然完全依靠人工认证是不现实的,面向公众,亟待建立高效的AI识谣平台。  杜克大学新闻研究中心的调查显示:截至2018年2月,全球共有149个正在活跃运营的事实核查类新闻创业项目,其中北美和欧洲74个、亚洲7个。而在一些国外社交平台上,已有自动化可信度评估插件来显示信息的可信度。  据了解,目前国内已有的主要识谣、辟谣平台基本还是依靠专家识别模式,其存在一定的问题:发现线索主要依赖用户举报,数量有限,时效性不强,往往是事件已造成负面影响才“后知后觉”;此外,新闻认证速度有待提高。Facebook统计,依靠专家辟谣的认证模式平均滞后3天,错失辟谣最佳时期;覆盖类别受限,专家只能在自身擅长的领域辟谣,领域专家库的多样性决定了人工辟谣平台的能力上限。  为提高识谣效率,目前中科院计算机研究所、阿里、腾讯等多家企业和机构已经开展了人工智能识谣工作。曹娟带领团队从2013年开始致力于开展基于人工智能技术的虚假信息检测研究,她介绍,AI识谣公众平台可自动及时发现可疑线索并进行认证,大大降低谣言可能带来的危害;通过机器学习算法辅助人工审核,仅需1分钟即能对疑似谣言事件发出预警;基于数据驱动的方法,平台还可不断挖掘出不同类别谣言的特性,实现对各种谣言地自动识别。  不过,需要指出的是,“虚假信息识别是一个高度复杂的问题,一方面是虚假的定义并不明确,需要不确定性建模;另一方面是标注很困难,需要小样本学习方法。目前,机器学习算法的准确率尚不足以完全取代人类,但已能够辅助人类更快更好地审核新闻。”曹娟表示。正如扎克伯格所说,“想要完全依靠AI审核内容,可能尚需5—10年时间”。  多模态、多层次、多角度揪出假新闻  “虚假新闻往往从选题、文字表述,到配图都呈现出较强煽动性:一般选题集中于社会热点或争议点;文字描述中情感激烈;配图具有视觉冲击力等。”曹娟剖析道。  曹娟介绍,目前,中科院计算所开发的辟谣平台已积累数万条假新闻信息,累计认证数十万次。通过平台积累的数据,目前可从新闻质量的角度把杜撰的新闻文本大致分为三类:一完全杜撰,往往是在真实存在的实体上编造情节;二半真半假,可能描述的前半段是真,后半段就展开不可靠的想像,或者一部分是真,但在关键情节上添油加醋;三旧闻新传、移花接木,事件本身可能存在,但发布者故意模糊化甚至篡改原事件中的时间、地点,让人误以为事情刚刚发生在当地被。  除去文字造假,图片视频造假也越来越多。“我们将虚假新闻配图分为复用的过时图片、能引起歧义的误导性图片及篡改图片。假新闻通常呈现出新闻要素缺失、图像质量低、内容包含色情敏感广告等低俗信息,以及图文不匹配等特点。例如,有些假新闻中的配图会出现满屏弥漫冲天大火、公路凹陷深坑、被弃男童在垃圾废墟前嚎啕等画面。”曹娟描述道,“谣言更易形成病毒式扩散的趋势,而真实新闻的扩散速度和爆发度要温和许多。”  “从核心技术上,AI甄别谣言依赖于‘三多’。”曹娟说,一是多模态数据,谣言从发布、传播到被辟谣的生命周期中,可能会伴随产生文字、图片、视频、传播网络、参与用户属性等多种模态的数据,各模态数据均能不同程度指示谣言,例如谣言文字的情感倾向、图片的视觉冲击力、传播网络的结构属性等,但没有哪种模态的数据拥有独立完全的谣言指示能力,所以要尽可能获取不同模态的数据。  二是多层次表示,深度学习技术有强大的表示学习能力,经过神经网络结构和融合机制的设计,AI模型可以在面对众多意义、形式、结构都不同的模态数据时,综合不同层次数据,自动找出最有区分能力的表示组合,并将待甄别文章对应的文字、图片、传播网络等融合投射到特征空间中。  三是多角度判断,AI可以从单一方面给出可信度,也可以全面观察,给出综合所有信息的可信度,及时帮助人们“揪出”可信度不高的信息。  结合专家经验辨别虚假商品  曹娟介绍,目前除了鉴别虚假新闻、虚假图片,AI虚假检测技术还可以应用在对虚假商品的检测上,如基于视觉信息技术鉴定一些高档商品的真伪。  2017年,美国纽约大学成功研发出一套假货鉴定系统Entrupy,用户利用配有微型相机的手持设备对鉴定物品进行拍摄,这个系统利用机器学习算法,分析图像,最终确定产品的真实性。其联合创始人介绍,除了表面是屈光的钻石和瓷器不能检测外,这项技术使用光学分析可测试汽车零部件、手机、充电器、耳机、夹克和鞋子,甚至原油。  近日,中国科学院计算技术研究所与国内某奢侈品电商宣布共建联合实验室,探索智能鉴定和智能内容分发、在线鉴定商品业务等内容。那么,AI如何对商品,如包、鞋辨别真假;在识别假货方面,AI可替代专家吗?  “与人识别假货相比,在强度、效率等方面,AI有着突出表现。例如,一般识别假LV包的专家,工作一天只能鉴定五六个包,而AI筛查一个包仅需几分钟。实际操作中,AI先在大量筛选中发现异常情况,报警示错,再由专家来做进一步甄别。即以AI技术打假为主、以人工审核为辅,AI还不能替代专家。”曹娟说。  曹娟表示,虚假商品检测可形式化为异常检测问题。正品样本往往量很大,但仿品样本量很小,甚至为零。这时候,只能对大量正品进行建模表示,然后对待检测样本,要看它与正品相比是否存在异常。但单纯的数据学习是困难的,鉴别中还要结合鉴定专家的经验知识,以引导模型学到快速定位异常区域的能力;同时,模型通过数据驱动发现的视觉规律,也会反馈给专家。因此,这是一个专家和模型相互学习、迭代提高的过程。