关于 这是一个简单、最小的在线杂志和报纸新闻应用程序。 我们的新闻应用程序从这个它需要的所有数据。 架构概览 这是应用程序的高级设计图： 分支路线图 功能 #1：时间轴和详细信息视图 分支代号： FEAT-1 拉取请求链接： : 到目前为止，该应用程序在功能上有所限制，用户只能浏览新闻提要中的所有新闻，并在单击时看到每个帖子的扩展版本。 该分支主要侧重于介绍主要活动（新闻提要）和详细活动的外观变化。 带类别的基本导航抽屉 操作栏菜单选项 材料设计配色方案 时间线布局 新闻提要上带有圆角的 ImageView 旁注：为了测试基本功能，使用Post.java模型类中实现的getDummyPosts()方法getDummyPosts()数据源。 功能#2：网络和导航抽屉 分支代号： FEAT-2 拉取请求链接： : 该分支使用Retrofit引入了网络功能，允许应用程序从

假新闻是社会上的一个严重问题。 人们对新闻的过分依赖是在互联网和社交媒体上传播假新闻的巨大动机，这需要将其与真实情况区分开。 为了填补这一安全空白，目前正在研究各种机器学习，人工智能，自然语言处理以及其他相关的信息和技术工具，以将彼此隔离。 在本文中，我们将假新闻视为一个问题，通过过度研究“基于样式”的方法来研究将假新闻分类为不同类型，将新闻分为假新闻或真实新闻的方法。 我们还将研究分类中使用的机器学习和自然语言功能以及度量，并了解如何应用机器学习来检查此问题。 最后，我们将在印度新闻中应用其中一些方法，并了解它们的效果。

假新闻检测虚假新闻检测 此仓库是有关伪造新闻检测的令人敬畏的事物的集合，包括论文，代码等。您可以随意编辑。 内容 文件 民意调查 。 ARXIV 2019。 。 情报科学，2019，497：38-55。 。 ACM计算调查（CSUR），2018，51（2）：1-36。 。 科学，2018，359（6380）：1146-1151。 。 ACM SIGKDD勘探通讯，2017，19（1）：22-36。 事实检查 EMNLP-2020 。 为了阻止用户传播假新闻，本文提出了一个新颖的框架来搜索与原始海报有关的事实检查文章。 搜索可以直接警告虚假新闻发布者和在线用户有关虚假信息的信息，从而阻止他们传播虚假新闻。 这篇文章提出了一个新的框架，检索和原始帖子相关的经过真实性检验的文章，并且贴出这些文章来警告用户这可能是虚假新闻来组织虚假新闻的传播。 SIGIR-2019 。 事实检查员通

假新闻 使用自然语言处理技术检测虚假新闻

人们为什么认为公然不准确的新闻标题（“假新闻”）？ 我们是使用推理能力说服自己相信与我们的意识形态相符的陈述是真实的，还是通过推理使我们能够有效地将假冒伪劣与真实性区分开来，而不管政治意识形态为何？ 在这里，我们使用认知反射测验（CRT）作为参与分析推理倾向的一种量度，在两项研究（总共N = 3,446名机械土耳其工人）中测试了这些竞争帐户。 我们发现，CRT性能与假新闻的感知准确性负相关，并且与从真实新闻中辨别假新闻的能力正相关-甚至对于与个人政治意识形态相称的标题也是如此。 而且，从思想上讲一致的标题上总的分辨力实际上要好于在思想上不一致的头条。 最后，标题级分析发现CRT与相对不可信（主要是假）标题的感知准确性负相关，与相对合理（主要是真实）标题的感知准确性正相关。 相反，CRT与感知准确性之间的相关性与标题与参与者的意识形态对齐的紧密程度无关。 因此，我们得出结论，无论故事是与一个人的政治思想观念相一致还是相悖，都可以使用分析性思维来评估标题的合理性。 因此，我们的发现表明，对伪造新闻的易感性更多地是由懒惰的思维驱动，而不是由游击党本身的偏见所驱动，这一发现为反击伪造新闻开辟了潜在的途径。

nodejs-聚合新闻 Node.js 服务器聚合 BBC 和 SKY 前 10 条新闻项目。 服务器每 10 分钟轮询一次 BBC 和 SKY RSS 提要，并汇总前 10 名提要。 自己试试 将此 repo 克隆/复制到您的本地计算机： git clone https://github.com/dixitanubha/nodejs-aggregate-news 安装模块： npm install 运行节点脚本 node newsAggregator.js 将浏览器指向：

asp.net 新闻管理系统 含课程设计报告

一：收费系统 1收费项目 2收费类别 3收费单 4根据类别和时间段统计报表 前三项黑盒测试，后一项白盒测试 二：学生成绩管理系统 内容： 1. 选课信息 2. 课程信息 3. 学生信息 4. 学生成绩录入 要求：1.根据分数段进行查询人数：0-59，60-79，80-100编写查询报告 2.绘制E-R图 3.编写数据字典 4.编写黑盒和白盒测试用例 5.编写测试报告 6.测试结果分析 注：越详细越好，考试时间再通知。试卷分为A、B卷，抽到哪一个不一定，所以都要好好准备一下。

Chinese News Hot Subtopic Discovery and Recommendation MethodBased on Key Phrase

German multi-task CNN trained on the TIGER and WikiNER corpora. Assigns context-specific token vectors, POS tags, dependency parses and named entities.