在线新闻和信息来源是方便且可访问的方法来了解当前问题。例如，超过3亿人在全球Twitter上参与帖子，这提供了传播误导信息的可能性。在许多情况下，由于虚假新闻，已经犯了暴力犯罪。这项研究介绍了Covidmis20数据集（Covid-19误导2020数据集），该数据集由2月至2020年7月收集的1,375,592条推文组成。Covidmis20可以自动更新以获取最新新闻，并在以下网址公开，网址为：HTTPPS://GITHUB.COM./github.com./github.com。/一切guy/covidmis20。这项研究是使用BI-LSTM深度学习和合奏CNN+BI-GRU进行假新闻检测进行的。结果表明，测试精度分别为92.23％和90.56％，集合CNN+BI-GRU模型始终提供了比BI-LSTM模型更高的精度。
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随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。
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