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华为发布机器视觉下一代摄像机及2020年新品

【中国,杭州,2020年5月25日】今日,以“创视纪|开启智能世界之眼”为主题的华为HoloSens下一代摄像机暨2020年新品发布会在钱塘江畔盛大召开。本次发布会重磅推出了六大新品,包括全新的下一代“四无”生态型摄像机以及超高密智能视频存储平台、AI超微光卡口摄像机、双光谱热成像摄像机、AI双模球型摄像机和5G摄像机等产品。同时发布了十大场景化解决方案,精准覆盖重点场景。 华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰表示:在数字经济的发展中,数据基础设施将发挥关键支撑作用,机器视觉是数据基础设施非常重要的一环。65%的行业数字化信息来自视频,机器视觉与生活、娱乐、通信、生产、安全的深度结合,将是一个千亿美元的巨型市场。未来,华为将持续加大在机器视觉领域的研发和投入,把华为HoloSens打造成为机器视觉第一品牌,将产业推向一个全新的高度。 华为数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰致辞 华为机器视觉领域总裁段爱国进一步表示:华为机器视觉的梦想是“用智慧之眼感知万物,点亮智能世界”,将不断引入华为公司各领域的黑科技,为客户提供具有竞争力的“全息感知”和“端边云”协同解决方案,成为机器视觉产业领导...

在网络安全领域应用机器学习的困难和对策

网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难,但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难,并试着解决它们。 基于机器学习、深度学习的网络安全应用研究是近年来网络安全领域里的一个热门研究方向。从可见的资料上来看,安全专家已经在异常进程行为检测、恶意代码检测、网络入侵检测等方面进行了广泛的学术研究。但是我们的直观感受是,主流安全厂商并没有大规模部署和使用这些技术,市面上声称采用的机器学习、深度学习的安全产品也相当有限。相比于机器学习、深度学习在人脸识别、推荐系统、舆情监督等方面的大规模成功应用,其在网络安全领域表现平平必然存在某些特殊的原因。本文将深入探讨机器学习、深度学习等技术在网络安全领域的应用面对的困难及其相应对策。虽然这些困难并没有使机器学习、深度学习成为网络安全领域的一个不合适的工具,但这些困难却是导致业界没能大规模采用机器学习、深度学习技术的主要原因。同时又由于近年来媒体的报道更倾向于夸大人工智能技术的成果,而忽略它们所存在的缺陷和困难,显得导向偏颇。对此,与决策者而言不应该只被其表面的光鲜所迷惑,而应该对...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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