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CNCF 宣布 KubeEdge 晋级为孵化项目

CNCF 发布公告表示,CNCF 技术监督委员会(TOC)已完成投票,同意将 KubeEdge 正式晋级为 CNCF 孵化级别的托管项目。 KubeEdge 是一个由华为云开源的云原生边缘计算平台项目,它建立在 Kubernetes 之上,将 Kubernetes 原生的容器编排和调度能力扩展到边缘,并为边缘应用部署、云与边缘间的元数据同步、边缘设备管理等提供基础架构支持。在追求边缘极致轻量化的同时,结合云原生生态的众多优势,解决当前智能边缘领域面临的挑战。 华为云云原生开源负责人、KubeEdge项目联合创始人王泽锋介绍称,该团队设计 KubeEdge主要用来来应对边缘计算中的三个主要挑战:即,云与边缘之间的网络可靠性、边缘节点的资源有限性以及高度分布式边缘体系结构的可扩展性。 KubeEdge的主要功能: 云边协同:确保可靠的消息传递,避免在不稳定的云边缘网络上丢失数据 边缘自治:云边网络不稳定或边缘故障并重新启动,边缘业务可以恢复并且正常运行 边缘设备管理:通过CRD实现使用Kubernetes扩展API管理边缘设备 轻量级边缘Agent:极致轻量级的边缘Agent(EdgeCo...

每日一博 | 对抗鲁棒性使得神经网络又强又怂

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。 为解决这一问题,研究者相继提出了许多方法,其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而,经过对抗训练后神经网络对于正常样本的性能往往会下降,这一问题引起了学术界的广泛关注,这种准确度与鲁棒性之间互相妥协的本质原因仍未被找出。 在这一工作中,讲者及其团队从正则化的角度来研究神经网络的对抗鲁棒性。嘉宾团队指出,经过对抗训练之后的网络在特征空间的绝大多数方向上将被平滑,导致样本集中于决策边界附近;换言之,经过对抗训练的网络输出往往是相对低置信度的,这种网络对于正常样本的性能往往也是更差的。 研究表明,我们应该以更温和的手段来构建对抗鲁棒性,避免过度正则化。 温宇馨,本科毕业于华南理工大学,目前在华南理工大学几何感知与智能实验室就读博士三年级,导师为贾奎教授。研究兴趣包括计算机视觉与机器学习。已在相关领域的国际顶级会议期刊如ICML, TPAMI等发表多篇论文。 一、对抗样本与对抗鲁棒性 在温宇馨同学提到的这个案例中,第一张熊猫的图片在神经网络中以57.7%的置信度识别为熊猫;但把第二张熊...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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