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将关闭面部识别 Facebook这次是关注用户隐私还是做个公关姿态?

据报道,近日,出于对照片面部识别技术的担忧,Facebook(即现在的“Meta”)决定在未来数周内停止使用面部识别系统。此外,Facebook还表示,将删除约10亿份用户“面纹”(faceprints)数据,这些数据可用于照片标签功能,是其面部识别系统的一部分。 Facebook的人工智能副总裁杰罗姆·佩森蒂(Jerome Pesenti)称,大约有三分之一的用户(约10亿人)选择了使用这一面部识别服务。 那么,Facebook这次是真的开始关注用户的个人隐私了,还是仅仅只是做出一个公关的姿态? Facebook如何使用面部识别技术? 当用户选择使用这一技术时,Facebook将扫描用户的“面纹”,并据此在其平台上查找与他们相关的照片和视频,然后,向用户建议对这些照片和视频进行标记。 用户也可使用这一技术来探查是否有其他人在Facebook上冒充他们。此外,这一技术还可为视觉障碍人士提供帮助,告诉他们有谁出现在他们拍摄的照片里。 Facebook为何要停止使用这一技术? 佩森蒂说,虽然面部识别技术是身份验证的强大工具,但它对用户隐私的保护提出了很高的要求。他指出,这一技术能否获得安全...

MRS HetuEgine的数据虚拟化实践

摘要:华为MRS云原生数据湖平台的HetuEngine就是一款解决大数据时代跨源跨域问题的数据虚拟化引擎。 本文分享自华为云社区《基于华为云原生数据湖MRS HetuEgine的数据虚拟化实践》,作者: 前锋 。 数据虚拟化是指一种数据管理方式,允许应用在不关心数据源的数据格式及物理存储位置的情况下以一种统一的方式获取和使用整个组织中所有的数据。与数据虚拟化方式对应的一种方式是传统的ETL方式,数据经过抽取、转换和装载的过程,将不同系统的数据收集到一个统一的物理系统中,并经过标准化处理进行格式的统一。数据虚拟化的特点是不改变数据存储位置,实时访问。根据Gartner发布的数据管理技术成熟度曲线,数据虚拟化技术已经进入了生产成熟期,相关理论和技术也已经成熟,如果企业正在受困于各系统或者各部门数据无法高效打通的问题,可以考虑采用数据虚拟化技术。 早期的一种数据虚拟化实践是数据库联邦,在不同的数据库之间建立JDBC/ODBC连接的方式,以标准SQL的方式跨数据库进行数据实时访问。这种方式在传统数据库模式下一定程度上解决了跨数据源实时数据访问的问题。但是在大数据时代,数据的存储和访问方式已经完...

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