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麻省理工发布无声沟通 AI 设备 AlterEgo

麻省理工学院(MIT)近日推出了一项令人瞩目的新技术 ——AlterEgo。这是一款非侵入式的可穿戴 AI 设备,能够让用户在无需说话的情况下,通过捕捉神经肌肉信号与设备进行交流。 AlterEgo 的工作原理非常独特。当用户在心中发声时,大脑会向喉部等相关肌肉发送神经信号,进而产生微弱的肌电信号。AlterEgo 通过多个精密的电极传感器捕捉这些信号,并将其转换为可识别的语言输出。 设备的设计与传统耳机相似,佩戴于头部和面部,电极传感器布置在面部和颈部的关键位置,以确保高质量信号采集。为了提升信号的稳定性和清晰度,AlterEgo 采用了金镀银电极和导电膏。 捕捉到的神经肌肉信号经过一系列复杂的信号处理流程,以消除噪声和干扰。具体来说,系统采用了偏置信号抵消技术来消除交流电干扰,并使用巴特沃斯滤波器去除高频噪声。经过这些处理,信号最终被转化为梅尔频率倒谱系数特征。 接下来,经过卷积神经网络(CNN)的处理,AlterEgo 可以将无声的言语信号分类为特定的词汇,准确率高达92%。处理结果通过骨传导耳机反馈给用户,实现双向无声交互。 这项技术的应用场景非常广泛。例如,用户可以无声地进...

Claude Code 自动化安全审查功能将“漏洞”误报为“安全”

Anthropic 最近在其 AI 编程助手 Claude Code 中推出了自动化安全审查功能,允许开发者使用 /security‑review 命令检测代码中的安全漏洞,包括 XSS(跨站脚本)、授权绕过、SQL 注入以及依赖性漏洞等。 根据 Checkmarx 的评估,这一 AI 驱动的安全审查能够发现一些传统静态分析工具容易忽略的问题,提高了代码安全检测的效率。然而,研究者也指出,这类工具并非完美。Claude Code 在处理使用 Python 数据分析库 pandas 的远程代码执行漏洞时未能准确识别,甚至将其误报为“安全”。 此外,自动化安全审查可能带来新的风险,包括在执行代码检测过程中可能触发系统漏洞或导致不稳定。研究者提醒,虽然 AI 安全审查能够节省时间和人力,但仍需要与严格的人类审查和综合防护机制结合,才能真正保障软件安全。

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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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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。