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OSChina 周日乱弹 —— 请务必让我分担他们的痛苦!

Osc乱弹歌单(2019)请戳(这里) 【今日歌曲】 @clouddyy :分享石元丈晴的单曲《Why》: 《Why》- 石元丈晴 手机党少年们想听歌,请使劲儿戳(这里) @一代码哥 :当他妈狗屁的程序员,天天晚上下不了班,当他妈的背锅侠,天天给人测到半夜 估计最难过的是家人了吧? 天天不在家, 狗子都跟别人跑了。 “我已经找到新主人了。不要再为抛弃我内疚了。” 可以趁机对自己好一点。 趁着夜色去觅食吧。 @CollinSalem :粥糊了,大排档时间,减肥?不需要 感觉棒极了, 可以边吃边看手机了。 “只是你女装没人家这么好看。” 不过作为程序员可以自己做吃的。 @ArcticF0X :晚餐 “通过切换俄罗斯方块、上古卷轴、孤岛危机三款游戏,甚至还能改变火力大小。” 真是棒极了, 算了算时间。 明天就是周末了! 理想里的周末是这样的, @某某提 :周末 但你的周末不是呀, 你的周末是这样的, @Nanao :正常上班 福报 。 你要努力工作, 忘了老板怎么给你讲公司前景的么。 对于这种情况, 你也只能羡慕, @燕山隐士 :真羡慕你们有周末的 我都快867了 当你辛辛苦苦干完工作 去找...

DeepFakes 伪造的照片能骗过你,但骗不过深度神经网络

在某位开发者打开了 Deepfakes 的潘多拉魔盒之后,以假乱真的人工智能伪造照片技术,已经引发了各界的广泛争论。好消息是,加州大学河滨分校 Amit K. Roy-Chowdhury教授带领的一支研究团队,已经开发出了一套高水准的深度神经网络,能够分析一张照片是否经由 DeepFakes 伪造。 (图自:加州大学河滨分校,viaNew Atlas) 研究期间,团队向他们的深度神经网络投喂了大量的篡改和非篡改照片数据集,并对其作出相应的计算机标记。 自被篡改的图片中,团队突出显示了被数字化添加到镜头中的对象的边界像素。此前已有研究人员证实,伪造照片的不寻常物体边界,会较真实物体更加平滑或有所不同。 虽然人眼不一定能够检测到这些差异,但计算机可以对异常像素进行逐个的检查,然后将标记的数据集输入深度神经网络。 这是一套模拟人脑的松散建模算法,旨在识别原始数据中的模式。基于此,该深度神经网络将学会识别数字添加进去的图像指示边界。 当它随后显示来自数据集外部、此前没见过的照片时,就能够在很大程度上辨别出经过 Deepfakes 伪造的照片。 需要指出的是,尽管这套系统目前仅适用于静态照片,但...

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