CV+圆桌对话：算法不是唯一考量，创业公司的商业闭环才是最大难点

CV+圆桌对话：算法不是唯一考量，创业公司的商业闭环才是最大难点 | CCF-GAIR 2017

2017-07-31 590

7 月 9 日下午，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的第二届CCF－GAIR全球人工智能与机器人峰会，进行到最后一天，CV+专场的圆桌论坛作为本次大会的最后一个议程顺利进行。圆桌讨论的主题是，计算机视觉渗透生活。本次圆桌由微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士担任主持人，他幽默但犀利的主持风格博得现场阵阵掌声。

参与本次圆桌的五位圆桌嘉宾包括：中科院计算所研究员、中科视拓董事长兼 CTO 山世光、阅面科技 CEO 赵京雷、图麟科技 CEO 魏京京、瑞为智能 CEO 詹东晖以及臻识科技 CEO 任鹏。

虽然大会已经接近尾声，但现场依然座无虚席，观众们也幸运地看到了六位大牛时而轻松愉快、时而严肃认真的讨论。

雷锋网(公众号：雷锋网)整理了本次圆桌的讨论全文。

梅涛：今天我们圆桌的主题是「计算机视觉渗透生活」。为什

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UIUC最新研究：对抗性样本是纸老虎，一出门就不好使！

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：众所周知，在图像识别领域，对抗样本是一个非常棘手的问题，研究如何克服它们可以帮助避免潜在的危险。但是，当图像识别算法应用于实际生活场景下时，我们真的需要那么担心对抗样本问题吗？近日，来自UIUC的一篇论文《不用那么担心自动驾驶中物体识别的对抗样本问题》给了我们解答。论文首先提出如下观点：大多数机器学习算法对于对抗干扰很敏感，只要从图像空间中精心选取的方向增加轻微的干扰，就可能会导致这个图像被训练好的神经网络模型误分类。此外，打印出增加过干扰的图像，然后把它们拍下来，这些拍下的图像仍然会被误分类，这也证实了现实世界中对抗样本的存在。这些失误让人们意识到将机器学习应用于现实场景下时，安全是否有保障。不过前面那些实验忽略了现实世界中物体的关键性质：相比虚拟场景下对图片单一的识别，在现实世界中，相

2017-08-01

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本周早些时候 Google 开源了 TensorFlow（GitHub），此举在深度学习领域影响巨大，因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。无疑，来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品，登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目，当周获得评星数就轻松超过 1 万个。对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub 上其实还有很多不错的开源项目值得关注，首先我们推荐目前规模人气最高的 TOP3：一、Caffe。源自加州伯克利分校的 Caffe 被广泛应用，包括 Pinterest 这样的 web 大户。与 TensorFlow 一样，Caffe 也是由 C++ 开发，Caffe 也是 Google 今年早些时候发布的 DeepDream 项目（可以识别喵星人的人工智能神经网络）的基础。二、Theano。2008 年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano 派生出了大量深度学习 Python 软件包，最著名的包括...

2017-08-01

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Spring

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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。