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AR红包被破解 支付宝除技术升级还说了什么?

在社交领域数次发力失败的支付宝,最近终于在AR红包上有翻身的迹象。 12月21日,支付宝正式公布了“AR实景红包”的玩法。AR实景红包基于“LBS AR红包”的方式,用户在发、抢红包时,都需要满足地理位置和AR实景扫描两个条件。简单地说,用户必须跑到发红包者藏下红包的地方,并对准藏有红包的物体扫一扫,才能领取到AR红包。 但是,好景不长,12月24日,虎嗅提出了两种破解支付宝AR实景红包的方法,一种是应用有大众基础的PS,一种是使用深度学习的方法。 支付宝很快在微博上进行了回应,表示已经对AR红包进行技术升级。直接扫描线索图片获得红包的概率进一步降低至百万分之一的概率,通过“PS”软件抢到红包的概率也大大降低。 以下为支付宝回应长文: 从该回应可以看出,关于技术究竟如何升级,支付宝并未做具体回应,但是建议用户可以选取独一无二的线索图以及设置领取范围避免被陌生人领取红包。 值得注意的是,12月23日,腾讯QQ的微信公众号也宣布将在2017年1月推出LBSA+R红包,QQ的AR红包是否会有相应技术避免被破解?雷锋网将进一步联系图像识别专家对此进行分析,敬请关注。 作者:李勤 来源:51CT...

机器学习如何“着陆”医疗行业?三位行业专家谈关键四点

雷锋网按:机器学习的融入带来的是医疗系统诊断准确性的大大提高,如今它不仅能为病患量身定制治疗方案,甚至还可以取代部分医生的工作。在此背景下,三位医疗行业专家就此谈了一下技术如何更好地“着陆”医疗行业,他们分别是Ernest Sohn、Joachim Roski、Kevin Maloy。 Ernest Sohn是Booz Allen数据解决方案和机器情报部门的首席数据科学家。他在开发和实施数据科学和分析功能方面有十多年的经验,包括预测分析,机器学习,自然语言处理,运营研究和数据可视化,以改善业务流程和决策。 Joachim Roski博士是Booz Allen Hamilton的负责人,专注于公共卫生和医疗服务,熟知对医疗保健、人口健康和成本/价值的测量、分析和改进。他了解一系列的医疗保健计划,改进、战略测量,分析和评估需求。 Kevi

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