2017GeekPwn安全极客大赛重磅开启黑客颠覆眼见为实-低调大师

2017GeekPwn安全极客大赛重磅开启黑客颠覆眼见为实

2017-11-05 568

在认证一件事情的真实性上，眼见为实似乎是亘古不变的人类社会认知准则。然而随着AI产品逐渐渗入到人类生活，在2017GeekPwn安全极客大赛上，这一准则或将被颠覆。“眼见”将不再真实，“耳听”将成“骗局”，甚至“立字为据”都将被黑客颠覆。

2017GeekPwn安全极客大赛将于10月24日和11月13日分别在上海及硅谷举办。今年，GeekPwn以“解构行动”为主题，在持续探索智能领域安全新维度的同时，还将脑洞向人工智能领域延伸，增设“人工智能安全挑战赛”专项及场景赛和“AI 仿声验声攻防赛”，邀请全球顶尖AI黑客对已发布的AI 服务、产品、库、框架等发起挑战。

如何攻破人脸识别门禁系统，将成为本次赛事的挑战报名项目之一。如今，刷脸解锁、刷脸支付、刷脸取款、刷脸进门，“刷脸时代”已在逐渐改变着人们的生活方式。但作为身份验证的新型手段，各

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【机器学习调查】脏数据最棘手，逻辑回归最常用

数据科学社区Kaggle的最新调查显示，机器学习和数据科学研究者在被问到工作中面临的最大障碍时，最常见的回答是“脏数据”，其次是缺乏该领域的人才。此外，他们最常用的方法是“逻辑回归”，而神经网络只排在第4位。想象一下机器学习研究者的生活，你可能会觉得很令人向往。你会给自动驾驶汽车编程，在科技界的巨头公司工作，而你编写的软件甚至可能导致人类的灭亡。太酷了！但是，正如最近一项针对数据科学家和机器学习研究者的调查所显示的，这些期待需要调整，因为这些职业面临的最大的挑战是一些相当平常的事情：清洗脏数据。这是来自数据科学社区Kaggle（今年早些时候被谷歌收购）的一项调查。该网站130万会员中，约有16700人回答了问卷调查，当被问及工作中面临的最大障碍时，最常见的回答是“脏数据”（dirty data），其次是缺乏该领域的人才。 “工作中遇

2017-11-06

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日前，德勤全球发布了《2017科技、传媒和电信行业预测》报告，其中涉及到生物识别、5G网络、数字化变革、平板电脑发展趋势研究等多项内容。其中在《边缘“大脑”：机器学习移动化》一节中，德勤提出了机器学习移动化的大趋势，并就其来龙去脉进行了简要论述。雷锋网将针对此章节内容为您进行重点分析解读。根据德勤全球的预测，2017 年超过3亿部智能手机——或售出的超过五分之一——将具备机载神经网络机器学习能力。这些计算机模型旨在模拟人脑结构与功能的方方面面，用各个组件来代表神经元及其互连情况。也就是说，机器学习将真正走入这一我们最常见的移动端设备，智能手机。在总结这一趋势之外，德勤提出以下三个主要论点：机器学习移动化的历史变迁趋势机器学习移动化的必然性移动端机器学习在中国的发展现状和未来趋势从核心到边缘：分布式智能发展简史纵观计算机发展史，我们

2017-11-06

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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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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。