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【人脸识别终结者】多伦多大学反人脸识别,身份欺骗成功率达99.5%

在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如,这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据,并且,这些算法在不断改进。 现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统。 他们的解决方案利用了一种叫做对抗训练(adversarial training)的深度学习技术,这种技术让两种人工智能算法相互对抗。 现在,深度神经网络已经被应用于各种各样问题,如自动驾驶车辆、癌症检测等,但是我们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域,在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络,使其将图像错误地分类。 这种被干扰的图像被称

加拿大AI有多强?一年投入60亿,吸引Hinton、Bengio等大神

提到人工智能,人们会联想到亚马逊、谷歌、腾讯和百度等美国和中国的公司。 加拿大没有这样的大型科技公司,但它正在全球人工智能地图上留下自己的印记。 多年来,加拿大政府投入了数十亿美元用于人工智能研究和开发,包括建立专门的研究机构和培养数千名研究人员和计算机科学家。 这样的结果是:形成一个极其丰富的人工智能生态系统,包括60多个实验室、大约650家初创企业、40多个加速器和孵化器,以及大量将人工智能应用于医疗、金融、制造业和其他行业的学术实验室。 这一切是怎么发生的? 一年研发投入超60亿,吸引Hinton、Bengio等大神 加拿大国际贸易部长François-Philippe Champagne说,加拿大的成就是世界一流大学、顶尖研究人员和科学家以及开放的移民政策结合的结果。“这使得加拿大成为一个人工智能热点。我们正在大力培养人工智能人才。”

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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。

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