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人工智能应用于网络安全上的局限与未来

近日,NIST研究测试了184名人类和4种最新人脸识别算法的识别准确率,并将研究结果发布在美国科学院学报。人类识别员由3组人构成:一组是87名经过训练的专业人员,一组是13名所谓的“超级识别者”(天赋出众的人);还有作为对照组的84名没经过专门训练的普通人。 不出意外,经过训练的专业组的表现明显优于未受过任何培训的对照组。但令人惊讶的是,如果单打独斗的话,无论是人类专家还是机器算法,都给不出最准确的结果。只有人类专家搭配上最好的算法,才能得到最好的表现。 NIST电子工程师 P. Jonathon Phillips 评论道:“我们的数据显示,最好的结果出自面部审查员与最好算法的组合。两名人类面部识别专家搭档确实能提升准确率,但不如一名人类专家与最佳算法的组合表现好。” Vectra安全分析主管 Chris Morales 解释说:“NIST的研究采用了名为卷积神经网络的深度学习。因为其分析是基于像素而不是基于整幅图像,该深度学习被证明在图像识别上相当有效。说白了,它看到的不是整个森林,而是一棵一棵的树。” NIST研究人员想要弄清的问题,是多少个人或多少台机器结合起来,才能在对比两张照...

解读阿里云AI产品矩阵:目标是打造最强中国云计算能力

在近日举办的阿里云栖大会武汉峰会上,阿里云AI产品矩阵的亮相作为压轴大戏出场,这也是阿里云首次曝光了人工智能产品家族,全方位公开AI产品体系,AI作为阿里云,乃至阿里巴巴集团技术应用和市场战略的重要一环,承载了阿里怎样的思量? AI产品矩阵全亮相 产业界目前对AI的期待不一而同,有些企业希望通过AI实现让机器人探索大自然,建立媲美自然的数字神经系统,或者战胜重大疾病等远大的目标,这些想象虽很美好,但却需要厂商持续不断的海量投入和长远的攻关,起码在现阶段仍不可能完成。 而阿里云对于AI的思考不同,在近期阿里云栖大会武汉峰会上,阿里云产品总监何云飞表示,以阿里巴巴内部验证过的AI产技术带来实际效率提升的能力,借由阿里云的平台以最方便的API方式让所有企业都能够容易的获得AI能力,这是阿里云在AI层面的战略和思路。 雷锋网(公众号:雷锋网)了解

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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。

Rocky Linux

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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。

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