今日科技联播：中国团队夺得MegaFace百万人脸识别冠军，精度99%再创记录
一场脸对脸的较量，中国团队获MegaFace百万人脸识别冠军，一不小心就破了世界纪录！创可贴也越来越智能了，内置处理器可随时跟踪你的伤口情况；山东破获特大公民个人信息案，11家公司日均贩卖一亿三千万余条信息，你的个人信息被窃取了吗？一起来看看今天的科技头条吧！
图普科技在国际权威海量人脸识别数据库MegaFace中，以99.087%的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹，参加这项测试的还有来自Google、微软中国、百度、腾讯等公司的AI团队。与知名的人脸识别评测LFW数据库侧重于对比两张人脸照片是否具有相同身份不同，MegaFace以海量人脸注册情况下的识别率为重要指标，难度更大。
工业和信息化部与德国签署《关于自动网联驾驶领域合作的联合意向声明》
当地时间2018年7月9
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生物识别技术将终结密码时代？或许没那么简单...
首先，让小智君（ID：Aiobservation）猜猜看，你惯用的密码是什么呢？是不是“123456”、“123456789”、“qwerty”、“password”、“123456a”、“qwe123”、“zxcvbnm”...其中的一个呢？如果有被小智君猜中的，那你就需要马上更换密码了。 事实上，小智君的猜测也不是空穴来风，它们是根据近期被一家研究机构披露的关于世界上最常见的使用密码而来。不管是银行卡、社交网站、手机登陆还是电子邮箱等，生活中我们需要用到密码的地方很多。而为了不混淆或者忘记不同登陆地点的密码，通常情况下，我们会使用自己最熟悉最的数字加字母的组合作为自己的通用密码。 不可否认，单一的长期使用的密码会给自身的财产带来危机，这也是安全研究人员鼓励大家经常更换密码，且尽量为不同设备设定不同密码的原因。然而有人会说，密码设多了容易忘记，那怎么办呢？就是在这种情况下，生物识别技术应运而生。 何为生物识别技术 专业地说，生物识别技术是将计算机与光学、声学、生物系统传感器以及生物统计学原理等高科技手段进行密切结合，再利用人体固有的特性来进行个人身份的鉴证，像指纹识别、人脸识别、虹膜...
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AI学习笔记——End-to-End(端到端)的深度学习
1. 什么是End-to-End 学习 要知道什么是End-to-End学习首先要知道传统的非End-to-End学习是什么。以语义分类（判断评论为正面评论还是负面评论）为例，非End-to-End的学习需要对语音识别之前要经过两步处理：解析器(Parser) 注释文本和情感分类器(Sentiment Classifier)预测文本。 解析器是对文本进行标注，比如形容词（好，坏，糟糕等），情感分类器再来预测文本是正面的还是负面的，整个过程如图： End-to-End 学习不需要这些步骤，像黑盒子一样一步到位解决问题。神经网络算法就是一个被广泛应用的End-to-End学习的算法。End-to-End 算法尤其适用于数据量巨大的机器学习任务中。 2. 更多End-to-End 的例子 在语音识别领域，非End-to-End 的学习大致经历：计算特征解析得到人工设计的频谱特征，音素(Phonemes)识别器识别语音中的“音素”和最终识别三个步骤： 然而End-to-End 也只需要一步就搞定了 3. End-to-End 学习的优缺点 非End-to-End的学习算法中，需要人类做大量的前...
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