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阿里云安全算法大赛震撼启动 这次玩的是“实战”

2018年7月底第三届阿里云安全算法大赛已正式启动,由阿里云安全主办,落地阿里云天池平台,以“恶意文件云检测”作为此次大赛的主题,打造一场更贴近真实场景的“实战” 演练。即日起至8月27日,诚邀中外顶尖算法工程师、高效学者,学生等算法精英参与。海外赛事平台也已同步开放。希望这次大赛能涌现更多未来的算法安全复合人才,现场将通过实战演练,技术交流,专家评点等多个环节,最终评选最佳的算法安全复合人才。 其实,在海量数据处理和各种攻击场景下,除了人工审核和规则提取,基于云上大数据的优势,机器学习算法在入侵检测,风控,情报溯源,漏洞挖掘,内容审核,误报去除等维度上提供着智能决策。不论是云产品还是云平台,算法在各个细节方面都深度参与,对扩大检测面,节省人力起着重要的作用。 在恶意文件检测方面,阿里云从一开始就注重积累数据和打标,从最初的基于文件

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自IBM的Shoebox与Worlds of Wonders的Julie Doll问世以来,语音识别技术已经取得了长足进步。甚至有报道称,到2018年底,谷歌Google Assistant将支持超过30种语言。除此以外,高通已经开发出了一款能够识别单词和短语的语音识别设备,准确率高达95%。而微软也不甘示弱,其呼叫中心解决方案(智能语音客服)比人工展开的呼叫服务更准确,更高效。 但需要注意的是,尽管在机器学习的加持下,语音识别技术取得了巨大的进步,但现在的语音识别系统还是不完美的。比如,不同地区的口音,让这项技术拥有了很强的“地域歧视性”。通常情况下,口音对人类来说不是什么大问题,有时还会让人感觉到一种异国风情的魅力,但是对机器而言,这是一条难以跨越的鸿沟,可能是其发展过程中面临的最大挑战。 研究显示口音是语音识别技术的挑战之一 最近,华盛顿邮报与Globalme和Pulse Labs两家语言研究公司合作,对搭载了语音识别技术的智能音箱设备的口音问题进行了研究,研究范围来自美国近20个城市、超过100名参与者发出的数千条语音命令,结果显示,这些系统在理解来自不同地区的人的语言时存在显...

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