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Cell研究揭示生物神经元强大新特性,是时候设计更复杂的神经网络了!

深度学习(DL)或者人工神经网络(ANN)模拟了生物神经元? 这是个很大的误解。 ANN充其量模仿了一个1957年面世的低配版神经元。 任何宣称深度学习的灵感来源于生物的人都是出于种种营销目的,或者他压根就没读过生物学文献。 不过,仿生系统研究怕是要遇到阻碍了。 两篇最近发表于Cell上的神经元基因Arc的新发现,揭示了生物神经元更大的复杂性,其远比我们想象得复杂得多。 深度学习里的神经元实质上是数学函数,即相似度函数。在每个人工神经元内,带权重的输入信号和神经元的阈值进行比较,匹配度越高,激活函数值为1并执行某种动作的可能性就越大,不执行(对应函数值为0)的可能性越小。 虽然有个别例外情况(比如自回归神经网络Autoregressive networks),但多数深度学习算法都是这样工作的,比如感知器(perceptron)、卷积神经网络(C

美国遭遇网络攻击,对中国物联网安全有何警示?

美国当地时间2016年10月21日,为美国众多公司提供域名解析网络服务的Dyn公司遭3波“分布式拒绝服务”(DDoS)攻击。Dyn公司确认,其位于美国东海岸的DNS基础设施所遭受的DDoS攻击来自全球范围,严重影响推特、BBC、华尔街日报、CNN、星巴克、纽约时报、金融时报等网站访问。Dyn公司称此次DDoS攻击事件涉及IP数量达到千万量级,其中很大部分来自物联网和智能设备。 此次DDoS攻击事件涉及IP数量达到千万量级。 恰在人类社会进入“无人驾驶”的物联网时代之际,美国网络大面积中断,尤其是每个家庭身边的摄像头等普通设备,甚至智能豆浆机都可能参加网络攻击。我们自然会想,在“万物互联”时代,自己所面临的网络威胁到底有多大?同时,美国扬言以网络攻击报复俄罗斯话音未落,当即遭受大面积断网,不禁让人浮想联翩,网络攻击到底是谁发动的?面对愈演愈烈的网络攻击,人类社会应当何去何从? “无人驾驶”时代智能设备成为网络攻击主力军 这次美国大面积断网事件之所以严重,不仅是因为拥有强大网络战力量的美国对网络攻击防不胜防,还由于参与网络攻击的主力是居民家中的数码录像机、摄像头、路由器等普通设备。 当前,...

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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。