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人工智能(AI)与物联网(IOT)的混搭受热捧

在人工智能获得非凡进步的同时，物联网获得了更大的发展。当物联网中融入了AI，不仅可以让设备听懂声音、看懂图像，还能令其自主学习。如果没有AI，IOT将不会很智慧;如果没有IOT，AI将不会很强大。

2018-07-16

知识图谱的独特之处——深度学习无法解决的人工智能

知识图谱的独特之处——深度学习无法解决的人工智能摘要：2018云栖大会上海峰会,阿里云高级算法专家林奈对特定领域知识图谱的构建及应用案例进行讲述，最近几年知识图谱有一些过气，但是由于一些知识性问题深度学习解决不了

2018-06-22

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，才能在对比两张照片以确定是否同一人时达到最低错误率——完全正确当然最好。该研究的结果是，人与机器的组合比单个人的准确率要高，也就形成了更高的生产力。之所以会产生这样的结果，是因为人和机器各自具备的优缺点不同，协同工作时正好能扬长避短互相弥补。研究人员发现，最好的机器与最优秀的人，其表现相差不大。另外，人类面部审查员与机器学习结合能取得最佳准确度得分 1.0 (不出错)。而想要在不用机器学习的情况下取得同样的1.0表现，则需要4名经过训练的面部审查员或3名超级识别者。如果这些结果代表着AI在网络安全应用上的普遍现象，也就意味着我们可能正快速接近一个临界点。目前，算法并不比经过训练的专业人士好多少，但如果机器学习学习算法为人所用，它们就能提升性能并减少所需人力。虽然AI本身不是什么新鲜事物，但过去几年其应用和功能有了长足进展。如果上述研究是在3年前做的，最好的计算机算法可能也仅仅与未经训练的普通学生表现相当。如今，顶尖算法的表现已经与经验丰富的专业人士毫无二致了。其中蕴含的意思就是，虽然我们尚不能完全依赖机器学习算法决策，但如果算法品质持续改善，那一天终将到来。我们目前就已经达到能用AI减少人力资源依赖的程度了。最好的结果不是来自专家团队搭配机器学习，而是单个专业人士与最好算法的配合。 Tim Sadler，机器学习电子邮件安全公司Tessian共同创始人兼CEO。他表示：“新问题的最优解决方案往往是有人和机器共同找出来的。但是，随着越来越多的数据被打上标记，随着越来越多的研究人员投身AI研究，机器学习模型总体上在往更准确更自治的方向走，越来越不需要人类‘操作员’的存在了。其中一个例子就是医疗影像诊断。该领域里，如今深度学习模型已经在癌变组织早期诊断中大幅超越了放射科医生，即将变身AI万能诊断师。” 不过，Tim Sadler 并不认为人脸识别算法已经达到医疗影像诊断中AI所企及的高度。人脸识别技术还很新，尽管机器学习正快速颠覆该领域，但很明显这项技术并不完美，比如家族特征有时候就能蒙过人脸识别技术的验证。人脸识别专家和机器学习算法的紧密合作还将持续数年，在类似的颠覆出现之前，专家还将继续修正机器的错误，并正确标记数据。 NIST的研究专门针对的是人脸识别，但基本的原则适用于生物特征识别和网络安全中的各种机器学习用例。首先，机器学习算法通过输入收集有关某情形的各种细节，然后将该信息与所存储的数据进行比较，判断这些信息代表着什么。计算机根据所收集的信息排演各种可能操作，预测哪一种是最有可能成功的。 AI在网络安全领域越来越举足轻重，尤其是在用户身份验证面临更多挑战的当下。但是，AI技术必须能够自适应复杂困难场景，比如人脸被部分遮挡，或者光线不足以保证图像精度而错误接受率又很低之类的。英国阿尔斯特大学教授，IEEE高级会员 Kevin Curran 博士举出了苹果 Face ID 中AI应用的例子： Face ID 通过往人脸上投射3万个红外点阵来产生3D网格面。由此产生的人脸识别信息本地存储到苹果的A11仿生芯片中的安全区域。前置红外传感器是是传感深度的关键。早期人脸识别功能，比如三星去年推出的产品，太容易被面具和2D照片骗过了。苹果宣称，其 Face ID 不会屈从于这些小伎俩。不过，有人已经宣称，用3D打印头部的方法可能骗过 Face ID。但我们并未看到该黑客手法经过测试。该NIST研究仅仅展现了人脸识别算法的有效性，其结果不能自动应用到其他机器学习算法上。但无论如何，基本结论还是可以用到物理安全和网络安全领域的很多其他AI用例上的。 AI改进的脚步很快。虽然AI技术不能完全替代人类，但多个AI联用或人类专家搭配AI使用，能提供最大的有效性。情势已经很明显了：人与机器的正确结合具备提升性能和减少开支的潜力。原文发布时间为：2018-06-6 本文作者：nana 本文来自云栖社区合作伙伴“安全牛”，了解相关信息可以关注“安全牛”。

2018-06-05

如何使用 Java 语言为 Hyperledger Fabric 编写区块链链代码智能合约

面向 Java 开发人员的链代码简介您或许听说过区块链，但可能不确定它对 Java™ 开发人员有何用。本教程将帮助大家解惑。

2018-05-20

2016年人工智能、云计算、大数据版块发展大事记

大数据丰富着处理燃料，云计算提供者云端处理平台，而人工智能恰是让这些数据在平台上“跑”起来的引擎。

2018-05-13

智能互联网时代来临，最先爆发的AI应用会是语音吗？

这几年，后移动互联网时代迎来了几波潮流：O2O、智能硬件（智能汽车、智能家居、智能可穿戴等等）还有互联网+，这些场景给语音提供了大量的应用场景。

2018-05-07

华为发布智能网络新等式，AI+SoftCOM=“永不故障”的自治网络

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》【51CTO.com原创稿件】“构建万物互联的智能世界”是本届华为全球分析师大会的主题，在华为新的愿景描述中，华为将“把数字世界带入每个人

2018-05-02

百度天工携手康力电梯打造电梯物联网智能时代

近日，在2016中国数字经济与创新发展大会上，百度云与康力电梯举行签约仪式，在电梯物联网以及智能制造领域建立全面战略合作关系，构建基于百度天工的康力电梯智能电梯物联网云平台，推动电梯维保行业的数字化创新和智能化变革

2018-05-01

中国人工智能芯片行业正引来一个高潮

而推动这一波人工智能发展的最重要的因素之一就是数据。中国的人工智能市场，可以大致分成数据中心/云端训练和推理、边缘(雾)计算推理(和训练)以及设备端的推理等三个大类四个小类。

2018-04-26

2017年人工智能行业9大预测：某些职业将被取代

美国科技博客VentureBeat近日撰文，对2017年的人工智能行业发展进行了预测。以下为原文内容：人工智能成了2016年的热门话题，短期内似乎不会降温。

2018-04-22

2017年度未来人工智能发展的几大趋势？

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

2018-04-18

Vectoraic：中以人工智能+区块链，再掀无人驾驶热潮

指纹识别、人脸识别、智能搜索、智能机器人……，这些我们已经耳熟能详的技术都属于人工智能的序列范围之内，近30年来，人工智能在很多学科领域都获得了广泛的应用，人工智能的时代已然来临，那如果在人工智能的基础上

2018-04-18

行业报告丨2017中国人工智能产业图谱

如上图所示，A轮及以上融资比例较高，占总融资笔数的58%，这些人工智能初创公司的主要发展方向也各不相同：新智元属于人工智能资讯平台；深醒科技专注人脸识别技术；推想科技则属人工智能医疗影像诊断领域。

2018-04-15

人工智能CC特征码防护及DDOS防护（防住+效果=真能防）

一、多层防护结合硬件防火墙超百G防护网络应用层CC防护多个高防节点智能分流1.支持http及https协议防护 2.服务器无需任何变动，即可使用我们的高防服务 3.隐藏源IP地址，保护源服务器不被攻击

2018-04-12

智能合约的核心思想、语法重点、编程模式、示例、规范及架构

目录智能合约简介智能合约例子合约编程模式COP 合约语法重难点限制和规范合约架构什么是智能合约一个智能合约是一套以数字形式定义的承诺（promises），包括合约参与方可以在上面执行这些承诺的协议

2018-04-11

MIT与商汤科技成立人工智能联盟，共同推动AI发展

2月28日，美国麻省理工学院（以下简称MIT）与中国领先的人工智能平台公司商汤科技SenseTime宣布成立人工智能联盟，共同探索人类与机器智能的未来。

2018-04-11

全国首个硬科技体验馆亮相咸阳机场，汇聚千种智能产品

原来，这里是由中科创星联合机器时代，共同打造的西安军民融合硬科技市场应用落地平台——硬科技体验馆。

2018-04-09

有了这份人工智能思维导图书单，年薪百万不是梦

麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语。它是人工智能历史上的一个重大里程碑。纽厄尔、萧伯纳和西蒙开发了一个叫作“逻辑理论家”的推理程序。

2018-04-09

智能AI为您解决审核难题

背景近些年来，视频直播快速发展，大量的直播平台如雨后春笋一般出现，但是这同样给直播内容的监管带来了巨大的挑战，一方面国家对于直播内容监管的要求日益严格，另一方面相对于文字内容的审核，多媒体内容的审核复杂度更高

2018-04-07

人工智能学家遇上脑科学家：“脑洞”究竟有多大

在近日由中国科学院学部主办，中国科学院自动化研究所等协办的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上，就有不少业内人士提出这样的遐想：建设支持深度学习的新型计算机群，已成为一些人工智能研究的必然选择，那么人工智能研究究竟需不需要量子计算机那样的计算能力

2018-03-26

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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