关于 云浮开医院证明检查报告 微电152—9212&md 的搜索结果,共1002
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击
每一个格子(i,j) 代表针对算法模型i 产生的对抗图片,在其他算法模型j 上验的结果,百分比表示所 有对抗性图片中被识别成原图片类型的比例。可以看出,当同一个图像识别系统被用来 构造和验对抗性图像时(白盒攻击模型),百分比为0。这说在白盒攻击模型中, 构建对抗性图像的效果非常好,全部不能正确识别。当验模型和构造模型并不一致时, 大部分对抗性图像的百分比也在10%-40%之间动,该结果有效了对抗数据在 不同算法之间有一定的传递性。 表1 针对不同源机器学习模型构造的非定向对抗性攻击方法(单网络优化方法)在目 标模型的攻击效果。其中,ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152,GoogLeNet,Incept-v3 和VGG-16 是当下流行的深度神经网络图像识别系统。 表1 针对不同源机器学习模型构造的非定向对抗性攻击方法(单网络优化方法)在目 标模型的攻击效果。其中,ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152,GoogLeNet,Incept-v3 和VGG-16 是当下流行的深度神经网络图像识别系统。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚计算
建设基地需要的数据中心、网络、力资源必须从当地采购,如果当地缺乏这些资源基地无法建设和生产运行。 数据中心的要求不高,简单理解成一个做好恒温恒湿除尘防盗的车间厂房,对交通和区位没太高要求。 数据中心的网络接入和力接入是核心需求,一个数据中心每年网络接入费用都在千万以上,当地运营商必须提供物美价廉的网络资源。数据中心对力的要求是大量且稳定,数据中心每年的力消耗都在数万千瓦以上,其力使用优先级等同于手术室,绝对不能接受拉闸限。 服务器就是高功耗高价格的专业脑,计算企业的采购规模一般远大于政企集采,他们能从硬件厂商那里拿到极限低价,政府和国企能提供的更多是采购资金的支持。 计算是一个商业服务,不仅需要硬性支持,还需要足够的环境和政策支持。当前计算公司聚集在一线大城市,环境规范稳定但成本极高竞争压力极大,计算企业也在尝试向二三线转移突围。二三线城市不仅要积极准备计算硬性资源,还可以用合作融资、税收优惠等等灵活政策承担产能转移的,最终说服计算公司将GDP和税收留在当地。 计算平台提供的都是互联网服务,大量的互联网服务部署在本地会有极大的管控压力。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的平台账户体系
前文是说注册阶段的法务承诺,到使用过程中平台又会有各种奇怪的“资格认”“功能审核”等问题。平台要规避自注册客户的政策法规问题和恶意欠费问题,但这和大客户有什么关系?供应商用“认”“审核”这类词跟甲方说话就是态度不端正,这又是一句“客户你好,你要服从管理,爱审不审,不审就滚”。这类甲方的身份资料是公的,也不会恶意赖账,这时应该由乙方主动记录合规信息,后台透完成功能通,设置消费和透支上限。 假设客户是成长型公司,以前CEO创建的账户让员工继续使用。某天CEO被老婆打了一顿,因为他的网购记录有给“丽丽”订花和房;或者网警约谈该倒霉蛋,警他不要用网盘传播非法视频;也可能CEO打聊天工具,发现自己很多幼稚鸡汤文给投资商。不要误会是有人要整这个CEO,SSO单点登录多项服务,同事用混了账户也正常。 如果客户放弃使用某之后,原账户不注销滚动欠费几千万怎么办?巨头们都是横向一体化经营,搞不好会和客户有竞争,霸王注册条款下的法务风险确实存在。 一个企业服务的账户不应该由客户注册,而是供应商主动提供,像IDC和CDN就会主动给客户提供带宽的账户。
h****l 2018-07-09
大数据时代下的隐私保护(二)
举个例子,居住在海淀区五 道口的小经常在网上购买子产品,那小的姓名、购买偏好和居住地址算不算是隐 私呢?如果某购物网站统计了用户的购物偏好并公部分数据,公的数据中显示北京 海淀区五道口的用户更爱买子产品,那么小的隐私是否被泄漏了呢?要弄清楚隐私 保护,我们先要讨论一下究竟什么是隐私。 对于隐私这个词,科学研究上普遍接受的定义是“单个用户的某一些属性”,只要符合 这一定义都可以被看做是隐私。我们在提“隐私”的时候,更加强调的是“单个用户”。 那么,一群用户的某一些属性,可以认为不是隐私。我们拿刚才的例子来看,针对小 这个单个用户,“购买偏好”和“居住地址”就是隐私。如果公的数据说住在五道口 的小爱买子产品,那么这显然就是隐私泄漏了。但是如果数据中只包含一个区域的 人的购买偏好,就没有泄露用户隐私。如果进一步讲,大家都知道小住在海淀区五道 口,那么是不是小就爱买点此产品了呢?这种情况算不算事隐私泄漏呢?答案是不 算,因为大家只是通过这个趋势推测,数据并不显示小一定爱买子产品。
s****d 2018-07-11
亿元级用户分析
咨询规划服务--如果直接给客户买资源,那就只能谈性价比,而且资源本身不会说话,所以厂商要做好咨询规划。 晰验收服务--项目的实施和结项都是以结果为导向的,确的过程控制和验收标准对供求双方都是保护。 友好接口服务--面对亿元大金主,厂商的服务下限是类比传统IDC,要把金主伺候舒服了就要学IOE类集成商。 资源持续服务--亿元大客户不要求平台永不故障,但要平台承诺清晰SLA,事后给个合理的故障。 后记 如我在《复制阿里并不难》中所说的,一个行业半个IT界”,行业将垄断IT界一半的营收和利润。本文讨论的亿元大项目,目标就是拿下IT圈的营收上限。现在亿元大单都是厂商在侵入系统集成商的势力范围,后面厂商会得到越来越多的亿元大单。
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑通用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效果全面提升。另外,还预了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡OCR新增了户口本、出生、港澳通行和台湾通行四类新能力,可识别卡总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格等识别能力。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--服务故障危机分析
面对意外故障,我们有信心向客户,换了其他厂商也一样会挂;面对人为故障,踏实认错是对客户的最后尊重,而公事实也是逼着内部不会重蹈覆辙犯同样的错误。 过去大家卖IDC、CDN、服务器和软硬件积累的个人商誉,是可以应用到计算领域的。而服务的高科技光环褪去、产品同质化以后,企业的核心竞争力仍然是有商誉的销售-售前-售后团队,这类人才永远是稀缺资源。 附录 请各位多琢磨评估本厂的服务到底哪些组件是靠谱的,不要让信赖你的客户受伤又受骗。如要学习计算相关知识,可以多关注我往期计算文章,比如说 计算最重要的工作是配合销售和服务客户:客户需求引导管理--实战型IT太极拳 中国计算现状系列汇总: 做计算要花哪些钱,请看第一篇成本篇,原创链接。 计算产品各有什么特色该如何分类,请看第二篇产品篇,原创链接 客户的采购人员如何看计算,厂商如何锁定采购人员需求,请看第三篇采购篇,原创连接。 如果我们? 时无英雄使竖子成名,但这也是机遇, 看厂商花式作死的九种方法 。
x****3 2018-07-10
中国计算现状——采购篇
媒体价折扣价我听不懂,你就说给我的正价就行,限时特惠是警我很快要涨价吗? 你们的服务是不是不值钱,或者根本就没服务。 技术驱动的公司拿来招聘和PR的PPT很容易和技术团队共鸣,适用于发者大会上自我营销,但拿给大企业大项目采购决策人的营销方案,必须尊重客户的评估标准。 三、尊重客户的评估标准 客户的很多评估标准死板、僵硬、冷酷无情,我在打单时也经常满腹委屈。但客户也有自己的顾虑,如果你想要赢单就要尊重这些评估标准。 1、各种资质和案例需求 这确实是歧视计算企业,我们玩资质肯定没几大超级集成商熟练,计算新产品能有多少新案例。这就跟企业要应聘者是名校毕业、名企履历一样,我不了解你的真实水平,有书和履历卡着总放心一点。如果没有各种从业资质和业务案例的限制,有利润的项目更难到你的手里,有的是手眼通天的企业和你抢生意。 2、稳定性大于功能需求 前文说过,厂商卖的绝大部分是替代性产品,主机是替代物理机的,存储是替代存储柜的。过去的产品功能再挫、价格再高也能用,你的产品优势是锦上添花,但你这刚发出来的产品稳定性如何?即使只是常规感冒,你愿意让实习生练手吗?
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