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1****2 2018-07-09
百度安:AI 系统工程 需要真正开放的安护航
它通过五大 策略,最大限度地保证了系统安,避免系统漏洞被黑客利用:从逻辑层阻断攻击,提 升自适应性;使用内存安语言编写安补丁,防止补丁开发者失误导致系统崩溃;对 待修补的内核进行语义聚类,并非只有进制致才施加修复,进步提升自适应性和 安性;方案设计了修复分级策略,进步提升方案的自适应性;生态共建,以开放、 联合、协作的模式去合力修复漏洞,打击黑产。 目前,KARMA 已经在1100 多个不同安卓系统版本进行了系统化验证测试,并且 在某些主流智能终端中应用。据了解,它可以支持目前市场上绝大多数安卓设备,同时 适用于传统桌面、服务器Linux 的修复等。它可以支持100%的漏洞修复,其中93.4% 可以自适应修复,并且对性能几乎没有影响,不影响用户体验。 终端层面的另大问题应用安。但现有智能终端应用的生命周期缺乏联动, 开发者、应用平台、手机厂商、安厂商相互隔离。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第直立行走
AI的技术很深理论很晦涩,主要这个行业刚刚发芽未分层,就像20年前IT工程师需要面掌握技能,现在的小朋友们连字符集都不用关注。 、关联度模型 深度学习有两步工作,先要训练生成模型,然后使用模型去推测当前的任务。 比如说我用100万张图片标记好这狗,AI把图片内各个片段的特征提取出来,生成个猫狗识别模型。然后我们再给这个模型上接口做成猫狗检测程序,每给这个程序张照片它就能告诉你有多大几率猫多大几率狗。 这个识别模型整个程序中最关键的部分,可以模糊的认为它就个密封黑盒的识别函数。以前我们写程序都做if-then-else因果判断,但图像特征没有因果关系只看关联度,过去的工作经验反而成了新的认知障碍,不如就将其当做黑盒直接拿来用。 接下来我放个模型训练和推测的实验步骤截图,向大家说明两个问题: 1.需要用客户的现场数据做训练才能出模型,训练模型不软件外包堆人日就行,很难直接承诺模型训练结果。 2.训练模型的过程很繁琐耗时,但并不难以掌握,其工作压力比DBA在线调试SQL小多了,IT工程师在AI时代仍有用伍之地。
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