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****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
点击”确定”后,系统始进行算力卡计费。算力卡计费规则:毎分钟进行计费,如不满1分钟则不计费(例如使用了1分钟50秒, 则只计算1分钟的算力卡消耗),毎6分钟进行一次汇总,并在”算力卡细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入系统,可以看到项目环境中已经包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回收,而是会继续运行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回收资源,请在”我的项目”列表中直接中止(中止并重置环境的过程需要1-2分钟)。手动退出成功或2小时自动中止后即停止计费。 9. 您可以回到”算力卡细”页面看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的细。 怎么样,心动吗? 心动不如赶快行动,立即点击申请吧! 如在使用中有遭遇什么问题,可以联系AI Studio官方邮件组:aistudio@baidu.com
h****l 2018-07-09
大数据时下的隐私保护(二)
举个例子,假设一个公的数据进行了2-anonymity 保护。如果攻击者想确认一个人 (小)的敏感信息(购买偏好),通过询他的年龄、邮编和性别,攻击者会发现数 据里至少有两个人是有相同的年龄、邮编和性别。这样攻击者就没法区分这两条数据 到底哪个是小了,从而也就保了小的隐私不会被泄露。 下面这个表就是2-anonymization 过的信息: k-anonymity 的方法主要有两种,一种是删除对应的数据列,用星号(*)替。另外 一种方法是用概括的方法使之无法区分,比如把年龄这个数字概括成一个年龄段。对于邮编这样的数据,如果删除所有邮编,研究人员会失去很多有意义的信息,所以可以选 择删除最后一位数字。 从这个表中,即使我们知道小是男性、24 岁、邮编是100083,却仍然无法知道小 的购买偏好。而研究人员依然可以根据这些数据统计出一些有意义的结果,这样既兼 顾了个人的隐私,又能为研究提供有效的数据。 k-anonymity 能保以下三点: 攻击者无法知道某个人是否在公的数据中2. 给定一个人,攻击者无法确认他是否有某项敏感属性3.
金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习对抗性攻击
这是因为迭 方法对原图像使用了更妙的调整,而这些调整在外界图像转化过程中更容易被毁坏。 作者还分别测试了亮度、对比度、高斯模糊转化、高斯噪音转化和JPEG 编码转化量度, 对各个对抗性图像方法的毁坏程度。具体实验结果请参见他们的论文[1]。 2.2 Exploring New Attack Space on Adversarial Deep Learning 来自UC Berkeley 大学的Dawn Song 教授和刘畅博士介绍了对抗式深度学习在除 了其他领域的攻击和防御。其中Dawn Song 教授是Taint Analysis 理论的主要贡献者 之一,还是美国“麦克阿瑟天才奖”获得者。在现场,专家们首先拓展了对抗性深度学 习在图像识别测上的应用,然后还提出构造对抗性图片的优化方法-ensemble 黑盒攻击算法[6]。 在图像识别物体测中,如图3 左图所示,深度学习可以用来测图像中不同的物 体以及他们之间的关系并自动生成说(Caption) [2]。在这种场景下,对抗性图像攻击 同样可以欺骗机器学习模型,并给出异常的说,如图3 右图所示。
h****0 2018-07-09
发指南 】智能家居技能
设备类型: 灯、空调、空气净化器、热水器、洗衣机、窗帘、插座、场景控制、视、风扇、加湿器、扫地机器人、取暖器、烤箱、波炉、饭煲、压力锅、烹饪机、破壁机 控制功能及示例指令: 有哪些成功的合作案例?目前哪些设备已可以被DuerOS控制?如何购买? 1、成功案例: Broadlink、小葱智能、LifeSmart、涂鸦智能、时在智能、咖浦智能… 2看已接入设备及购买方式 下载并打 小度在家\小度音箱\...app 进入“智能家居”板块,点击“看可以控制哪些设备” 选择所需的设备类别,即可看可控的品牌和型号,点击所需商品将会跳转至相应的购买链接 用户如何使用 智能家居技能? 将中控设备(如:音箱)和被控设备(如:灯)成功联上WIFI 在“技能商店”里启用技能,并登陆授权账号 即可通过“小度小度,打灯”等语音指令进行控制; 有哪几种“发现设备”的方式?
Z****E 2018-07-09
产品迭的最后一公里
然后由专门的执行系统解析策略,并自动执行批量机器的变更,如源的Ansible、SaltStack和百度内部的CCS系统。整个执行过程自动进行,用户只需要看执行进度即可。另一方面,执行系统也提供了干预能力,用户可以手动暂停乃至撤销一个部署任务的执行。图2给出了自动化部署的示意图。 2分级发布 分级发布是指将变更过程以实例组为单位划分成多个阶段,每个阶段引入自动化的用例,只有通过才能执行下个阶段的变更。分级发布不能完全避免变更异常,但是可以有效限制异常影响范围。通过把变更版本管理和历史审计与分级发布结合,可以有效增强对变更过程的管控,降低异常影响,加快异常恢复速度。整个分级发布规范的构成可以参考图3。 3智能变更策略 采用自动化部署和分级发布之后,用户已经可以获得较好的变更效率,并且能够在相当程度上提升变更安全性,但是使用更高标准来审视,其中仍存在改进的空间:变更模板需要人工配置,使用门槛较高,复用性低;变更效果强依赖人的经验,可能出现异常没被及时出来的问题。 得益于在AIOps上的充分实践,我们发现通过将智能策略引入到变更流程中,可以进一步提升变更效率和安全。
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