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金****洲 2018-07-09
百度安全实验室|机器学习抗性攻击报告
因此,他们尝试了抗性实物理世界的表现效果,即抗性 在传入机器学习模型之前,还经过了打印、外部环境、摄像头处理等一系列不可控 转变。相于直接给计算机传送一张无损的文件,该攻击更具有现实意义。 在如何构造抗性攻击上,他们使用了非定向类攻击中的FGS 和FGS 迭代方 法,和定向类的FGS 迭代方法[1]。其中,非定向类攻击是指攻击者只追求像和 原像不同,而不在意识的结果是什么。定向类攻击则是指攻击者在构造像时已经 预定目标机器学习模型识的结果。 在定向类攻击中,作者首先根据条件概率找出给定源像,最不可能(least-likely) 被识的类型y 值,表示为(该种类通常和原种类完全不同)。然后采用定向类攻击方 法中的FGS 迭代方法,产生抗性。其中非定向类攻击方法在类型种类较少并且类型种类差距较大的数据库里,较有效。但是一旦类型之间较相关,该攻击像 有极大的可能只会在同一个大类中偏移。这时候定向类攻击方法就会有效很多。 2 抗性像在现实物理世界欺骗机器学习过程 为了验证结果,作者采用白盒攻击模型。
1****6 2018-07-10
反向灵测试——如何识这是不是AI?
我用一个周末琢磨出来点门道,我根本识不出这个演示程序是不是AI,更无法确认这是不是深度学习程序。这就引出了今天的议题,灵测试指的是人类能否区是不是和AI在聊天,那反过来看,我们怎么识“这个东西”是不是个AI? 首先我为什么说“这个东西”而不是“这个程序”?因为某些大堂机器人确实背后是人类操控的,相当于你用一个安卓平板和我视频聊天,特聪明还必须联网的机器人可能就是人。但有些AI如Siri也要联网,通过联网断网判不了AI。 网上有个笑,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何题聊上一夜。很多智能客服只是简单的关键字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回复模板远写程序更重要。只有支持多层级的才是AI智能客服,但现在网店客服也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回信息效率极高,顾客以为面的是AI程序反而会少提需求。 虽然深度学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译软件也不用AI。翻译软件出现有几十年了,常用的单词和短语BTW/WTF/OMG用大词库即可,用户大脑会做二次语意加工。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第一次直立行走
7.有些事AI的确准率看起来很低实其很高,如两人能清楚80%的字就不错了,AI只懂85%了的文字已经越超人类了。你看我打倒颠字序并不影响你读阅啊。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
这种形式的绝坐标精度大约在10米左右,由于用作辅助驾驶员导航,外加GPS设备定位(精度也在10米左右),所以这样的精度标准整体判断影响并不大,类似于人们眼中的示意。 何为高精度地? 所谓高精度地,实际上是与人们现在普遍认识的电子导航地标提出的概念,是提供给自动驾驶系统使用的地。 高精度,简单来说就是地的绝坐标精度(绝坐标精度指的是地上某个目标和实的外部世界的事物之间的精度)更高;另一方面地所包含的道路交通信息元素更加细致丰富。 自动驾驶汽车在行进过程中需要准确知道自己在路上的位置,往往车辆离马路边缘和旁边车道也就几十厘米,所以高精度地的绝精度一般都会在亚米级(也就是1米以内的精度),而且横向的相精度(例如车道与车道,车道与车道线的相位置精度)往往会更高。 高精度地不仅有高精度坐标,还包含丰富的语义信息,例如交通信号灯的位置及类型,道路标示线的类型,识哪些路面可以行驶等,这些能极大提高车辆周围环境的能力。 例如道路描绘时,一条道路上有多少条车道? 哪些实道路在哪些地方变宽了? 哪些地方因为汇合而变窄了?
不****主 2018-07-09
高精地
高精地,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地不同,高精地主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地与传统地 当我们开车时,打开导航地通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通信号灯或限速标志等,我们会根据地提供的信息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识障碍物、车辆、行人、交通信号灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地了,高精地是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助信息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
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