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光子有望替代电子计算机加速神经网络计算

近日,来自日本 NTT 研究所的高级科学家 Ryan Hamerly 在 IEEE Spectrum 上发表了一篇文章(“The Future of Deep Learning Is Photonic”),谈论了光学计算在未来的强大潜力。他解释了为何光学计算会降低神经网络计算的能耗,以及光子设备取代电子设备的可能。 Ryan Hamerly 的本科就读于加州理工学院物理专业,2016年从斯坦福大学获得应用物理学博士学位。博士毕业后,他先是在日本 NTT 研究所担任博士后研究员,与日本知名研究员 Yoshihisa Yamamoto、Shoko Utsunomiya 研究光学与量子计算,一年后又到 MIT 做了两年博士后,博士后导师为 Dirk Englund 教授。

  • 2021-07-27
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长航时无人机关键技术研究进展

为研究长航时无人机发展趋势及面临的技术难题,对长航时无人机的发展现状及关键技术进行了分析与总结.长航时无人机留空时间长,作业覆盖区域广,在高空巡航作业时受天气和大气上下对流的影响小,具备广阔的应用前景.首先以常规动力和新能源动力分类,总结了当前国内外长航时无人机的主要型号,回顾了长航时无人机的发展历程.然后,根据长航时无人机高升力、高升阻比和缓失速气动需求,复合材料大展弦比机翼大柔性特征以及长航时无人机任务环境复杂等特点,总结了长航时无人机发展过程中亟需解决的关键技术难题,包括高效气动综合设计技术、大展弦比机翼气动弹性分析和主动控制技术、复合材料气动弹性剪裁技术、柔性飞行动力学建模和控制技术以及无人机自主导航技术等.最后,结合国外长航时无人机的发展特点,提出了我国长航时无人机的发展建议.研究表明:常规动力中空长航时无人机得到了比较广泛的应用,但新能源动力长航时无人机多数还处于研究样机研制阶段.续航时间在一周以上的“超长航时”无人机技术成为各航空强国关注的焦点.长航时无人机系统的智能化、协同化和网络安全是未来发展的主要方向.

  • 2021-07-27
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为什么机器学习算法难以优化?一文详解算法优化内部机制

在机器学习中,损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱,但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。 在本文中,作者提出了以下论点: 1.机器学习中的许多问题应该被视为多目标问题,但目前并非如此; 2.「1」中的问题导致这些机器学习算法的超参数难以调整; 3.检测这些问题何时发生几乎是不可能的,因此很难解决这些问题。

  • 2021-07-27
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硅光芯片:突破“摩尔定律”曙光初现

芯片作为一种复杂的集成电路,自20世纪50年代末发明以来,它的发展一直遵循“摩尔定律”,即性能每隔18个月提高一倍。发展至今,其集成度已提高5000多万倍,特征尺寸则缩减至一根头发丝直径的万分之一,其集成度及加工制造已受到严重制约,尺寸缩小几乎达到极限,“摩尔定律”面临着失效的“窘境”。在这种情况下,人们迫切希望有一种新技术开辟半导体行业新局面。

  • 2021-07-27
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利用开源威胁信息分析APT活动的实践.360企业安全

高级持续性威胁,一个组织或团伙,长期针对特定目标(通常是高价值信息系统和关键基础设施的拥有方),通常有良好的资源支持,通常有国家背景,攻击目的主要为信息窃取或潜伏破坏,现实空间的间谍与特种侦察破坏小组在网络空间中的映射。

  • 2021-07-26
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区块链安全生存指南

交易所服务器未授权访问、交易所DDoS攻击、 员工主机安全问题、恶意程序感染、智能合约层、重入攻击、未授权访问攻击、 Solidity开发安全、底层结构层、区块链实现层安全隐患、 DApp社区DoS攻击问题、 EVM安全隐患

  • 2021-07-26
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基于云上智能的网络空间安全

基于云上智能的网络空间安全基于云上智能的网络空间安全基于云上智能的网络空间安全基于云上智能的网络空间安全基于云上智能的网络空间安全基于云上智能的网络空间安全基于云上智能的网络空间安全基于云上智能的网络空间安全

  • 2021-07-26
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基于威胁情报的安全智能化

1、对威胁事件的关注,对黑客团伙,攻击者工具、手段、资产的分析;2. 对威胁分析需要的大量基础数据的收集、整理与清洗。形成了我们最开始做威胁情报的初始动力。

  • 2021-07-26
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