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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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打赢企业信息安全这场仗

曾今,带领一支只知道挖漏洞和钻研最新攻击手法的团队,后来,别人觉得可能攻防已经不对等了,有点“打女人”。对企业安全,纯攻击思维能带来什么?幼稚?无知?我们被问住了,然后高傲的“怂”了!

  • 2021-07-26
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基于行业监管场景的网络安全态势感知创新实践

全网资产识别,基于十余万指纹识别数据进行精准识别,绘制资产地图,辅助用户进行各类资产的安全管理。对资产进行周期巡检,实时更新资产状态,进行资产巡检与资产建模,自动发现未知资产,实时提醒资产上线下线情况、服务器端口更新状态等。

  • 2021-07-26
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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