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干货 | 打造数据金库，护航数据安全——构建以数据金库为核心的数据安全基础设施
数据安全
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.net
本文内容整理自《数据安全与数据要素治理研讨会》中，中国电子信息产业集团党组成员、副总经理陆志鹏所做的主题演讲。 ---- 数据安全和数据要素化是当前的重要话题，但同时又是两个不同的研究领域。从2020年底，中国电子与清华大学围绕数据安全和数据要素化展开了联合研究，今天我就其中一部分研究内容和成果给大家做报告，从数据安全领域谈一谈当前面临的形势、解决问题的思路和解决方案，请大家批评指正。 党中央高度重视数据安全。2017年习总书记就强调要切实保障国家数据安全，2020年提出在“保障国家数据安全”的同时需要“加
数据派THU
2022-08-31
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ICLR 2022的10篇论文推荐
强化学习
NLP 服务
https
网络安全
.net
来源：DeepHub IMBA本文约4800字，建议阅读10+分钟本文与你分享ICLR 2022的机器学习研究相关论文。 一、Autoregressive Diffusion Models Emiel Hoogeboom, Alexey A. Gritsenko, Jasmijn Bastings, Ben Poole, Rianne van den Berg, Tim Salimans. 一个用于离散变量，自回归新模型。 扩散模型在过去一年中一直在流行，并且它们逐渐被吸收到深度学习工具箱中。本文提出了这些
数据派THU
2022-05-18
410
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基于深度学习的自然图像和医学图像分割：网络结构设计
图像处理
卷积神经网络
.net
神经网络
机器学习
来源：知乎、极市平台、深度学习爱好者作者丨李慕清@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104854615本文约5100字，建议阅读10分钟本文首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割
数据派THU
2022-03-21
610
0
深度学习图像分割：网络结构设计一览
图像处理
卷积神经网络
.net
神经网络
机器学习
来源：极市平台本文共5400字，建议阅读15分钟在利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割
数据派THU
2022-03-04
487
0
独家 | 教你使用Keras on Google Colab（免费GPU）微调深度神经网络
keras
go
神经网络
http
.net
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到：
数据派THU
2018-11-22
3.3K
0
【一图看懂】计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN
.net
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
原文：medium 来源：新智元 作者：Đặng Hà Thế Hiển 编译：新智元编辑部 本文长度为5000字，建议阅读8分钟 本文通过一张信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史，总结CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念。 ［导读］Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢
数据派THU
2018-01-29
1.2K
0
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