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公钥密码体制的公钥和算法都是公开的(这是为什么叫公钥密码体制的原因)，私钥是保密的。大家都以使用公钥进行加密，但是只有私钥的持有者才能解密。在实际的使用中，有需要的人会生成一对公钥和私钥，把公钥发布出去给别人使用，自己保留私钥。
狼啸风云
2022-06-19
789
0
计算机视觉最新进展概览(2021年7月11日到2021年7月17日)
自动驾驶
无人驾驶
网络安全
安全
图像识别
自动驾驶汽车的目标检测通常基于摄像头图像和激光雷达输入，通常用于训练深度人工神经网络等预测模型，用于目标识别决策、速度调节等。 这种决策中的一个错误可能是破坏性的; 因此，通过不确定性测度来衡量预测模型决策的可靠性至关重要。 在深度学习模型中，不确定性通常用于衡量分类问题。 然而，自动驾驶中的深度学习模型往往是多输出回归模型。 因此，我们提出了一种新的方法，即预测表面不确定度(PURE)来测量这类回归模型的预测不确定度。 我们将目标识别问题表述为一个具有多个输出的回归模型，用于在二维摄像机视图中寻找目标位置。 为了进行评估，我们修改了三个广泛应用的目标识别模型(即YoLo、SSD300和SSD512)，并使用了KITTI、Stanford Cars、Berkeley DeepDrive和NEXET数据集。 结果显示，预测面不确定性与预测精度之间存在显著的负相关关系，表明不确定性对自动驾驶决策有显著影响。
狼啸风云
2021-07-20
514
0
计算机视觉最新进展概览(2021年6月6日到2021年6月12日)
图像识别
网络安全
安全
水下目标检测技术已引起了人们的广泛关注。 然而，由于几个挑战，这仍然是一个未解决的问题。 我们通过应对以下挑战，使之更加现实。 首先，目前可用的数据集基本上缺乏测试集注释，导致研究者必须在自分测试集(来自训练集)上与其他sota进行比较。 训练其他方法会增加工作量，不同的研究人员划分不同的数据集，导致没有统一的基准来比较不同算法的性能。 其次，这些数据集也存在其他缺点，如相似图像过多或标签不完整。 针对这些挑战，我们在对所有相关数据集进行收集和重新标注的基础上，引入了一个数据集——水下目标检测(detection Underwater Objects, DUO)和相应的基准。 DUO包含了多种多样的水下图像，并有更合理的注释。 相应的基准为学术研究和工业应用提供了SOTAs(在mmddetection框架下)的效率和准确性指标，其中JETSON AGX XAVIER用于评估检测器速度，以模拟机器人嵌入式环境。
狼啸风云
2021-06-17
687
0
线程与线程安全
编程算法
安全
电脑中时会有很多单独运行的程序，每个程序有一个独立的进程，而进程之间是相互独立存在的。比如下图中的QQ、酷狗播放器、电脑管家等等。
狼啸风云
2019-11-28
663
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