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世界杯网络欺诈

世界杯还将持续近一个月时间,对足球痴迷网友不仅要注意身体,还得提防各种各样网络威胁。 在上届南非世界杯,大约有2400万美国人观看了西班牙对阵荷兰决赛。而本届世界杯,大约有7%美国人将紧密跟踪赛事进展,他们最有可能成为网络攻击受害者。 虽然美国电视机构将对64场比赛进行直播,但这部分年轻人同样也会选择通过移动设备在网络观看比赛以及一些不会在电视播出原创数字内容。 那些在社交网络分享观赛行程网友需要注意了,网络犯罪分子会谎称在巴西看球时没钱购买机票回国或护照丢失等借口,伪造社交网络帐号向亲戚好友骗钱。 若下载了恶意应用,有可能将自己存在设备个人信息被不法分子盗取。

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高盛AI说,今年世界杯冠军是巴西

世界杯开战在即,在金融业颇有权势投行高盛,还没等比赛开始就再一次预测了最终结果。 高盛人工智能算法预测结果显示,法国、巴西、葡萄牙和德国将打入半决赛,巴西最终将在决赛中击败德国。 ? 高盛的人工智能算法吸收了各个球队球员特点、个人数据和最近表现,利用4个机器学习模型将这些数据与2005年以来世界杯和欧洲杯比赛得分进行对比。 然后,他们还对世界杯进行了100万次模拟,最终预测了比赛结果。 ? 当然,不可能把所有可能产生影响变量都计算在内——这一点已经在2014年明确体现出来。 “我们使用尖端方法认真考虑了比赛随机性,并考虑了很多信息。”高盛在今年预测报告中说,“但预测仍然存在极高不确定性,即便使用最先进统计技术也不例外,因为足球是无法预测比赛。 当然,这也正是世界杯魅力所在。” 当然,预测世界杯不止高盛一家。EA Sports也给出了今年预测,他们说,法国会夺冠。不要小看EA,2014年德国夺冠,他们是猜对了。 高盛能不能一雪前耻?

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    黑客世界杯,杀出了一群强悍

    image.png 宣布A*0*E战队夺得本届冠军放榜瞬间 在经过59个小时鏖战后,腾讯A*0*E联合战队以970分总成绩在16支全球顶尖战队中脱颖而出,拿下了“黑客世界杯”——DEF CON CTF 真实比赛远没有剧中那么光鲜靓丽,但在激烈和残酷程度上有过之而无不及。 DEF CON CTF,一个在网络安全界如雷贯耳名字、全球黑客眼中技术圣殿,被誉为“黑客世界杯“。 A*0*E在这道rhg赛题所取得突破,成为扭转战局关键。 image.png 正如这瓶可乐写着那样,比赛全程高能 “其他队伍都懵了,不知该如何操作。 胜利喜悦渐渐淡去之后,这群走上世界之巅“白帽黑客”们又会回归日常,继续在各自岗位守护信息安全,不断追求、挑战着技术极限。 在比赛中得到历练本领,将被他们运用到各种各样前沿技术当中,为5G、AI、车联网、物联网、移动应用等安全方向探索与安全解决方案落地添砖加瓦。

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    “打脸”世界杯AI界没有预测比赛章鱼保罗

    今年世界杯,(赌)球(徒)迷们开始指望起了人工智能预测以求发家致富,各大研究机构也基于自己算法模型给出了预测赔率和结果,甚至还有专门 AI 赌球 APP 上线,它们预测不像动物那样玄乎,大数据分析看上去似乎都是 综上来看,除了冠军归属还是个未知数外,德国和西班牙爆冷折戟几乎使得所有的 AI 预测结果全部宣告阵亡,但问题是,这是否意味着机器学习在预测世界杯冠军没用? 这也说明由机器学习驱动来预测赔率在一定程度上是可行,只是在结果准确性效果较差。对于需要庞杂数据 AI 而言,只有可用数据质量和数量越好,准确预测可能性才会越大。 尽管许多研究机构利用 AI 算法试图去捕捉比赛随机性,让预测结果变得可控,但在比赛过程中,还有气温、裁判、球员和团队整体状态等不可控变量,也就是所谓“运气”成分,而任何模型和人为预测在它面前都是无力 正如高盛发表免责声明所称它们即便使用了最高级统计技术,但预测仍然高度不确定。 足球是不可预测比赛,这才因此显得有趣。所以不妨把 AI 预测世界杯看做是一项娱乐游戏,享受比赛就好。

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    响铃:世界杯来了,移动办公世界杯”怎么踢?

    在移动办公领域,一出豪门争霸三国杀正在上演。 1、巴西队与阿里钉钉 随着内马尔复出,五星巴西迎来了最强阵容。在南美洲世预赛,巴西队以18场比赛仅输一场战绩远超第二晋级世界杯。 阿根廷拥有煤球王、迪巴拉、伊瓜因等超级攻击手,本次世界杯还奢侈地抛弃新科意甲金靴伊卡尔迪,真可谓前场美如画,奈何头重脚轻,后防一直是球队伤心处,导致本届世预赛艰难晋级正赛圈,后续能走多远还要指望被少灌进几个球 但必须承认,与大型平台相比,在均衡仍然差点意思,无法加入豪门争霸。 2、英格兰队与美团大象、“头条云” 英超联赛汇聚了全球大批优秀球员以及大量球迷目光,第一联赛当之无愧。 遗憾是,如此背景下英格兰队战绩连差强人意都谈不。作为现代足球发源地,英格兰却被嘲讽为“欧洲中国队”,每逢正赛,总是赛前雄心勃勃,赛后都是毫无意外出局,世界杯成绩惨淡。 然而,2014年那次世界杯小组赛,西班牙却被老对手郁金香荷兰队击败出局,更难受是比分达到耻辱5:1。至此关键一役后,斗牛士军团再无昔日傲世群雄风采。

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    【史上最强世界杯预测】AI毒奶,EA封神!

    ---- 新智元报道 来源:EA sports 作者:克雷格 【新智元导读】世界杯终于结束了。本届世界杯中,AI预测夺冠热门德国、巴西、阿根廷等强队都被“毒奶”回家。 AI预测冠军毒走了一众强队 在世界杯开始前,有不少研究机构声称使用AI预测,德国、巴西是今年夺冠大热门,喝完这些毒奶,传统强队一个个倒下。 不过,AI预测世界杯给了机器学习新玩耍场景,虽然看上去是一件不那么靠谱事情,但仍有不少人乐在其中。 新智元曾报道过用AI预测世界杯冠军方法,其中比较有趣有: 使用随机森林进行预测 微软AI和数据科学专家Sorin Peste预测过程比较完善。 在数据选择,除了历年世界杯结果,Peste还使用了欧洲杯、奥运会等大型比赛数据,以及这些比赛胜率分布。 ?

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    来看一场 AI 重建 3D 全息世界杯比赛!

    央视名嘴白岩松调侃 “俄罗斯世界杯,中国除了足球队没去,其他都去了”,这届世界杯,中国球迷购买球票数量在所有国家中排名第 9,可见球迷对世界杯热情。 那么,除了准备好小龙虾在电视机前观看世界杯比赛,你有没有想过让 C罗、梅西或者内马尔在你家桌子踢一场比赛会是什么样子? 通过在视频游戏数据训练好深度网络,我们在游戏环境中重建了每个球员深度图,这样就可以在 3D 查看器或 AR 设备呈现出来。 然后,球员们被放在一个虚拟足球场上。 3D 球员数据对卷积神经网络进行训练。 基于这些比赛视频数据,神经网络能够重构球场上每个球员深度图,这些图可以在3D 查看器或 AR 设备呈现。 ? ?

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    AI 在 marketing 应用

    其中很重要一个部分叫 audience target,AI 可以应用在这里,可以对顾客和顾客需求进行精准定位,找到前20%最有价值客户,预测顾客下一次会买什么东西,这样可以减少时间金钱等资源消耗 一个人在不同时间会使用电脑,手机,平板等不同设备,AI 还可以被用来预测用户在什么时间会使用什么设备,帮助公司在特定设备上进行有效推送。 1. 其中一个矩阵表示每个用户对某些特征喜好程度,另一个矩阵表示这些广告在这些特征得分。 AI 可以将这个矩阵中空白地方预测出来。可以预测用户对未评分广告会打的分数。有了这个乘积得到矩阵,就可以知道用户对没有评分过广告评分。 内容生成 前面提到其中一个应用 内容生成, 当推荐系统建立之后,要推荐内容也可以用 AI 自动生成。 ?

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    世界杯足彩怎么买划算?机器学习AI告诉你答案(含预测)

    四年一度世界杯又来了,作为没什么时间看球码农,跟大家一样,靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣, 然而总是买错球队,面对各种赔率也不知道怎么买才划算,足彩是不是碰大运? 本文采用机器学习方法,试图通过特定指标进行训练,对世界杯剩下比赛胜负平做预测,并判断足彩给出赔率是否值得买,以赢得博弈游戏胜利。 赌场会有各种赔率陷阱,套用这个公式大体都能识别出来,赌场就是靠这些赔率陷阱有了微弱优势来盈利,例如百家乐赌场优势是1.2%,21点赌场优势最小(0.58%),长期来看都是负EV。 if len(tds)>=size and tds[1].string=='世界杯': game = Game() game.race 代码git地址:https://github.com/sgp2004/world_cup_AI 参考文献 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26929562

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    AI未来进行时》()

    一叶知命 第一个故事一叶知命提出了一个问题,如果你愿意上交你行为数据,AI就能最大化你利益,你愿不愿意上交?只要你愿意,AI就能为了提供价值最大化行为建议,从而改善你身体,降低你保费。 再比如,当你刷抖音时候,你有没有感觉越刷越爽?AI总能让你刷到感兴趣内容。在某些时候,AI比你更了解你。这背后技术就是深度学习。 深度学习依赖于海量数据,AI不知道什么是对什么是错,但它能抽象出对错标准。AI不认识猫,它只是根据无数张猫图抽象出了猫特征,才知道这个是猫。 对于这种单一领域,具有明确结果事情,AI通过大量数据可以做到比人更擅长。 反之,则AI不如人类。 如果AI数据量太少,AI算法就没有足够多样本去洞察数据背后模糊特征之间有意义关联;如果问题涉及多个领域,AI算法就无法周全考虑不同领域之间关联,也无法获得足够数据来覆盖多领域多因素排列组合所有可能性

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    AI辅导:站在巨人肩膀天才

    AI可有效实现教育个性化,或将成为针对每个学生量身定做个性化导师。 人工智能(AI)驱动自动化辅导产品已经被成千上万学生使用,并将在未来10年内成为课堂重要组成部分,永远改变学习方式。 提供人工智能辅导公司已经发现他们在有明确定义特定学科——有明确正确和错误答案——取得了最大成功。 ALEKS通过询问20 - 30个问题(根据提供每个答案,问题选择可以改变)来评估学生在任何给定科目能力,而不需要老师输入。 “原则,一个长时间观察(陪伴)一个人的人工智能系统会收集到更多关于这个人信息,因此可以提供最好个性化服务。” 人工智能导向系统(至少到目前为止)在这种“讨论是学习过程,没有完美的答案”的人文学科许多课程都没有那么有效。

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    世界杯诈骗套餐已上线!

    世界杯正在如火如荼地进行。 一些人世界杯是这样: ? 也有一些人世界杯是这样: ? 还有一些人世界杯是这样: ? 然而,当所有的真假球迷都沉浸在足球带来狂欢中时,一大波骗子也正在向你靠近,千方百计地利用世界杯名头“勾引”你进入他们下好圈套。 守哥看了一下新闻,发现在世界杯开打之前,就有一大波人,中了门票诈骗招儿: ? 试想一下,欢天喜地去到俄罗斯,然后发现球票是假,然后—— ? 就没有然后了 当然,骗子们可不止会在门票动歪脑筋。 今天,守哥详解一下世界杯常规骗术正确打开方式,希望能帮助大家快速鉴别世界杯诈骗套路。 你买可能是“李鬼” 对于资深球迷和收藏爱好者来说,以世界杯为主题各种纪念币,纪念钞或纪念邮币往往都有着很大吸引力。

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    AI世界杯15强决战】中美英日德法印等15国战略大曝光

    过去15个月中,中美英德法日印等15个国家都公布了国家AI战略。在AI世界杯这15强,谁将摘得AI桂冠? 随着巴西1:2不敌比利时,这届世界杯就这么突然成了欧洲杯。 总有人问,为什么世界杯里没有美国队和中国队? 古人云:美中不足也。 实际,在人工智能赛场,每天都在进行着世界杯。 比赛已经开始,谁会赢得AI世界杯? ? 这份计划还表明政府有意招募世界最优秀的人才,加强对国内AI劳动力培训,并在促进AI发展在法律、法规和道德规范方面引领世界。 从战略讲,政府希望将印度建设为“人工智能库”(AI Garage),这意味着如果一家公司可以在印度部署AI,那么它也将适用于其他发展中国家。

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    投行、学界和科技界世界杯冠军预测大战

    最近几年中,大量 AI 公司也都加入了这些重要赛事预测中。 ? 在高盛前首席经济学家吉姆·奥尼尔带领下,利用经济学工具在每次世界杯前分析夺冠球队几率,逐渐成了投行界参与世界杯狂欢一大盛事。 在世界杯开始之前,全球很多 AI 研究中心就已经研发出一系列 AI 预测模型,输入相关信息,就能对比赛结果进行预测。 不过,千算万算 AI 没有想到在世界杯开赛前几天,西班牙队教练 Julen Lopetegui 突然被解雇,这可能会对西班牙造成影响。 俄罗斯彼尔姆国立大学 预测结果:??德国?? 在 2014 年世界杯,EA 就成功预测德国夺冠。 ? 这次,EA 在 FIFA 18 中运用了新评级方法来训练机器学习,预测法国将在点球大战中 5:4 战胜德国,获得冠军。 另外,在 GitHub 也有不少现成 AI 预测模型,你只需要输入一些你认为对结果比较重要数据,模型就能得出预测结果。

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    淘宝搜索商品,AI如何窥探你

    以搜索“皮鞋”为例,一开始推荐与用户购买能力匹配价格档位,如果连续两次点击高价位“皮鞋”,那么从第三次搜索开始就会发生质变化,推荐几乎全是高档“皮鞋”。 采用Q-Learning方法直接对排序策略建模为Q(s,a),该策略更新如下: ? 具体参数更新是: ? Q-Learning方法不是阿里技术团队原创,他们只是在里面奖励R做了一点小创新。 这样做目的是原因是:在淘宝主搜这种大规模应用场景中,较难在短时间内观察到不同排序策略在点击和成交这样宏观指标上差别。在原始奖励基础,加上了一点经验项。 ? 也就表示在状态执行动作时,PV中所有商品能够被点击(或购买)似然概率之和。经验项即: ? 这种奖励方式非常类似在迷宫游戏里,奖励函数不仅仅是在成功逃出迷宫给出一次性奖励,而且在迷宫里每一步都给予一个额外奖励(如距离出口越近奖励越大),引导AI快速逃出迷宫。

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    AI算法领域常用39个术语(

    ​算法是人工智能(AI)核心领域之一。 本文整理了算法领域常用39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科。 1. Attention 机制 Attention本质是从关注全部到关注重点。 将有限注意力集中在重点信息,从而节省资源,快速获得最有效信息。 2. Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里概念。 它并不特指某种具体算法,而是一类算法统称。 Encoder-Decoder 算是一个通用框架,在这个框架下可以使用不同算法来解决不同任务。 K邻近(K-Nearest Neighbors) K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论比较成熟方法,也是最简单机器学习算法之一。 深度学习(Deep Learning) 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习方法。其属于机器学习范畴,可以说是在传统神经网络基础升级,约等于神经网络。

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    世界杯押注还得看技术流,这个预测AI把赔率也算上了

    胡澎 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 世界杯小组赛将收官,你还依然信AI吗? 冷门频出,黑马击败豪强。不少AI模型始料未及。 到底还能不能愉快找到科学规律? 或者说足球比赛乃至其他竞技体育赛事,数据科学家在AI加持下,究竟能做到多大程度预测? 瓶颈在核心数据匮乏 如果让谢波回答这个问题,他会告诉你:“单利用神经网络模型对世界杯胜负、比分进行预测,存在一定难度。” 以本届世界杯开幕战俄罗斯对阵沙特阿拉伯比赛为例,两队上次交手是在1993年一场友谊赛,距今已经25年。神经网络模型很难在这样数据基础发挥它威力。 在此基础,更为重要一个概念是价值回报率,该指标则是综合考虑了赔率和结果概率,对于每场比赛胜负平等结果,都是其对应赔率和预测概率乘积。

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    2018世界杯数据清单:真球迷看球必备,伪球迷速成指南(附完整赛程)

    关于中国队世界杯数据,你还可以从几个另类角度解读:中国队在世界杯只输过3场球,比任何一个冠军球队都少。只有巴西、土耳其和哥斯达黎加这3只球队曾经战胜过中国。更没有任何一支球队能够2次战胜中国队。 如果阿根廷能在本届世界杯打满7场(至少进入4强)并且梅西(Lionel Messi)能够每场比赛都上场,梅西出场次数就将超越前辈马拉多纳。 ? 3. 出场时长,这才是真正老司机 意大利前队长马尔蒂尼在世界杯出场时间为2217分钟,是出场时间最长球员。 4. 球员夺冠次数:知道贝利为什么是球王了吗? 波佐“神技”已过去整整80年,一届夺冠、本届再次率领德国队参赛勒夫(Joachim Löw),能完成波佐壮举吗? 而在现役球员榜单,托马斯·穆勒(Thomas Müller)已经有10个进球。如果本届世界杯托马斯·穆勒和德国队都能发挥得足够好,托马斯·穆勒超越同胞克洛泽并非不可能。

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