传统摄像头，一般指传统的只能存储监控画面的老实摄像头，如需及时发现画面中的异常，需长时间回看画面，比如之前一些警匪片中出现的几个人端着泡面守着电脑回滚监控视频。
文中所涉及的技术、思路和工具仅供以安全为目的的学习交流使用，任何人不得将其用于非法用途以及盈利等目的，否则后果自行承担！
通过对智能摄像头的网络结构和设备特性进行分析，总结了智能摄像头常见的几类攻击方式，并结合实际案例进行全面的安全分析。由于自己也是刚开始接触这方面知识，所以涉及的内容都比较浅显，大佬无视即可。
随着科技技术的发展，人工智能的技术越来越优化，软硬件的算法和技术要求也越来越高，其中，TH-OCR算法在各个行业中有极其重要的作用，OCR识别算法-车牌识别在各个领域有很大的作用，比如：警务、交通、高速、停车场、汽车后市场等等领域都有运用到我们的车牌识别。
章鱼在捕猎的时候，它的八只触手能迅速地将猎物包围，不会缠绕打结，灵活且敏锐，配合度极高。
在今天的年度发布会上，拥有世界级算法优势的依图科技重磅推出云端AI芯片——求索（questcore™）！为AI芯片开辟了一条新道路。
对于非人工智能行业的人员来讲，一般是很难理解人工智能其中复杂的运行机制和精巧的逻辑结构的，但是这几年经过媒体的报道、业界的推广和企业的投资，人工智能技术已经出现了经典的应用场景和实用产品，如无人驾驶、聊天机器人、语音识别、人脸识别等等，可以说人工智能技术实际上对大部分人来讲已经不再陌生了。 然而人工智能从原理上讲属于一种通用性技术，并且是能够大幅度提高社会生产力的，这就像第一次工业革命的蒸汽机技术、第二次工业革命的电力技术、第三次工业革命的信息与通信技术一样，可以被广泛的应用到各行各业中，所以很多经济学家都
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
王新民 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 传统的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或一个数据中心里，Google已经有强大的云端服务器设备，来对这些数据进行处理。现在，为了训练用户与移动设备进行互动的定制模型，Google又引入了一种新方法：联合学习（Federated Learning）。 联合学习能够在所有训练数据都保存在移动设备本地的情况下，让手机能够同时学习一个共享的预测模型。这种方法让机器学习的训练过程不再需要将数据存储到云端。 本地模
这不是“PPT 芯片”，依图科技 CEO 朱珑直截了当地表示，这是一款直接投入商用的芯片。
竞价实例是云中的闲置计算能力，它是云供应商出售其计算能力的一种方式之一—另外两种是按需实例和预留实例（包年包月实例）。就服务器本身而言，这三者之间没有区别，不同之处在于商业模式。按需实例是根据使用时长来收费的，用户只需要在使用的时候才付费。预留实例允许用户以“月”或者“年”为单位来购买。竞价实例允许用户通过使用使用云中当前闲置的服务器资源来节省高达90％的云计算成本，云供应商希望通过以极低的价格出售这些位于云中闲置的服务器，将这些空闲资源利用起来以带来收益。
春运来了，在各地车站码头的年味就是回家的味道。无论人潮多拥挤、路途多艰辛，为了回到温暖的目的地——家，对于在外漂泊的游子来说，路上辛苦点又算什么。小编为旅途的游子们准备了一份新年礼物——云端混流转码。 随着直播业务的蓬勃发展，终端受众也并不仅仅满足于围观，希望能够参与主播的音视频对话中来，如现在在各个直播秀场App下所看到的的连麦互动，包括主播之间的才艺游戏恶搞PK等，它能有效的增强直播的趣味性，让观众获得更大的参与满足感。另外非娱乐场景下与此类似的有在线教育的师生交流问答、金融开户的客服视频见证通话
机器之心报道 作者：李泽南 5 月 3 日，智能芯片公司寒武纪科技在上海举办了 2018 产品发布会。会上，寒武纪正式发布了多个最新一代终端 IP 产品——采用 7nm 工艺的终端芯片 Cambricon 1M、首款云端智能芯片 MLU100 及搭载了 MLU100 的云端智能处理计算卡。 在人工智能技术的发展过程中，神经网络正不断迈向更深、更复杂的方向，而硬件则正朝着机器学习任务处理专用的道路前进。目前，国内已出现十余家人工智能芯片公司，而寒武纪是其中的佼佼者。作为全球唯一一家 AI 芯片独角兽，寒武
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词——Federated Learning。 谷歌表示，这会是机器学习的另一大未来发展方向。 那么，什么是 Federated Learning？ 它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的预测模型。与此同时，所有的训练数据保存在终端设备。这意味着在 Federated Learning
利用视频监控的AI智能分析技术，可以让视频监控发挥更大的作用，成为管理者的重要决策工具。近年来，基于视频监控的AI分析算法取得了巨大的发展，并在各种智慧化项目中得到了广泛应用，为客户提供更智能化的解决方案。
---- 新智元报道 编辑：克雷格、肖琴 【新智元导读】今天，寒武纪发布第三代IP产品Cambricon 1M和最新一代云端AI芯片MLU100和板卡产品。MLU100云端芯片不仅可独立完成各种复杂的云端智能任务，更可以与寒武纪1A/1H/1M系列终端处理器完美适配，让终端和云端在统一的智能生态基础上协同完成复杂的智能处理任务。 今天，寒武纪科技放出两个重磅“炸弹”： 寒武纪最新一代终端IP产品-Cambricon 1M 寒武纪最新一代云端AI芯片MLU100和板卡产品 寒武纪创始人陈天石介绍，这次
端、管、云，物联网系统的三个主要构成元素，各自技术在高速发展的同时也在不断的影响着现代物联网系统的设计。
根据安恒APT云端在对来自北美的流量监控过程中，发现一封来自美国的可疑邮件，该邮件的主题是《您收到的优惠券》，发件人名称显示为“天猫”。 但进一步对发件人的邮箱链接分析，发现实际发件人邮箱并非来自阿里
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词
如果一个人有‘人设’，那么一家公司也应该有‘司设’，而依图，便是第一个主动撕掉它“司设”的中国AI独角兽。
鉴于微博，QQ，微信等开发平台的影响，互联网界的工程师都知道 OAuth 协议，对 Token 存储用户信息的机制有所了解，却很少有人提及两方 OAuth 这个概念。
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词——Federated Learning。 谷歌表示，这会是机器学习的另一大未来发展方向。 那么，什么是 Federated Learning？ 它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的预测模型。与此同时，所有的训练数据保存在终端设备。这意味着在 Federated Learning 的方
我们的流媒体服务器智能云终端是基于视频智能传输技术、视频AI分析技术、智能云组网技术、边缘计算技术、视频大数据技术、窄带通信技术、远程监测技术以及智能语音融合等多种技术于一体，研究一种提供视频流上云、存储、转发、视频AI功能的云终端产品，旨在帮助视频设备厂商、方案商与服务提供商，快速将存量或者新增的监控设备上云。
当摩尔定律开始走下神坛，基于 AI 算法的算力需求却喷涌而出，供不应求，于是越来越多的团队尝试踏入「无人区」，以「芯片+算法」组合拳打造更牢固的护城河。
基金项目：国家自然科学基金青年项目（61802245）；上海市“科技创新行动计划”青年科技英才扬帆计划（18YF1408200）
随着云计算、大数据、互联网应用等信息技术的不断发展，信息化管理已经成为企业管理的发展趋势，云计算的出现和快速发展，更是给企业带来了一种全新的管理思维，即通过云端部署，把将企业的基础设施、管理及业务迁移到云端服务器，以用租赁的方式获取云服务商提供的计算、存储、软件及数据服务，以此提高资源配置效率、降低信息化建设成本。 云服务器因为能满足稳定可靠、成本可控、运维简化等需求，备受企业和开发者青睐，通过云端部署的SaaS软件也因此具备灵活、低成本、快速上线等优势，降低企业进入信息化管理的门槛，提高管理效率，并增强企业在市场中的竞争优势，是帮助企业走上云端，实现企业管理数字化、智能化及信息化发展的有效途径。 然而，云端软件应用在给企业和供应商带来收益及便利的同时也带来了挑战：大多数人对于云端储存数据的安全性能否得到有力保障深感怀疑。云端存储数据的安全性成为人们最关心的话题，人们担心数据存放在云端服务器处会被盗用、泄露或出卖。那么，将关键数据存放在云端,安全性该如何得到保障？
选自Google Blog 作者：Brendan McMahan、Daniel Ramage 机器之心编译 参与：微胖、韩天哲 标准的机器学习方法要求在一个机器或者数据中心集中训练数据。谷歌已经打造出用于数据处理的最安全、最强健的云基础架构之一。现在，为了通过用户与移动设备交互来训练模型，我们推出了另一种办法：联合学习（federated learning）。 联合学习可以让移动手机协同（collaboratively）学习一个共享的预测模型，与此同时所有训练数据仍保留在设备上，将机器学习与数据储存在云端的
简单来说，云计算就是将很多计算机资源和服务集中起来，人们只要接入互联网，将能很轻易、方便的访问各种基于云的应用信息，省去了安装和维护的繁琐操作。
边缘计算是一种新的计算架构，它将计算资源移动到靠近终端用户的边缘设备中，以实现更快、更可靠、更安全的数据传输和处理。边缘AI智能则是指将人工智能算法和模型部署到边缘设备上，使其能够在设备本身上执行计算和决策，而不需要发送数据到云端进行处理。这种技术可以提高响应速度、改善数据安全性和节约带宽。
这是一场由互联网边缘发迹的革命。Google、Amazon、BAT等重量级科技巨头玩家，此前早已盯准了云端的超级赛道。随着AI和分布式计算的发展，另一场革命风暴在边缘开始酝酿。
安妮 发自 奥北科技园 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 对AI芯片来说，“量产”是分水岭。 无论是成功流片，还是样片发布，离真正应用在各种场景都有段距离。具备量产的本领、能真正落地，就是一次质
Federated Learning - 联邦学习 参考文献： 小白也能通俗易懂的联邦学习！ 关于联邦学习建模过程中算法交互内容的研究
很多小伙伴的企业已经引入了 Power BI，想知道 Power BI 整个架构是怎样的，也方便给老板做介绍。
在LiveVideoStack线上交流分享中，爱奇艺技术研究员李晓威分享了基于爱奇艺Hydra平台的剧场直播云端混流方案，重点讲解如何提升WebRTC推流成功率并提升音视频质量，如何做到点播流在客户端
说到神经网络训练，大家的第一印象都是 GPU + 服务器 + 云平台。传统的训练由于其巨大的内存开销，往往是云端进行训练而边缘平台仅负责推理。然而，这样的设计使得 AI 模型很难适应新的数据：毕竟现实世界是一个动态的，变化的，发展的场景，一次训练怎么能覆盖所有场景呢？
这种谷歌于2017年打造的机器学习新形式，在2019年成为全球AI第一大厂频频强调的潮流、方向和未来。
刚刚，在总部所在地上海，依图召开创办以来首场发布会，正式对外宣布其AI芯片业务的消息。
对于AI行业，算法、算力和数据是三大基础要素。深度学习模型的不断优化带来的算法的成熟应用，5G网络以及边缘、终端的普及让海量数据的获取和传输变得唾手可得，而将算法和数据协调统一处理的算力资源就成为当前AI发展的关键制约因素了。
随着端算力的提升，云主要的作用一定会回归它的本质，就是存储。 今年11月，阅面科技与英特尔发布“繁星”系列产品，集成了传感器、ISP，并在Intel Movidius芯片100 GIGA flops的算力帮助下集成了嵌入式深度学习视觉算法。 在这次发布会后不久，镁客君和阅面科技CEO赵京雷就“繁星”背后的算法、以及未来端和云的发展聊了一番。 “繁星的一大特点是把高精度的人脸识别算法放到了端上。我们指的最高精度的模型，以前很多人认为这个只能部署在云上。”赵京雷总结道。 图 | 繁星AI智能芯片模块 图 | 繁
新智元报道 来源：The Information 编辑：司明 【新智元导读】2月12日，The Information的报告证实，亚马逊已经开始设计制造AI芯片，以提升Alexa语音助理的质量，为Echo设备提供支持。此举紧随苹果和谷歌的步伐，被视为亚马逊顺势而为的厚积薄发，至此，繁盛的AI芯片市场，百家争鸣，鹿死谁手？ 2月12日，根据The Information的一份报告，亚马逊已经开始设计制造AI芯片，专用AI芯片也可以帮助Alexa减少对整体远程服务器的依赖，为Echo设备提供支持。 亚
实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值. 然而计算负载高、 带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署. 近年来兴 起的边缘计算范式, 将计算任务从云端下沉到位于网络边缘的终端设备和边缘服务器上, 能够有效解 决上述问题. 因此, 许多针对实时视频流分析的边缘计算研究逐渐涌现.
随着平安城市、智慧城市、雪亮工程、智能交通等各项建设的持续开展，安防逐渐得到普及，面对如此广阔的市场，对安防企业来说不仅仅是机遇更多的是挑战。为了解决这些问题，近年来，视频监控行业发展方向主要为：“高清化、网络化、智能化”。视频监控设备技术性极强，系统的创新升级同时也在引导市场需求的变化并创造了新的市场需求。
数据科学家为企业产生洞察力提供帮助，并进行预测，以实现更明智的业务决策。以下是数据科学家应该放弃笔记本电脑或本地服务器，并将其业务迁移到云端的五个充分的理由。
故障切换到远程站点是一项成熟的技术，云存储也是一项成熟的技术。但是如果用户们在遇到故障后想把虚拟环境切换到云端，他们就面临独特的挑战。 虽然这两个过程都用到复制，但云故障切换要双将备份内容复制到云端以便之后恢复复杂得多。故障切换过程使用云作为辅助的灾难恢复站点。备用服务器接手处理出现故障的虚拟机环境，确保应用程序性能不受影响，然后等问题解决后，再切换回到主数据中心。出现故障后切换到云的过程可能是自动化，也可能是人工的，各自有其优缺点。 不妨定义一些细节。我们在此谈论的是虚拟机到虚拟机。使用裸机恢复(BMR)
虽然许多企业组织期望充分利用云计算，但数据安全仍然是需要操心的首要问题。然而，借助众多云解决方案，有望实现并享用云端的有效数据保护和强加密。 随着商业监管和信息安全以不对称的步伐扩展，企业主管常常到头
现如今我们国家的安防视频监控云端管理越来越普遍，大到国家安防、道路监控等，小到个人安防、企业监控，这个行业在网络时代已经迎来了新的契机。
随着人们压力的不断增加，经常会看见在日常生活中由于小摩擦造成的大事故。如何在事故发生时进行及时告警，又如何在事故发生后进行证据搜索与事件溯源？旭帆科技智能视频监控人员危险行为/事件检测算法可以给出答案。
提到当下数据中心网络技术，负载均衡是绕不开的一个话题。为了应对高并发和海量数据的挑战，必须提升系统性能，负载均衡应运而生。那么什么是负载均衡，面对传输的数据量较大、流量长连接等场景，哪种负载均衡策略和算法更加智能和高效？今天就和大家分享我的一点思考。
本文介绍了云计算的基本概念、分类、架构、部署模型和云计算的优势。首先介绍了IaaS、PaaS和SaaS三种云计算模型，然后讨论了私有云、联合云和公共云三种云计算类型。最后，本文阐述了云计算相较于传统计算的优势和发展趋势。
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