［导读］2017年6月20日，零氪科技首席架构师王晓哲，在清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中的应用及智能诊断探索》发表演讲，演讲主题为《辅助医者 普惠患者：人工智能技术在医学领域的应用与前景 以下为王晓哲的演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”，可下载《王晓哲：人工智能技术在医学领域的应用与前景》及《行湘：大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 演讲从全局整体背景上介绍了人工智能技术与临床医学结合以后已经取得的成果，未来的发展前景和美好展望以及实际中碰到的一些核心挑战。 表征学习有很多应用，在非医疗领域，如机器翻译、图像识别这些问题，都经常使用表征学习的方法，将图像、文本或者声音这些比较稀疏、高维度的信号，转换成一个稠密、低维度的向量。 图像就是这些信号中一种有代表性的形式。医学影像处理应用很明显必然是一个热点方向。
，人工智能（AI）技术呈现出加速发展的态势，特别是在机器学习、图像识别、大数据分析等技术上产生了相当成熟的成果。 在气象领域，各国为推动人工智能的相关应用开展了大量工作。 机器学习在气象领域的应用主要是机器学习相关算法和模型结合气象应用不断调整和优化。 本文从气象观测、数值天气预报、强对流天气识别预警以及卫星资料应用四个方面对机器学习的应用情况进行评述，最后对机器学习在气象领域的发展进行展望。 5、发展展望 从历史上看传统的气象科学领域属于物理建模范畴，与人工智能为两个不同的领域，具有理论驱动与数据驱动两个截然不同的科学范式，然而两种方法实际上是互补的。 除此之外，机器学习在气象领域中的应用还存在如下挑战，可解释性、物理一致性、数据的复杂与确定性、缺少标记样本、以及计算需求。
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这是一个令人印象深刻的揭示,画了一个巨大的观众的热烈的掌声在山景城的海岸线圆形剧场,加州,但这只是一小块更大的研究机构的技术和医疗社区迅速拼凑在寻求创造人工智能系统,最终可能挽救无数的生命——包括你自己的 一个人工智能的心脏测试 “在我看来，这显然是医学的下一个自然步骤，”约翰·霍普金斯医学院奥斯勒医学培训项目主任桑杰·德赛博士说。 计算机视觉技术在成像方面非常有用，但它远不是研究人员在医学领域使用人工智能的唯一方法。 在斯坦福大学医学院,乔什·诺尔斯博士是使用病人的电子健康记录(EHRs)来识别之前未被诊断出患有家族性高胆固醇血症(FH),遗传心脏病影响1 250人,结果在一个高的机会早发性心脏病和心脏病如果不及时治疗 乔什·诺尔斯博士正在帮助使用人工智能和机器学习来识别潜在的心脏病人 。(资料来源:Norbert von der Groeben/斯坦福医学院) ?
多次模拟后，在实际中可以更从容的面对实际情况，提高手术的成功率。 不仅仅是对医生，对于从事医学领域和对该行业感兴趣的人来说，也有很多的好处。 医学院的学生可以更真实的体验老师讲的各种课程，对于需要实操的也可以多次练习。简单的比如以前护士可能需要通过用自己的手或者同学间互相扎针，来练习打针技巧，但现在可以通过VR虚拟现实多练习。 中医中的号脉、草药识别、穴位学习和针灸通过这种虚拟现实技术，也会有更好的效果。 现在VR硬件设备的发展已经比较先进了，随着5G的民用化进程加快，未来VR领域有大量机会的是VR内容领域。 把内容存在云端，在云端渲染和分发，可以减少对VR硬件设备的性能要求，同时因为内容在云端，对于云端服务器有更高的利用率，成本也会更低，那么怎么才能保证在云端对VR用户和硬件之间良好的数据交互呢？ 点量的云VR系统解决方案，可以实现教育资源和服务器的高效利用，包括软件、硬件和高效调度，不仅仅适用于医学领域，其他如VR游戏、VR影视等都可以。 VR医学2.gif
前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器，正好在寒假的时候仔细研究过这个模块，今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助 简介 z3 z3是由微软公司开发的一个优秀的 () add()命令用来添加约束条件，通常在solver()命令之后，添加的约束条件通常是一个逻辑等式 check() 该函数通常用来判断在添加完约束条件后，来检测解的情况，有解的时候会回显sat，无解的时候会回显 unsat model() 在存在解的时候，该函数会将每个限制条件所对应的解集的交集，进而得出正解。 z3在逆向题目中的应用 本篇以ISCC2018的一道RE题目为例，题目名为：My math is bad 将文件拖入ida中定位到main函数，F5反编译 ? 总结 z3是一个强大的约束求解器，它不仅能处理一些看起来很复杂的逻辑问题，在逆向领域中往往可以简化我们计算步骤，增加求解效率，尤其是在ctf比赛中一些繁杂的RE题目通过z3来解往往显得非常简单，我们在解决问题时如果能灵活应用
原文题目：A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Towards Medical XAI 摘要：近年来，人工智能尤其是机器学习在从图像处理到自然语言处理等多项任务中表现出了显著的效果 ，尤其是随着深度学习的到来。 随着研究的进步，机器学习已经渗透到许多不同的领域和学科。其中一些问题，如医疗领域，需要高度的问责性和透明度，这意味着我们需要能够解释机器的决定、预测和证明它们的可靠性。 这需要更好的可解释性，这通常意味着我们需要理解算法背后的机制。不幸的是，深入学习的黑匣子性质仍未解决，许多机器决策仍然很难理解。 我们对不同的研究作品所建议的可解释性进行了回顾，并对它们进行了分类，目的是为将来采用可解释性标准提供更易于接受的替代视角。我们进一步探讨了可解释性在医学领域的应用，说明了可解释性问题的复杂性。
四格表资料的卡方检验的内容详见： 《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析？》 下面，我们一起来了解两样本的四格表资料的Fisher 确切概率法的基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作步骤。 其基本思想是在四格表周边合计数T1、T2、T3、T4不变的条件下，计算表内a、b、c、d，4个频数变动时的各种组合的概率Pi；再按检验假设用单侧或双侧的累计概率P，依据所取的检验水准α进行判断。 关于数据加权还原的操作由于前期已经详细讲解过，因此不再赘述，具体请看： 《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析？》 依次点击“分析——描述统计——交叉表格”。 五、小结 本文对四格表资料的Fisher确切概率法的基本原理、应用及其在SPSS中的具体操作进行了详细阐述。后续我们将陆续更新更多不同卡方检验方法在医学研究中的应用和在统计软件中的实现，敬请关注！ 《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社. 2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.
内容来源：2017 年 11 月 19 日，谷歌开发者专家王玉成在“2017谷歌开发者节北京站”进行《Android Things系统结构及展望》演讲分享。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4s6Gko Android Things Android的整个生态涉及到手机、手表、电视、汽车以及物联网。 它的应用领域偏向于Camers、Gateways、HVAC Control、Smart Meters。 Signed Images和Verifled Boot涉及到了嵌入式开发的领域。 Android Things的Cloud部分会生成各种服务API的key，然后在应用中加入key。
人工智能的定义： 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能现阶段应用的领域1.jpg 人工智能主要应用领域 1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。 通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。 人工智能现阶段应用的领域2.jpg 人工智能现阶段应用的领域3.jpg 2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等 3、医疗：利用最先进的物联网技术 ，个人助理（小爱、siri）等 未来领域期待 人工智能技术也是国家主导的八大高新领域之一，也是国家主导的发展方向，通过国家和各位科学家的科研成果不断创新，越来越多的分支领域一定会快速发展。
丰田汽车公司现在也跻身于机器人领域。丰田以其自动化装配线而闻名，它看到了一个遥远的未来——数百万老年人独居的老龄化社会，机器人将走出工厂，走入普通家庭，帮助人们做家务，甚至提供陪伴服务。 至少自2004年以来，丰田一直在试验机器人，当时它推出了会吹喇叭的人形机器人，它有人造的嘴唇、肺和可移动的手指，可以为人类管弦乐队伴奏。 监管障碍 另一种装置，一种类似Segway代步车的个人踏板车，在试验中看起来很有前景，但是由于监管措施的遏制而无法走上街头。 事实上，在工厂和仓库之外，无法实现的承诺一直是机器人推广的困难。 今年秋天，丰田公司的合作伙伴之一，一家名为Preferred Networks的AI创业公司在一个演示中，该机器人能够了解书架，笔和其他物品在架子上的位置，并清理乱七八糟的房间。 机器人使用带有传感器的眼睛及钳子，整齐地将一双拖鞋整齐地放在地板上。 当被问及何时向消费者提供家庭服务时，丰田没有回答。
此前，小编为大家整理过一篇BT与IT融合的综述文章 深度学习在生物科学领域的应用，这次姐妹篇来咯！ 《Computers in Biology and Medicine 》在今年3月在线发表了一篇综述文章，回顾了医学领域使用机器学习（ML）的情况；介绍了标准技术及其对医学诊断的影响；深入讨论了五种主要的医学应用 （癌症、医学化学、大脑、医学成像和可穿戴传感器）中的问题；同时提供了该领域潜在的研究可能性和未来的举措。 机器学习在医学中的应用 癌症 癌症研究是一个具有重大社会影响的重要领域。ML在癌症研究中的应用在各个方面均表现出巨大的潜力，包括癌症相关问题的基准，如癌症类型的分类和预测、药物反应和治疗策略等。 为了提高ML性能，人工智能技术可以与ML技术结合使用，以帮助充分跟踪感兴趣的区域。 > 为了提高组件分类器的多样性，我们建议在医学诊断中使用模糊分类器，这在以前还没有被利用过。
人工智能在计算机视觉及网络领域中的应用 文/张大巍 摘要 这些年人工智能技术已经全面深入到人们日常生活中去，为人们日常生活提供了各种便利条件。计算机应用，人工智能现象， 已经成为当前计算机市场的常态。 这些在计算机网络中的应用的人工智能技术又为人们的生活带来了怎样的便利。 在自动工程方面，自动驾驶技术，YOD 图像处理技术也成为人工智能发展的重要领域。 3 人工智能具体应用 3、1在计算机视觉领域 计算机识别的图像主要有两种，第一种是静态的图像，主要是以图片为主，另一种图像是动态的，包括小视频和实景拍摄。 人工智能技术逐渐应用在计算机视觉领域， 网络安全技术以及管理人员对网络系统进行管理评价过程，在保护人类在新时代信息以及财产安全方面作出了重大贡献。
文章的主要内容就是将近几年在NLP领域常用的Transformer模型迁移到推荐领域，利用Transformer处理 用户行为序列信息。 虽然WDL作为推荐领域影响深远的模型，但是现阶段在处理某些特征时却出现了瓶颈，即： 用户行为序列( users’ behavior sequences 简称 UBS) , 即用户的item点击顺序。 所以在CV领域更常用。 而在NLP领域，LN就更加合适。因为它删除不同样本间的大小关系，但保留了一个样本内不同特征之间的大小关系。 文章是transformer在推荐领域的迁移，对transformer的关键点Positional Embedding和Multi-head Self-attention进行了复用，如position函数和激活函数的更改 相比于阿里出品的其他论文，稍显寡淡。 随着Transformer和Bert在NLP领域效果上一枝独秀，推荐领域有越来越多的模型开始借鉴、迁移NLP中的优秀技术。
作者： 吴岸城，菱歌科技首席算法科学家，致力于深度学习在文本、图像、预测推荐领域的应用。曾在中兴通讯、亚信（中国）担任研发经理、高级技术经理等职务。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅《程序员》 来源于：人工智能头条 ，深度学习在推荐领域的应用 首先要确定微博领域的数据，关于微博的数据可以这样分类： 用户基础数据：年龄、性别、公司、邮箱、地点、公司等。 来看看现在应用最广的方式——协同过滤、或者叫关联推荐。 这就需要一种可靠的向量化社交关系的表示方法。基于这一思路，在2016年的论文中出现了一个算法node2vec，使社交关系也可以很好地适应神经网络。这意味着深度学习在推荐领域应用的关键技术点已被解决。
污点分析是指将程序从外部获取的数据标记为污点，然后观察污点在程序执行过程中的传播，从而得到程序中的信息流等信息，里面涉及编译原理中的词法语法分析会多一些，主要被应用于恶意软件分析、攻击代码检测等软件安全性分析研究中 污点分析技术最早是在1976被提出的，2005年左右开始，污点分析应用于二进制漏洞挖掘的研究火了好多年，其实技术已经相对成熟。 编译原理在漏洞攻防中的应用 ? 搞文件Fuzzing，我们可以在样本（收集、筛选、精简）和Fuzzer（策略、方向等）上面下功夫，甚至简单地暴力fuzzing文件都可以挖到漏洞。 还有通过编译器增加防漏洞利用的机制，比如GS、CFG等安全机制，在对抗漏洞攻击上也起到了不小的作用。 所以通过研究llvm、gcc等编译项目，对漏洞攻防领域也是有一些可作为的地方。 ? 总结 编译原理在逆向工程、漏洞攻防、软件开发等诸多领域有所应用，有时就看你怎么使用，也并不是每个人在安全工作领域中有机会运用到，但技多不压身，不妨多储备点知识，以免到了“书到用时方恨少”的地步。 ?
IOS模拟器其本质为在X86_64架构上运行iPhone自带的模拟器，同时APP需要页数适配才能被安装 IOS采集指纹检测可分为如下 通过通用的Hook原理进行识别 通过特定的工具特征识别 寻找特定空间存储设备标识进行识别 ） Web指纹采集检测原理可如下 无头浏览器识别 UA识别：检测/Headless Chrome/.test(Navigator.userAgent) Webdriver检测: Webdriver是否在 navigator selenium检测：检测window.seleium PhantomJS\nightmare-JS 检测 等 隐身模式识别 Chrome：在隐身模式下，FileSystem API 禁止，使用报异常 Firefox：在隐身模式下，IndexedDB执行Open报异常 Safari：在隐身模式下，localStorage对象存在，但运行setItem方法报异常 控制台检测 隐式调用元素 Id 隐式调用Regexp等toString Hook检测 自定义Hook检测：在定义函数时将函数整体作为参数生成Hash值在执行该函数时校验Hash值 函数检测：采集调用toString方法对内容进行校验
作者丨梅子行 来源丨风控算法工程师（ID：RC_algorithms） 现在我们正处在一个深度学习时代，CV领域基本上已经被NN所统治，NLP、推荐也有不同程度的大规模应用。 纵观整个机器学习界，无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN的一个过程，个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在风控场景都有哪些应用呢？ 代表场景主要是用于拥有拓扑关系的数据上： 将可以求和的数据展开成feature-map的样子即可做卷积，从而实现特征交叉，挖掘更深层次的特征 深度学习的另一个非常重要的领域就是在我们的知识图谱中。 广义上来讲任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联，谱聚类就是应用了这样的思想（谱聚类（spectral clustering）原理总结）。所以说拓扑连接是一种广义的数据结构，GCN有很大的应用空间。 传统的风控模型中，挖掘交叉特征主要依靠人工提取，这种做法主要有以下三种缺点： 重要的特征都是与应用场景息息相关的，针对每一种应用场景，工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据的规律之后才能设计、
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力 在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。 而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图： 1. ,参考 Elasticsearch ingest pipeline 可以根据现有数据进行个数数据操作，甚至通过脚本自定义处理方式，参考 3.索引数据 海量安全数据的存储和检索在传统安全分析领域是一个非常棘手的问题 而ES具有如下特点： 扩展性好：ES采用分布式的架构，可以轻松地对资源进行横向纵向扩缩容，可以满足不同数据量级及查询场景对硬件资源的需求。
腾讯机器翻译（TMT）结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点，从大规模双语语料库自动学习翻译知识，实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译，目前可支持十余种语言的互译。
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