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是分布式总账的一种。一条就是一个独立的账本,两条不同的,就是两个不同的独立的账本,两个账本没有关联。 本质上价值没有办法在账本间转移,但是对于具体的某个用户,用户在一条上存储的价值,能够变成另一条上的价值,这就是价值的流通。 主开发数字货币交易所白皮书浏览器跨境支付场内场外宠物挖矿游戏基金会牌照 联系请留言跨,顾名思义,就是通过一个技术,能让价值跨过之间的障碍,进行直接的流通。 跨本质上和货币兑换是一样的。跨并没有改变每个上的价值总额,只是不同的持有人之间进行了一个兑换而已。 跨交易所:对于协议不直接支持跨操作的进行补充如果觉得好那就帮忙转发。谢谢!

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一份资料

现在有多么火爆?让我们先来看下面这则新闻:财联社1月9日讯,持续火爆的今日再暴涨5.84%,10只概念股强势涨停。?与此同时,近4个交易日,A股累计涨幅高达10.47%。 A股这一波行情,主要源于海外的提振。2017年,成为美股科技行业的最热风口,只要公司有涉及或虚拟货币概念,股价都能一骑绝尘。 ……1月8日,美国证券交易委员会宣布暂停中国香港咨询公司UBI Blockchain Internet的股票交易。 这是一家总部设在中国香港的项目和服务宣传公司,在加密和比特币的行情下,该公司自挂牌上市股价数日内暴涨数十倍…… 然鹅,有多少人跟我一样是听说到下面这张截图中不外传的信息才知道这么火的。 作为国内知名投资人,徐小平这一手“两连发”对普通民众而言无疑具有巨大的鼓动力,让人恨不得立刻投身领域,再不济的也想搞两枚比特币玩玩。 那么,徐小平如此力捧的“”到底是什么呢?

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    【技术】人脸颜值

    01概 近年来随着人脸识别技术的发展,颜值打分也受到了广泛的关注与。可即使人来打分,大家也口味各异,御姐萝莉各有所爱。计算机又岂能判断人的美丑呢? 实际上科学家过人脸的颜值,并一直在开发相对应的”颜值算法”。 【1】“平均脸” 的思想是通过算法检测特征点,然后将人脸图像划分成不同域再做分段放射变换与加权平均,合考虑人脸的形状特征和纹理特征,合成的图如下:? 适用于基于apperanceshape等的模型。同时,每一个图都提供了86个关键点的标注。各类人群的颜值分布如下:? 03传统方法思路传统方法思路,自然就是手动提取特征,我们基于参考文献【3】来做说明。

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    目标检测+LocNet

    Contribution:抛弃了Selective Search,引入了RPN网络,使得域提名、分类、回归一起共用卷积特征,从而得到了进一步的加速。 ?

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    隐私保护(安利给新生)

    论文:隐私保护与实践期刊:软件学报, 2020作者:张奥, 白晓颖. 非常适合科新手入门,通盘了解当下的进度。而且,这是中文的,方便阅读。缺点:工作量不够,参考文献不够,更多经典文章被忽略了,详略不得当,部分方向介绍了很多,部分方向蜻蜓点水。 ;通道隔离机制在网络中设置访问权限,将需要权限访问的数据保护在特定通道中.1 隐私及威胁1.1 账本隐私及威胁交易内容隐私,账户地址隐私,用户身份隐私。 ,保障接收者隐私;交易金额:账本中交易的具体金额信息; 网络节点信息:网络中节点之间直接连接,需要隐藏消息发布节点的 IP 等信息; 网络节点间流量:网络中节点间的信息流量情况,攻击者可以通过分析当前网络中流量攻击节点隐私 ,用户通过在上记录起始的状态创建通道,随后在下进行交易,具体数据通过合约保证安全,但不公布记录在上,需要中止交易的时候,再将最新的结束状态公布并记录在上,终止通道并销毁历史交易记录;

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    AI专栏|多模态学习进展

    AI专栏在科学中,从方法论上来讲,都应先见森林,再见树木。当前,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的论文,开辟“”专栏,敬请关注。 清华大学的张长水教授组提出了基于域注意力机制和场景特异上下文信息的图像标注方法,该方法能够协调生成描和注意力在视觉域之间的转移,同时将场景特定的上下文引入到LSTM中,获得特定场景类型下的语言模型用于词汇生成 三、未来展望(一)表示学习从本文的相关成果来看,按多模态表示共享的方式可将多模态表示学习分为两类:一类方法将所有模态的特征均投影到同一个表示空间,我们称此类方法为公共表示学习;另一类方法则为不同模态学习不同的特征表示空间 但相关指出这类自动指标尚不能很好地刻画映射结果的主观性。上所,解决映射过程中的主观评价问题不仅可以更好地评价不同方法,而且可以辅助设计更好的优化目标函数,从而全面提升模型性能。 本文了近年来在表示学习、映射、对齐、融合和协同学习这五个子方向上取得的主要进展。此外,我们还针对每个子问题讨论了未来需要解决的难点及其发展方向。

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    DL|CNN可视化(一)

    在本系列文章中,将列出几个解决上问题的办法,这些办法适用于大部分视觉任务中。 arxiv.orgabs1312.6034),2013年Zeiler和Fergus等人提出的基于反卷积神经网络的可视化方法Deconvnet(https:arxiv.orgabs1311.2901)也是这个领域中比较有代表性的 可以通过:(1)增强目标域的亮度和颜色。(2)设置越来越多的神经元响应域。 来增强神经元的激活。另一个原因是高阶神经元的多面性:它们不只是对单个刺激产生反应,而是激活响应很多不同类型的特征。 上所,上技术合成了揭示神经元不同方面的原型。例如,“杂货店”可以被重建为水果和蔬菜的图像以及商店内部或者建筑物。 因为该项中引入的AC-GAN模型就是学习生成以类别为条件的图像。紧挨着生成器和判别器模型,该模型还具有一个额外的分类器网络(在本例中为Inception-v3)。

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    异质人脸识别

    如法医根据目击证人的描画出素描图,据此去与真实人脸进行匹配。异质人脸识别的重要性与价值,以及其面临的严峻挑战,使其成为人脸识别中越来越重要且受到密切关注的领域。 1.早期人脸识别方法早期方法主要有整体法、基于人工特征的方法和基于学习的局部描子方法:整体方法将人脸图像当成一个高维的向量,然后将向量投影到低维空间中,利用投影之后得到的低维向量达到对不同的人具有良好的分度 但人工特征毕竟缺乏独特性和紧凑性,在2010年初,基于学习的局部描子被引入人脸识别中【12】【13】【14】,通过学习局部滤波器和编码方式以获得更好的独特性和紧凑性。 图1:人脸识别方法演变 2.深度学习方法早期人脸识别方法试图通过一层或两层表示来识别人脸,如过滤响应和特征直方图等,也主要集中在改进预处理、局部描符和特征变换,虽然这些方法缓慢地提高了人脸识别准确率 而考虑到图片间的转换是非线性的,基于LLE【26】的方法将人脸进行分,然后针对每一去进行合成,得到了更好的效果。

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    纯干货 | 深度学习

    一、深度学习说到深度学习,估计只要有接触的您,一定会知晓一二,其实深度学习就是机器学习领域的一个新方向。刚刚开始的阶段,在语音识别和 计算机视觉等多类应用中取得了突破性的进展,尤其在语音领域。 5. 1 深度学习在语音识别、 合成及机器翻译中的应用微软人员使用深度信念网络对数以千计的senones( 一种比音素小很多的建模单元) 直接建模,提出了第 1 个成功应用于大词汇量语音识别系统的上下文相关的深层神经网络 所以, 随着数据集和存储技术的发展,必将越来越重视对无标记数据的特征学习,以及将无标记数据进行自动添加标签技术的。 故而,如何在保证一定的训练精度的前提下,提高训练速度,依然是深度学习方向的课题之一。 因此, 深度学习方法与其他方法的融合,具有一定的意义。

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    动态多目标优化

    本文对动态多目标优化的进行了比较 全面的,具体内容包括:(1)本文介绍了动态多目标优化的相关理论背景;(2)本文介绍了动态多目标优化问题的分类 并对现有的测试函数进行归纳总结;(3)在对动态多目标优化问题的一般解决方案作简单分析的基础上本文详细讨论了动态 近年来,越来越多的学者开始关注动态多目标 优化问题的,这是因为动态多目标优化具有重 要的理论价值,并且动态多目标优化在现实生 活和工业生产的许多方面都具有非常广泛的应用 前景,下面简单地列举几个动态多目标优化算法的 从交通运输管理层面考虑,在一个十字路口 处,道路状况、车辆的数目、任务的优先级、突发 状况等多种因素都是随时间动态变化的,如何在 合考虑上因素的情况下,管理车辆运行来减少交 通拥堵并实现社会效益的最大化就是一类非常典 目前,静态多目标优化已经取得了较好的 成果,但对于动态多目标优化问题的深度还不 够,高效求解动态多目标优化问题的算法还比较 少。 但是统计分布的 相关参数的设定还是一个值得的问题。 (3) 稳定状态检测方法。

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    中国信通院&腾讯院:金融报告

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    技术】:技术发展现状与展望-中科院自动化所

    本文为中国科学院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室袁勇博士与王飞跃教授发表在 2016 年 4 月出版的在《自动化学报》上关于技术的论文。 2016 年 1 月,英国政府发布专题报告 ,积极推行在金融和政府事务中的应用;中国人民银行召开数字货币讨会探讨采用技术发行虚拟货币的可行性,以提高金融活动的效率、便利性和透明度 目前,领域已经呈现出明显的技术和产业创新驱动的发展态势,相关学术严重滞后、亟待跟进。 然而,与蓬勃发展的商业应用相比,的基础理论和技术仍处于起步阶段,许多更为本质性的、对产业发展至关重要的科学问题亟待跟进。 本文系统地梳理了技术的基本原理、技术、方法与应用,以期为未来提供有益的启发与借鉴。参考文献??----作者简介袁勇博士,中国科学院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室副员。

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    美国国防部应用报告

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    +工业互联网行业报告

    近日,工信部发布《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》,明确提出推动边缘计算、数字孪生、等与工业互联网的融合技术,加强融合产品及其解决方案的测试验证和商业化推广。 在此背景下,由陀螺院撰写,国促会数科委员、深圳市信息服务业协会、天河国云、睿蜂群、亚洲产业院联合发布的《+工业互联网行业报告》于今日面市,本报告将对工业互联网的发展情况、赋能工业互联网的创新应用 、以及当下+工业互联网的应用落地案例进行深入与分析,为相关企业与资本市场提供参考意见与运营建议。 图3—与工业互联网融合带来的五大优势在工业互联网中场景众多,应用前景广阔报告指出由于自身去中心、去信任、交易透明、节点匿名、不可篡改、可追溯的特点,可对工业互联网中的数据确权、价值共享 图5—天河国云工业互联网安全部署示意图+工业互联网仍面临挑战,数据与成本是关键环节然而,尽管在工业互联网领域优势明显,发展潜力巨大,但仍不可否认,目前工业的广泛应用中仍存在一定的挑战

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    丨吴虹PTEN调控造血系统和白血病发生的进展

    应冷泉港实验室邀请,北京大学生命科学学院吴虹教授课题组(撰写了题为“PTEN in Regulating Hematopoiesis and Leukemogenesis”的文章,近期在Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine杂志上发表,对PTEN调控造血系统和白血病发生的做了详细的总结、分析和展望。 在过去的20年中,人们通过遗传学手段在造血系统不同发育阶段或谱系中敲除了小鼠的Pten基因,深入了PTEN通过抑制PI3KAKTmTOR信号通路调控造血干细胞自我更新、迁移、谱系定向和分化的机制。 PTEN alterations in human leukemias and lymphomas.本文对以上内容进行了系统的,并提出了该领域面临的挑战和未来发展的方向。 该项目得到了北京未来基因诊断高精尖创新中心和北大-清华生命科学联合中心基金支持和资助。

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    AutoML:让AI学习设计AI

    近日,来自德国 USU Software AG 和斯图加特大学的两位者发布了一篇 AutoML 论文,总结了近年来 AutoML 方面的新进展。 机器之心整理编译了文章的主体结构,并重点翻译介绍了各种方法的基本思想和未来方向,数学描和实验评估等细节请参阅原论文。 顺便一提,这篇论文着重于经典机器学习,对神经网络着墨不多,对神经架构搜索感兴趣的读者请参阅机器之心的专栏文章《神经网络架构搜索(NAS)(附 AutoML 资料推荐)》? 这篇论文总结了学术界和产业界的 AutoML 方面的近期进展。 最后,第 10 节会阐未来的机会,第 11 节是一个简短总结。2 问题描机器学习流程是多种算法的顺序组合,这些算法可将特征向量转换成目标值,即分类问题的类别标签。

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    【技术】人脸表情识别

    本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的。 )》中就阐了人的面部表情和动物的面部表情之间的联系和别。 ,下面将从传统方法和深度学习方法对以上两个步骤进行阐。 (3)几何法 在表情特征提取方法中,者考虑到表情的产生与表达在很大程度上是依靠面部器官的变化来反映的。人脸的主要器官及其褶皱部分都会成为表情特征集中的域。 4.3 深度学习方法上均为传统方法的一些介绍,下文主要讲如何将深度学习应用到表情识别里,并将以几篇文章为例来详细介绍一下现在深度学习方法的方法和思路。

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    导航系统中里程计

    本文对非GPS下的多传感器的里程系统领域的技术现状进行了全面的概,并确定了未来需要进一步的面临的挑战。 该领域的大多集中在对传感器数据进行全局或局部分析的基础上,来计算车辆的姿态。了传感器数据以紧耦合松耦合方式以及滤波或优化融合方法的不同组合和融合。 我们从性能、响应时间、能量效率和准确度等不同的评价指标来分析每种方法的优缺点,为该领域的人员和工程师提供有用的指导。最后,对该领域未来的方向进行了展望。 ● 相关工作与介绍所以文章主要讨论的是在非GPS的条件下,基于这五种传感器的里程计系统的文章。下图显示了本文中讨论的自定位方法的总体分类。 常用定位技术比较●总结我们介绍了一个全面的文献包含了在非GPS环境的定位方法。这些方法可分为五大类:轮速里程计、惯性里程计、视觉里程计、激光里程计和雷达里程计。

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    导航系统中里程计

    本文对非GPS下的多传感器的里程系统领域的技术现状进行了全面的概,并确定了未来需要进一步的面临的挑战。 该领域的大多集中在对传感器数据进行全局或局部分析的基础上,来计算车辆的姿态。了传感器数据以紧耦合松耦合方式以及滤波或优化融合方法的不同组合和融合。 我们从性能、响应时间、能量效率和准确度等不同的评价指标来分析每种方法的优缺点,为该领域的人员和工程师提供有用的指导。最后,对该领域未来的方向进行了展望。 ● 相关工作与介绍所以文章主要讨论的是在非GPS的条件下,基于这五种传感器的里程计系统的文章。下图显示了本文中讨论的自定位方法的总体分类。 常用定位技术比较●总结我们介绍了一个全面的文献包含了在非GPS环境的定位方法。这些方法可分为五大类:轮速里程计、惯性里程计、视觉里程计、激光里程计和雷达里程计。

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    【金融科技行业报告】技术现实骨感,大数据风控跑马圈地

    作者:36Kr院2017年9月,36氪院最新发布《2017 FinTech行业报告》,金融是在不确定的环境中进行资源跨期的最优配置决策行为,其本质是价值流通。 FinTech行业 FinTech发展历程FinTech发展驱动力 二. 大数据风控 大数据风控行业概大数据风控产业图谱及参与者分析风险之一——欺诈风险分析风险之二——信用风险分析大数据风控技术未来发展分析 三. 行业概项目数量及融资情况分析全球投资机构及创业公司Top10产业图谱技术未来发展分析 四. 智能投顾 智能投顾行业概智能投顾&人工投顾对比中国市场&其他市场对比行业参与者竞争力分析政策监管智能投顾产业图谱 五.

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