机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
快到十二月中旬了,很多渗透测试中的客户想要知道如何搜集这些漏洞信息和利用方式的检测,再次我们Sine安全的工程师给大家普及下如何发现漏洞以及如何去获取这些有用的信息来防护自身的网站项目平台安全，把网站安全风险降到最低,使平台更加安全稳定的运行下去。
资产是企业开展生产经营所需的重要经济物资，其安全的重要性毋庸置疑，不同规模的企业，在保证企业资产的安全时可能需要多方配合与协调，往往涉及多个部门、层级甚至多个时段的监管控制。面对现今资产高度数字化、威胁隐患越来越多的网络环境，越发庞大的资产，安全性也显得越发脆弱，维护好企业资产安全面临着较大挑战。本期话题就围绕企业资产安全管理展开相关讨论：
之前工作中涉及到信用风险，接下来几天就分享些我在信用风险建模领域的一些经验吧~
| 导语 获客是大多数的商业场景下的重中之重，高效的获客在节省成本和用户质量提升方面的重要性不必再赘述。实际业务场景中，我们面临的是获客质量，获客量级和获客成本之间的博弈，其中两个方面的正向提升必然会导致另一方面的负向。在这三个维度中，量级和成本是天然的比较好衡量的，而质量则是一种更复杂更综合也更长期的维度，对质量的准确衡量，就显得尤为重要，本文希望结合日常工作中我对腾讯业务场景的理解，通过一些框架性的说明，来为大家构建评估模型提供一些思路。 01 背景 获客是大多数的商业场景下的重中之重，高效的获客在
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？ 之前的分析还是比较粗浅的，那么接下来从银行的角度，从模型和算法的角度从更加深入和全面的角度探究信用卡违约风险和欺诈行为的识别，并且尝试分析判断信用卡拖欠行为，从而建立一快速识别风险的模型。 具体来说，就是通过对银行的客户信用记录、申请客户信息、拖欠历史记录、消费历史记录做分析，对不同信用程度的客户做归类，研究信用卡拖欠、信用卡欺诈等问题与客户的个人信息、使用信息，
机器视觉就是利用机器代替人眼做出测量和判断，在应用层面上，目前主要用来做系统集成或二次开发的较多，可以概括为以下四个部分： 1、检查。 外观及缺陷检测，主要利用模板匹配。 2、识别。 生物特征识别（人脸、语音、指纹、虹膜），目标识别（车牌识别，射频识别等），条码识别（一维码、二维码），字符识别，纹理识别等。识别的最终目的主要是为了分类，这里需要利用大数据训练学习，需要借助深度学习。 3、测量。 几何尺寸测量（长、宽、高、周长、面积、体积等），圆或者椭圆（圆心、半径、轮廓、角度、尺寸等）；测量必须先标定
导读：自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的，我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设，包括以下几大方面内容：
每年一次的双十一大促临近，因此上周末公司组织了一次技术交流闭门会，邀请了电商、物流、文娱内容、生活服务等知名一线互联网公司的技术大牛，一起探讨了一些大促稳定性保障相关的技术话题。
在之前曾经写过一篇叫做“数据分析：未来，你可能发生信用卡逾期吗？”，是分析什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？
《大厂，跳槽年薪可100w，中年焦虑。》 《不要年薪百万，要去当公务员。》 1 自动驾驶？ 大家知道我比较关注新能源汽车。 前两天刚吹了比亚迪，比亚迪虽然啥都好，但是智能化却是其中最大的一个短板。 而新势力卖车，自动化驾驶绝对是最大的宣传卖点，其中几家在试驾过程中就可以亲自体验。 但是现在的自动驾驶其实只是辅助驾驶，在某些比较封闭的路段上，在驾驶人的保证下才能安全行驶。 我家里用的是理想One。 上高速的时候，如果路况比较好，我会打开辅助驾驶开车，这样会稍微让长途没有那么累。 刚开始小心翼翼的，后来高速
中兴智能视觉大数据报道：再过一些时间，2018年高考将正式拉开大幕，本次高考广东肇庆中学，作为全省两个第一批试点的考点之一，将在今年高考中首次使用人脸识别技术，有关人脸识别的应用越来越常态化了。
人工智能+新零售=？阿里巴巴iDST（数据科学与技术研究院）首席科学家兼副院长、原亚马逊无人零售项目Amazon Go的重要策划者任小枫，结合计算机识别技术的进展，讲述了他在新零售的各种应用场景中，对增强现实、智慧门店、机器人和可穿戴设备这几大方向的展望，本文为他在云栖大会的演讲实录。
测试结果虽然打钩，但是管理方面还是比较简单粗暴而且很多问题。打勾只是表示部分功能可实现。 技术限制问题，给操作系统、数据库、中间件、应用系统开发管理接口、账密接口、认证接口，其实相当难，以单一厂家根本实现不了。操作系统、数据库、中间件、应用程序，如果是商用产品，厂家一般不给你开接口，比如Linux，我测试的几家都是类似RSH方式。
最近这段时间，银联联合手机厂商推出手机POS（手机安装APP即可当POS使用），腾讯推出“收款有礼”活动（商户通过微信支付官方邮寄收款码收款获得积分，并在“收款有礼”中兑换多种优质、个性化的产品服务和权益。）力推自己的原生收款码，支付宝一方面大发花呗红包15亿（君不见，各种微信群、群发短信里都充斥着支付宝红包码），另一面，支付宝又宣布推出一款叫做支付宝蜻蜓刷面付款产品，直接将使用通过人脸来进行支付，让刷脸支付设备的成本降低了80%。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
接触多家客户后发现，客户接触云产品时，因使用方式不同的云平台不一样、云产品与IDC产品不一样，导致有较高的学习成本，给稳定运营带来了比较大的影响，好在云厂家给大家提供了方便的工具，辅助大家去识别用云风险，今天我们就调研下做的比较好的两款产品：腾讯云的云顾问(Tencent Smart Advisor)和AWS的Well-Architected Framework，来看看两款的设计思路以及对大家的帮助，希望能对用好云有更多的启发。
18 Eyeball和Blackbox开发集应该多大？ 你的 Eyeball 开发集应该足够大，大到可以让你了解到算法的主要错误类别。如果你正在从事一项人类可以表现很好的任务（如识别图像中的猫咪）
你的 Eyeball 开发集应该足够大，大到可以让你了解到算法的主要错误类别。如果你正在从事一项人类可以表现很好的任务（如识别图像中的猫咪），下面是一些指导方针： • 一个使你分类器犯错10次的Eyeball开发集将会被认为是非常小的。只有10个错误，很难准确估计不同错误类别的影响。但是如果你的数据非常少，而且不能分出更多的Eyeball开发集，有总比没有好，这将有助于项目的优先顺序。 • 如果分类器在Eyeball开发集上犯错约20个样本，你将会大致了解主要的错误来源。 • 如果有约50个错误，你将会比较好的了解错误的来源。 • 如果有约100个错误，你将会很清楚错误的来源。我见过有人手动分析更多的错误——有时候多达500个。只要你有足够的数据。 假设你的分类器有5%的错误率，为了确保Eyeball开发集中有100个错误标记的样本，Eyeball开发集大概有2000个样本（因为0.05*2000 = 100）.分类器的错误率越低，为了获取足够多的错误来分析，Eyeball开发集需要足够大。 如果你正在做一个连人类都不能做好的任务，那么检查Eyeball开发集的联系将没有什么必要。因为很难找出算法不能正确分类一个样本的原因。这种情况下，你可能会忽略Eyeball开发集。我们将在后面的章节继续讨论这些指导方针。
摄像头的安装点位是保障监控系统有效性和安全性的关键。选择适当的摄像头安装点位可以最大限度地提高监控范围和监控效果，以便于及时掌握重要信息和事态发展。在本文中，我们将为大家分享一些优质干货，推荐几个摄像头的安装点位。
今天开始学习进阶的知识，有兴趣的您请继续阅读和学习： 深度学习之高手进阶 我们在进行深度学习的时候一般会按照这4个步骤进行。 获取数据 很大程度上，数据的多少决定模型所能达到的精度。再好的模
背景 工作五年了，一直是做测试。认识了很多人大牛，也接触到很多新人，从他们身上看到了很多，自己的过去，自己的未来（当然很多是自己达不到的高度）。 做这测试这一行的，很多人都追求技术：自动化+性能，往往忽略测试流程，或者说是项目管理流程。 想法 流程是要结合团队来看的，换句话来说就是case by case，没有标准，适合团队/业务的流程就是好流程； Part1 待过做中国移动项目的传统行业，测试流程一套一套的，需求评审 -- 开发详细设计评审 -- 用例评审 -- 提测评审 -- 测试执行 -- 报告输出
作者介绍：谌明，浙江核新同花顺网络信息股份有限公司首席技术官，浙江省金融信息工程技术中心副主任，之江实验室金融大数据智能计算实验平台专家；曾主持多个国家重点项目，总投入资金数亿元；发表 SCI/EI 高水平学术论文 20 余篇，申请或授权发明专利 31 项；荣获中国 IT 年度人物杰出 CTO 和杰出工程师等奖项。
前言 DevSecOps的困境 产品鄙视研发，研发又鄙视运维，运维呢又鄙视安全。 业务和产品说：不是我设计这么好的业务产品，你研发再牛也没用，测试、运维、安全都是我养的。 研发说：要不是我研发这么牛的
主讲人：灵智优诺CTO 许可 屈鑫 颜萌 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作为人工智能和语言学的重要分支，自然语言处理（NLP）的相关研究一直充满魅力与挑战。 8月2日（上周三），量
在《漫谈软件缺陷管理》一文中，笔者通过梳理缺陷状态和协作过程简述了软件缺陷管理。那么，软件缺陷管理的价值有哪些？又有哪些实践可以发挥这些价值？
伴随着我国社会经济发展水平的提升，各行业对人工智能技术的落地应用需求也在不断扩大。但目前，很多行业与人工智能的结合还处于概念阶段，安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，很多专家认为安防行业正在成为人工智能的第一着陆场。 近年来，在智慧城市系统建设深入的带动下，人工智能商业化应用的趋势越来越明显。算法、算力、数据，三者可以看做是“人工智能+安防”发展的三要素。当这三要素落地产品应用上时，可主要分为三大类，即：视频结构化(对视频数据的识别和提取)、生物识别技术(指纹识别、人脸识别等)、物体特
Gartner的研究主管George Spafford说：“由于缺少标准的定义和方法，处于不断发展中，需要接受和管理风险，DevOps对传统IT思维提出了挑战。这个不确切的目标状态导致许多IT部门犹豫不决、不敢实施DevOps策略。”
万达这几年发展的速度非常快，到2013年年底已经开业的万达广场有85个，2014年将新开业24个，预计到2014年年底，开业的万达广场将达到109座，持有物业面积规模超过2203万平方米，将成为全球最大的不动产企业。2015年计划开业26个，2016年初步是31个项目，今年、明年、后年将会翻一番，超过160个购物中心。 购物中心经营需要怎样的大数据思维？ 从市场调研到客户的满意度调研，运营管理者都要采用很多的分析方式，常用的分析方式就是抽样调查，但是这种传统的方法最大的弊端就是结论的不准确，不能精准地帮助
是指使用服务器等设备作为代理，通过伪造IP地址来实现代理的功能，这种代理相对于原生IP代理，具有更好的隐蔽性，难以被目标网站检测出来。
客户分群策略主要应用在贷前场景中。简单来说就是根据客户的不同维度将客户划分到不同的群体或组中，划分后的群组之间有一定的风险差异性或者业务含义。
进入选项后会出现一个【通用文字识别OCR】，一看就知道是图片识别文字。我们用来测试一下肯定没问题。也让自己变成AI选手。
意思是说所谓英雄，要志气远大，计谋精良。胸怀能包含宇宙，志气能吞吐天地。对稳定性建设来说就是既要有道，又要有术，道为先。
单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。
随着云计算被普遍运用，微服务等基础架构的成熟，同时企业对开发运维提出更高效的要求，敏捷开发运维(DevOps)这种提高研发效能，节省成本，最终更快捷实现产品交付并提示产品质量的模式被得到推广和应用。敏捷开发运维的应用，其天生的敏捷性与传统较为缓慢的安全体系的冲突给安全也带来了挑战，如何有效解决这个问题，Gartner在2012年也提出了“DevSecOps”的概念，人人为安全负责，让业务、技术和安全协同工作以生产更安全的产品。 “高速交付”结合“安全编码” DevSecOps引领新时代 Dev
去年5月，恶意勒索软件WannaCry大面积爆发，全球不少国家机构、企业、个人终端电脑中招，电脑文件被锁。
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
2. 表格线检测：检测出表格线段的坐标与交点坐标，传统算法基于图像特征进行计算，但是这种算法目前基本已经被抛弃，因为精度跟深度学习的通常差太多，而且只能检测有表格线的表格，还通常比较耗时。现在主流算法都是使用深度学习模型进行检测线段端点坐标，无线表格也能预测出哪里应该有线段，这是接下来要做的；
前面写过一篇图像处理的文章，最近一直在处理图像，昏了头。表格识别是基于同事的代码上做个小结吧。
目前在人工智能领域，不管是学术圈还是工业圈，大家都认同一个趋势，那就是在很多应用场景上计算需要落地到设备上，让设备拥有智能化——即嵌入式的AI，这个是人工智能领域新开辟出的一个分支。 中科创达技术总监王璠坚定的对AI科技评论说。 在近日（4月28日）的北京GMIC大会新技术演示Show上，王璠向外界展示了中科创达在嵌入式人工智能方面所做的工作。这位百度出身的90后的技术总监，目前带领着一支30人的 ThunderView 技术团队专注于嵌入式AI的算法研究。我们现在做的工作是将深度学习放在嵌入式设备上，王
机器之心报道 作者：高静宜 在大咖们的助力下，你对拿下百万奖金势在必行了吗？ 「经常有人问我，AI 的未来是什么？你对未来有着怎样的展望？我通常会说，那些金融科技公司所处的生态领域内的发展，将是未来A
对于电商平台和社交平台为主的平台业务，其安全涉及方方面面，常见的如刷单、黑灰产。本文以 Louvain、FRAUDAR 和 CatchSync 这三种典型的复杂网络算法（基于图的挖掘算法）为例，结合实际业务场景，包括交易、社交和直播等互联网平台的核心业务，介绍复杂网络算法在平台业务安全中的应用实践，为互联网平台对抗黑灰产提供一些可借鉴的经验。
Tesseract-OCR支持中文识别，并且开源和提供全套的训练工具，是快速低成本开发的首选。前面记录过在java中调用tesseract-orc，该方法的原理是通过在java中调用cmd命令行，来执行tesseract，但是该方式需要下载软件，在电脑上安装环境，移植性不高。
机器之心原创 编辑：微胖 如果把智能化时代比作一辆高速前进的列车，数据、算法及其承载系统（服务器、硬件算力、软件框架、通讯协议等），是构成这辆列车的主要部件。其中，数据是燃料，算法是列车的引擎，工程师是列车的驾驶员，而列车运行的车身，则对应着各大软件运行系统，列车每一个组件潜藏的安全隐患都有可能酿成现实悲剧，智能化时代的风险发现与防御自然也需要着眼全局。 近日，由专业技术学会 IEEE 与前沿科技探索社区 ATEC 联合主办的技术沙龙 IEEE x ATEC 科技思享会上，五位高校研究人员从不同角度就智能
本期导读 ⊙ML、SVM介绍 ⊙股价的正负统计分析 ⊙预测第二天开盘趋势 机器学习方法是计算机科学的一个分支，它借助于计算机算法，对数据进行分析后，实现模式识别，进而实现对未来数据的预测。 机器学习方法可以分为以下几个类别： 1.监督学习： 训练的输出分类是预先设定好的，根据输入和输出，算法的目标在于寻找其中的对应函数。 2.无监督学习： 训练的输出分类是预先不知道的。算法的目标在于发现数据中的结构，如聚类分析。 3.半监督学习： 介于监督学习和无监督学习之间。 4.增强学习： 算法通过执行一系列的
尤其现在的Web系统以数据密集型系统为主，对已知的Web安全攻击进行防护，并能够及时紧急漏洞是衡量系统是否安全可靠的重要指标。
在刚刚落幕的第20届Blackhat大会上，“机器学习”被反复提及，人工智能在网络安全各个领域得到广泛探索和应用尝试。人工智能在网络安全领域已经从早期的概念炒作，向方案落地转变。 当人工智能遇上网络安全，在纷繁复杂的技术与应用方案背后，可以归纳成执行层、感知层、任务层和战略层四大层面的智能化，不仅帮助解决现有的一些安全难题，未来的发展也非常有想象空间。 网络安全新战场需要AI填补人才紧缺 目前网络安全已经进入了一个崭新的时代，面向各种新战场，需要新的架构、新的方法、新的编程语言来支撑我们应对越来越艰巨的战
9月15日，首届腾讯云技术领袖峰会在深圳召开，吸引了全国各地1000余名CTO、CIO、开发者、创业者和合作伙伴参加。腾讯集团技术管理层集体亮相，并重磅发布腾讯云12款新品，展示腾讯整体技术在腾讯云上全面开放的决心。 活动当天，腾讯高级执行副总裁、腾讯社交网络事业群总裁汤道生、腾讯公司副总裁、腾讯云负责人邱跃鹏、腾讯副总裁姚星、腾讯副总裁别洪涛、腾讯数据平台部总经理蒋杰、腾讯安全平台部总经理杨勇等腾讯技术管理层齐聚现场，首度公开分享腾讯过去和未来的技术布局、网络、大数据、安全等布局实践成果、核心技术和行业思
随着智能化网联化的大变革和自动驾驶等新技术的普及，汽车在使用过程中产生的数据越来越多，车辆信息安全也面临着更大的挑战。《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》等法规的颁布实施，对车企在使用和处理汽车数据时，需要遵守的行为准则做出了更加明确且细致的规定。
来源：险峰创（ID：xianfengk2vc） 作者 ：常丰峰 ---- 企业服务市场的发展情况持续受到关注。对于SaaS企业，销售是实现增长的核心引擎。本文分享了SaaS企业从零开始搭建销售体系的实操经验，三个关键步骤包括：实现产品冷启动、打造销售团队和建立增长模型；期待给相关从业者带来新的启发。 一：产品从0到1冷启动怎么做？ 三大经验 · 天使客户找非熟人，CEO必须全程参与； · 从“买单者的刚需”切入，产品价值明确可量化； · 产品的实施和培训成本占比不能高。 产品初期，天使客户对
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