从AI的结合方向来说，一般有2种，一种是行业结合，例如量化投资和智能投顾。 量化投资，量化投资就是利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。...在比如，AI与教育，国内的几家在线教育机构都有涉猎。...如何将深度学习与你正在做的事情相结合 智能运维 运维的发展目前经历了从基于规则到基于学习的。运维面临的最大挑战就是：在互联网公司很难人工指定规则。...参考文献： https://arxiv.org/abs/1705.06640 其他领域例如化学、制药工程与深度学习相结合 这种结合可以发生在从宏观到微观的多个层面： 例如上面这幅图，是使用SVM和决策树来发现无机...参考文献: 《Reinforcement Learning Architecture for Web Recommendations》 《结合TensorFlow进行强化学习的代码实现》 视觉与行业结合
直播技术与AI技术结合，这个想法看起来是不是很疯狂？但细想一下，又有何不可呢？现在直播和AI技术发展都相当成熟，两者结合又可以开创出新的玩法。...AI技术虽然是没有感情的机器，但它们的模仿能力极强，如果不仔细辨别，还真看不出与真人有什么不同，这种新颖的直播方式部分头部直播平台已经开始测试。...不过目前的直播源代码还不支持AI直播研发，虽然现在不支持，不代表之后的技术打不破这个僵局，为了AI直播是有可能变成现实的。...直播软件系统源码 (4)_副本.jpg AI直播虽然还没得以实现，但AI智能推荐已经被各大直播平台应用，AI通过智能推荐算法进行观众用户画像分析，通过系统分析每个用户的观看喜好来添加每个用户的兴趣标签，...未来直播源代码发展如果能和AI相结合，相比又会掀起直播行业的又一巨浪，再此之前，AI技术的发展和监管机制得以完善才能保证AI直播之后的发展。
前端开发在不久的将来就不可避免的要结合人工智能。然而，最紧迫的问题是，这到底意味着什么，一定非要是聊天机器人吗？...“我们将用户的自然语言查询发送到LLM，LLM将查询向量化，然后我们使用向量搜索找到与用户查询语义相关的信息，然后返回结果”。 例如，结果可能提供文本摘要或指向特定文档页面的链接。...MongoDB Atlas本身为我们的生成AI能力带来了一个新的能力级别。 他说，结合使用这些技术栈将能够实现更智能、更强大的React应用程序。...但Hall说，在AI中使向量变得重要的是，它们实现了语义搜索。 简单来说，它们允许我们找到与上下文相关的信息，而不仅仅是关键词搜索。数据源不仅限于文本。...它的实现方式是将生成模型与向量数据库和LangChain结合起来。 “RAG利用向量来获取实时、与上下文相关的数据，并增强LLM的功能”。
前段时间拿到了一个AI套件的试用，最近正好赶上智谱也有免费TOKEN的活动，就打算看看两者结合起来效果如何。 今天只是简单的一个流程上的POC，如果需要详细的教程欢迎大家持续关注。 1....创建本地智谱AI应用 安装SDK pip install zhipuai 安装好SDK我们可以写一个方法，用于检测出我需要的实例，例如我输入：你能帮我查询2024年5月1日从无锡到漠河的火车票吗？...创建聆思应用 我们先简单的编排一下，测试一下环境 点击右上角的部署后，我们可以在首页拿到我们的测试连接 接下来我们创建一个Python脚本进行测试 可以看到，环境目前没有什么问题，剩下的就是如何将聆思和智谱合起来用了...self.ls_token = "聆思的Token" self.ls_app_key = "聆思的APP ID" self.zp_api_key = "智谱AI
2018年是AI与艺术结合爆发的一年，数千个AI生成的图像在互联网上传播。以下是2018年这一类型中最好的五个图像，以及评选者对AI当前和未来状态的看法。...AI几乎可以画出任何你投入的东西 AI算法可以像大师一样画画，绘制人体和风景，设计衣服，学生们甚至用AI将任何人变成了一个舞者。...也许有人会觉得愚蠢或者哗众取宠，但是有一个重要的营销基础：这些AI工具是公司用来宣传他们的AI实力并帮助公众理解这种技术。...AI生成的图像可以帮助我们理解AI的思维 2018年图像生成的最大突破之一是由谷歌实习生Andrew Brock创建的名为BigGAN的算法。...结果产生了令人难以置信的纹理的图像，与以前的视觉AI世界全然不同。神经网络产生的狗看起来就跟真的一样。这些实验使非技术用户更容易了解AI的工作原理，或者至少是它的能力。
我们为它们设计一个硬件抽象层，这样的话我们可以将驱动程序代码与应用程序代码解耦，如下所示： void Uart_Hal_Init(UartConfig_t const * const Config);...这里的优势是多方面的，例如： 函数在编译时赋值 分配是通过一个const表进行的 可以进行函数指针分配，使其驻留在 ROM 与 RAM 中，这将使其在运行时不可更改 当然有几种不同的方法可以做到这一点
如何将数据高效运用于互联网产品的主要承载形式——推荐系统？带着诸多问题，我们采访了微软亚洲研究院（MSRA）资深研究员谢幸博士，一起聊聊异构数据与推荐系统的那些事儿。 ?...现阶段研究重点主要为深度学习与推荐系统的结合。...另外，我们也关注知识图谱与推荐系统的结合，并将研究成果真正应用到提高推荐性能上，比如微软的广告系统、新闻搜索，以及小冰、小娜这些个性化产品。...人才培养方面，您认为即将毕业的学生在基础研究和实践应用（与市场结合），哪方面更为重要？...这些与数据挖掘是可以相结合的，心理学里有一个方向是人格心理学，我了解以后觉得很有意思，可以用计算机做这件事情，后来我们与心理学结合完成了人格推测模型。
Aupera是一家专注于视频数据应用的新一代系统解决方案的创业公司，Aupera资深AI工程师Narges Afsham博士接受LiveVideoStack采访时表示，在FPGA中集成视频编码与AI...LiveVideoStack：能否介绍下Aupera与Xilinx合作开发的视频处理系统平台Aup2600系列的应用情况。...通过我们的系统，我们能实现对现实的实时视频内容理解，及视频编解码及AI应用在同一芯片组内完成。 LiveVideoStack：为什么视频编码/转码与AI应用可以在FPGA上结合在一起？...对此，您怎么看FPGA＋AI，还有ASIC或通用CPU＋AI？ Narges Afsham：这一切都是基于应用程序的具体要求。...Xilinx MPSoC集成CPU与FPGA于一体，与普通FPGA相比有更高的灵活性，功能更加强大，特别适用于数据中心的大规模应用，以及边缘节点的低功耗应用。
在区块链技术公司众多应用领域中，AI被看做是一个颇具潜力的领域。区块链具有智能合约的价值，而区块链技术公司在人工智能研发中，与机器合约的技术结合很重要。...如果把区块链技术与AI技术结合作为其底层技术之一，这样机器与机器之间的合约可以做到自动执行。 实际上，除了机器合约，机器安全也是需要考虑的问题。区块链技术公司更是开发AI中重要的技术。...人工智能的发展，接下来要考虑怎么来定义和反向控制人与机器的关系。举了一个例子：假设现在科学家已经按照一个正常人研发了一款具有同样思维能力的机器人，表面上看两者外貌也毫无差别。...u=324376065,3389092616&fm=11&gp=0.jpg 在人与机器的反向控制上，也可以运用同样的思路。一般来说，人工智能是经过大量机器学习后，机器产生自主意识。...这样一来，人们可以应用区块链技术公司的技术作为支撑，以分布式的节点共识合理管控AI的设备！无论问题出在哪，都可以即时管控！
本文将从视频编解码优化以及与AI的实践结合两方面来为大家介绍RealNetworks在这部分所做的工作。...文 / 况超 整理/ LiveVideoStack 大家好，我是RealNetworks的况超，本次演讲的主题是视频编解码优化以及与AI的实践结合，虽然我不是AI技术的专家，但在做视频编解码的后期也会用到一些...本次演讲主要由背景与需求、RMHD简介、RMHD优化以及与AI结合和总结展望四部分组成。 1. 背景需求 ?...RMHD优化以及与AI结合 ?...PlaybackNavigation 是CV与codec应用结合的播放导航功能，在编码端产生对应的CV meta data，在播放端基于对应的meta data开展应用，可以灵活选择感兴趣的片段、自动插播广告
一般人听到区块链与AI觉得这是这个事情应该没什么关系，因为区块链和AI分别属于是技术谱系的两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能，另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。...今天我要说的是AI与区块链融合可能会对整个技术范式都产生革命性影响。...区块链主链侧链开发 中心化和去中心化场内场外交易所开发 区块链跨境支付 区块链游戏 区块链供应链开发 130-9888-0981那么AI技术与区块链技术之间将可能有怎样的互补，内容非常精彩。...区块链可以很好的和AI的结合，比如：第一，跟Token的结合。通过Token发一个币，用这个币激励社区共同参与AI计算任务，这是很简单的结合。第二，跟数据的结合。...第四，跟智能合约的结合。通过和AI技术的结合，实现自动化事件的触发。未来AI的计算能力超过人脑指日可待。大脑的神经元连接数是10的17次方，AI芯片构建的神经网络只有10的7次方，有10个数量级差别。
智能推荐和个性化推荐：小程序可以通过AI算法分析用户的行为和偏好，实现智能推荐和个性化推荐功能。根据用户的历史浏览记录、购买记录等，推荐相关的商品、内容或服务。...用户可以通过小程序与AI进行对话，获取实时的帮助和解答。情感分析和情感交互：小程序可以通过情感分析技术，识别用户的情感状态，实现情感交互功能。...数据分析和预测分析：小程序可以通过AI算法对用户行为数据进行分析和预测，提供数据驱动的决策支持。根据用户的行为数据，预测用户的需求和行为，优化小程序的功能和服务。
当链路跟踪与警报条件匹配时（例如，数据库查询时间超过 5 秒），我们将跨度转换为 Prometheus 指标。 Prometheus模型符合我们的目标。...我们找到了一种将链路追踪跨度和指标关联起来的方法，这样当我们获取链路追踪数据跨度并将其转换为指标时，我们就知道如何将警报连接回业务逻辑。
大数据环境下的审计风险 （一）数据采集与质量风险 数据采集与质量风险，主要是指无法采集到全面数据或采集到的数据质量不高而导致无法全面掌握被审计单位情况的风险。...如对某省农村信用合作社信贷资产质量审计中，审计人员发现很多实际情况与数据分析结果存在着较大差异，其原因在于，农村信用合作社的基础数据在基层人员录入时产生错误。...如对某保险公司审计时发现，该公司信息系统多达40多个，而且财务系统与业务系统数据也存在不一致的情况，这给审计人员整理、分析数据带来一定的风险。...另一方面，审计机关要加强自身信息化建设和应用，建立审计数据中心，集中存储和管理采集到的相关数据，并实现各级审计机关内部资源和成果共享、审计机关与审计现场信息资源共享，充分发挥大数据审计在查找疑点、精准定位...、高效实施、综合分析提炼等方面的优势，为现场审计提供技术支撑和保障，实现审计一线作业与后台数据分析一体化，拓展审计的深度和广度，提高审计的质量和效率。
图片借助AI进行邮件正文与附件内容的识别，可以极大提高工作效率。本文讲解如何设计一个AI系统，完成邮件内容意图检测：架构初揽、邮件正文&附件的理解与处理、搭建多数据源混合网络、训练&评估。...场景 & 背景有一些场景下，如果我们能借助于AI自动做一些内容和附件等识别，可以极大提高效率，例如以下这些场景：保险公司的客户索赔管理。电信和公用事业企业客户投诉处理。...在AI的视角我们可以通过电子邮件的意图分类来尝试解决这个问题。信息提取。根据确定的意图，提取一些信息给到下游流程，例如在CRM系统中记录客户案例进行跟踪。...在本篇文章中，ShowMeAI 将专注于意图检测部分，我们将一起看一看如何设计一个AI系统来解决这个任务。 场景 1假设一家保险公司客户，想申请理赔与报销。...NLP教程 | 斯坦福CS224n · 课程带学与全套笔记解读NLP教程(1) - 词向量、SVD分解与Word2VecNLP教程(2) - GloVe及词向量的训练与评估 架构初览我们前面提到了，在意图识别场景中
一、背景在甲方做安全的同学可能会有一项代码审计的工作，通常需要从gitlab把代码拉取下来，然后使用代码审计工具进行扫描，然后对结果进行人工确认；在这个流程中需要做的事情比较繁琐，比如说gitlab如何配置...本篇文章以甲方安全代码安全建设为主线，分享如何让代码审计工具自动化扫描gitlab仓库里的代码。并且提供了一个便捷的实验环境供大家测试。...本文实验中调用了多款代码审计工具（包含semgrep、fortify、墨菲、河马，其中fortify软件属于商业性质，本文章无法提供该软件，如需自备此软件并存放在主机/data/share/fortify...目录），完成试验后可以看到各代码审计工具的效果对比。...可以去数据中心查看运行结果，可以根据节点和任务ID等方式筛选，如下图所示图片我选中fortify代码扫描节点，筛选出来的列表页面如下所示图片在列表页面只展示了一小部分数据，可以点击查看按钮，在详情页查看详细的漏洞信息，用于审计标注
先看张代码审计的图 ? ? ? ? ? 代码审计对于小白来说可能比较陌生，但实际上也就是拿到某网站的源码进行审计，从而发现漏 洞。...在做代码审计的时候建议先把审计的cms看看，熟悉下功能，也可以先进行黑盒测试，知道哪里有问题，然后去找会容易很多。...'';我们可以清楚的看到，这里直接输出传的name参数，并没有任何的过滤与检查，存在明显的XSS漏洞。 这里可以看下medium中等难度下的代码 <?...【存储型】 存储型XSS审计和反射型XSS审计思路差不多，不过存储型XSS会在数据库“中转”一下，主要审计sql语句update，insert更新和插入。 进行审计前，先进行黑盒测试。 ? ?...这个时候我们去数据库看一下，如下图，可以看到xss代码已经插入数据库了，这也就是存储型XSS与反射性XSS的区别。 因为我们在前端看到的都是经由数据库传过来的数据，所以会弹出框框。 ?
一、背景 前段时间在做代码审计，发现很多项目都存在安全隐患，大多数是来自于参数未过滤所造成的；为了解决这个问题，我将Web安全开发规范手册V1.0进行了培训，但是效果并不是太理想，原因是培训后开发者的关注点主要在功能完成度上
一、背景 在甲方做安全的同学可能会有一项代码审计的工作，通常需要从gitlab把代码拉取下来，然后使用代码审计工具进行扫描，然后对结果进行人工确认； 在这个流程中需要做的事情比较繁琐，比如说gitlab...本篇文章以甲方安全代码安全建设为主线，分享如何让代码审计工具自动化扫描gitlab仓库里的代码。并且提供了一个便捷的实验环境供大家测试。...本文实验中调用了多款代码审计工具（包含semgrep、fortify、墨菲、河马，其中fortify软件属于商业性质，本文章无法提供该软件，如需自备此软件并存放在主机/data/share/fortify...目录），完成试验后可以看到各代码审计工具的效果对比。...，可以根据节点和任务ID等方式筛选，如下图所示 我选中fortify代码扫描节点，筛选出来的列表页面如下所示 在列表页面只展示了一小部分数据，可以点击查看按钮，在详情页查看详细的漏洞信息，用于审计标注
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