来自 | FreeBuf.COM · 参考来源 | Securelist · 编译 | Avenger 机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域，它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用，这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。甚至机器没有学习和生成的能力，连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题——关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一 网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某
机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域，它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用，这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。 甚至机器没有学习和生成的能力，连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题：关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一：网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某种原因，在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题，你可能会认为这是新的东西。 一些场景：第一个机器学习算
因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默，在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路？》的演讲。他表示，人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起，尤其是替代人力的应用。在企业方面，基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估
<数据猿导读> 51猎头CEO刘维在2016年中国信息通信大数据大会上分享了以“大数据认知时代下如何让人力资源产业更聪明”为主题的演讲。他讲到，传统招聘虽然非常土，但为现在的互联网招聘提供了一个业务基
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在AlphaGo大胜李世石、柯洁之后，人工智能越来越火，智能问答也是其中必不可少的一环。智能问答一般用于解决企业客服、智能资讯等应用场景，实现的方式多种多样，包括简单的规则实现，也可以基于检索实现，还可以通过encoder-decoder框架生成，本文通过几种常见的问答技术，概要介绍了达观数据智能问答相关原理研究。 1 基于规则的智能问答 基于规则的智能问答通常是预先设置了一系列的问答规则，在用户输入一个问题时，去规则库里匹配，看是否满足某项规则，如果满足了就返回该规则对应的结果。如规则库里设置“*你好
从电灯泡给地球的黑夜带来第一缕光明，到如今的无人驾驶、人工智能、量子计算，科技创新一直在推动着人类的进步。保存科技创新的火苗，更好地惠及每一个人的生活——这正是知识产权存在的意义。 4月26日，世界知识产权日。作为倡导保护知识产权、鼓励知识创新的世界性节日，它的影响力正不断增强。 作为一家坚持科技创新的互联网公司，鹅厂也一直重视知识产权保护，建立知识产权保护体系，鼓励科技创新。截至目前，鹅厂人已经在全球申请超过3万项专利，获得授权超1万件，在国内互联网公司中排名第一。 值得一提的是，其中腾讯在网络安全领域
最近两天终于闲来写写之前的Python代码，好久没做，手有点生，编程这个活就是这样，得需要经常写，不然认生。今天的主题比较随意，任务就是爬取拉勾网的数据并且做简要的数据分析，本文直接给出我的个人分析结论，存在比较片面的情况。感谢@某某给的提供的初始代码，我给忘了谁了，加我的人太多，发的消息我可能没看见，可以在给我发一次，两次我没回复，那就是这个问题我回答不了，或者说百度很轻松能回答你。废话少说，直奔主题。
下棋程序：E ：无数次下棋获得的经验；T :下棋；P ：与新对手下棋时的胜率有所提升。
论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models（https://arxiv.org/abs/2104.08663） 中，作者提出了一种无需训练数据，即可学习（或适应）非对称语义搜索模型的方法。
论文 BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models 中，作者提出了一种无需训练数据，即可学习（或适应）非对称语义搜索模型的方法。
在一次家庭饭局上，我父亲提到：现在科技真发达，连人工智能都出来了，可以识别你的人脸，可以算计你的消费能力，甚至下棋的时候，还能下赢人类中的顶级高手！对此他老人家有个疑问：这些人工智能怎么这么聪明，难道自己就会了？
这背后所利用的技术就是人工智能中很重要的神经网络与机器学习，神经网络模拟电信号在人脑神经元之间的传递过程，对输入数据进行处理。利用分层的神经元，从大量样本数据中总结出共同特征，由此生成高还原度的合成声音。
执行摘要 勒索软件在过去几年中一直困扰着Windows PC，但最近，勒索软件的平台已经不局限于Windows系统，它的魔爪已经伸向了Linux和Android。 虽然这两个平台上的勒索软件不如Windows中的先进，但是Android勒索软件仍然会造成严重 后果，造成使用中断甚至造成严重的经济损失。Bitdefender的Android遥测技术测出了受害设备的数量，其结果显示在英国、德国和澳大利亚的图标中排名第一的勒索软件是Android.Trojan.Slocker勒索软件家族。 Android勒索软
从PC时代到移动互联网时代，社群媒体平台的需求一直都存在，从QQ到微信，我们在这些平台上撰写了多少文章、挥洒了多少青春岁月，同时也被把隐私卖给了平台、注意力也被广告所攫获？ 不知你是否曾经想过，自己在社群媒体平台上发布的内容（文章、相片、影片）能值多少钱呢？ 猜他这一篇文章值多少钱？ 下面是一名中国网友的案例，他最近投资失利，难过地在Steemit上写了篇文章抒发心情，引发了大家的共鸣，你猜猜他这一篇文章值多少钱？ 看到下面红色框框的地方,左边的数字$80.22，代表这篇文章价值多少Steem,右边的数
java大行其道的今天我们来谈谈c++，现在学c++的人越来越少了。问题在哪？互联网盛行的年代，能吸引眼球的就是能赚钱的。所以一看招聘，发现做java开发是抢手货，起步价比c++高。 再则学习c++难度都比其它语言较高。而它的学习难度，太复杂性。现在c++的使用范围比以前已经少了很多，java、C#、python等语言在很多方面已经可以代替c++。但是也有很多地方是其他语言完全无法替代的，主要集中在需要运行效率比较高的行业，比如游戏、高效的服务器，网络等。 一、游戏开发 游戏开发都有哪些，引擎开发（
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 长期以来，中文自然语言处理（NLP）的研究遭遇瓶颈，其中一个重要原因就是中文的语言学基本无法迁移到已有的成熟的深度学习模型中，这也是中文 NLP 难于英文的重要原因之一。而竹间智能在自然语言处理的研究中，结合深度学习、语言学和心理学等，通过 NLU 来弥补传统中文 NLP 在语言理解上的不足，取得了不错的成果。在此和大家分享一些竹间智能在中文自然语言交互研究中的经验和思考。 本文结合语言学和 NLP 的几个基本任务，从理论上对中文 NLP 的特点进行说明，
2022年传统企业发展的关键词，不是资本，不是股市，不是楼市，不是品牌，而是五个字，数字化转型。
Alpha Go战胜李世石成为一个划时代的事件，许多公司大佬纷纷对此表态。不过，留意观察会发现，针对这个事情，BAT都没有表态，最积极的是搜狗王小川和360周鸿祎。搜狗王小川在多家平台担任点评嘉宾，在Alpha Go3：0胜出之后就宣布全体员工放假一天；周鸿祎则发布内部信，对AlphaGo的胜利发表了自己的看法。 首先总结一下老周内部信的主旨思想： 1、充分肯定了AlphaGo战胜人类的长远意义：这次人机大战将开启人工智能时代，会促进深度学习、增强学习、神经网络等技术的普及，而语音识别、图像识别等通用技术
暗网，一个常人不易见的网络，它深深潜藏在互联网之中。暗网不仅是藏污纳垢之地，而且还是全球各种不同的严重犯罪活动的避风港。在这里，每天都会发生无数的交易，产生各种买卖，比如毒品、欺诈 / 伪造、黑市、比特币和黑客攻击等等。说它臭名昭著，一点也不过分。犯罪分子会利用特殊的软件（比如 Tor 浏览器）进入暗网，这既可以保护自己的隐私，也不会留下“足迹”。
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
上月底，权威科学杂志Nature发表了一篇关于谷歌人工智能程序AlphaGo击败欧洲围棋冠军的文章，其中介绍了AlphaGo程序的细节，它实际上是一个结合了深度学习与树搜索（tree-search）的程序。虽然，对弈发生于去年十月，但还是在网络及朋友圈引起不小轰动：人类智力最后的骄傲崩塌了吗？ 在对问题进行肯定或否定的回答前，我们先来了简单了解一下这些概念。 FreeBuf百科：什么是人工智能、机器学习和深度学习 图片来源：《从机器学习谈起》 人工智能 AI 作为计算机学科的一个分支，按字面理解，
买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此，对美国人来说也不例外。
在刚刚过去的“双11”消费狂欢节中，巨大的交易订单数再创新高，集中式爆发的咨询需求背后，一个全新的潜力市场正在浮出水面。阿里机器人客服“小蜜”、京东“无人客服”、苏宁“苏小语”、网易“七鱼”等智能客服，成为了这场电商大战幕后的重要角色。显然，AI的战火已燃烧到每一个客服坐席之中。
本文介绍了SIEM技术的起源、发展、分类以及主流供应商和其产品。SIEM技术可以帮助企业实时监控、分析和响应安全威胁，提高企业安全水平。但是，SIEM技术的使用需要丰富的经验和专业知识，企业需要根据自身情况选择合适的工具和团队来最大化SIEM技术的价值。
刚刚，清华大学的一条重大发现，利用人脸识别技术的漏洞，“ 15分钟解锁19个陌生智能国产手机 ”的事件，引发无数网友关注。
经过5次视频讲解的铺垫，终于进入正轨。这次视频讲解机器学习问题的建模表示，主要包括2个方面的内容：
在与我们生活息息相关的零售领域，人工智能技术的到来极大地便利化了人们的零售购物方式。人们不在需要排队等待售货员人工扫码结账，只需要平铺所有商品，基于计算机视觉的智能零售系统便可以迅速扫描计算价格，这引起零售行业降本增效的新浪潮。
大数据文摘底部菜单上线，[推荐]栏目收集了40篇精华文章，欢迎大家点击阅读。 大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者｜Frank Alfieri 翻译｜姚佳灵 校对｜Nana 1、Cookies改变了你的客户？ 如果你正在读这篇博文，就意味着你通过电脑、笔记本、平板电脑或移动设备被数字化地智能连接。更有可能的是，在设备上存储的本地数据知道你曾读过什么，也能预知你读完这篇文章后回去看什么其他的文章。 总有个人能通过电子简历知道你是谁，通过IP地址和地理定
机器之心原创 作者：泽南 那些专家们曾经担心过的 AI 算法漏洞是可以实现的，没想到过的也可以实现。 刚刚过去的 1024，极棒大赛上演了全新形式的人机攻防对决。 劫持正在飞行的无人机、干扰自动驾驶汽车 「致盲」、戴上口罩刷别人的脸结账，在上周六的 GeekPwn 2020 国际安全极客大赛上，全球顶级白帽黑客们向我们揭开了 AI 模型、物联网、5G 等领域的不少未知漏洞。 本次大赛，有超过 600 支来自不同科技公司、大学的极客队伍报名参赛，最终有近 50 支在 10 月 24 日共同面向 500 万元奖
当今社会，执行合约需要耗费大量社会资源。比方说，A、B两家公司签订合同，后来A违反合同条约，导致B损失重大。B想要拿回属于自己的东西，于是向法院起诉。就算B打官司赢了，判决书生效后，他还需要向法院申请强制执行，包括立案，提供财产线索……整个流程下来，每个参与人都很憔悴，尤其是本来就是受害方的B。
4月14日晚，由腾讯研究院、TechWeb联合举办的第十期“互联网前沿沙龙”如期举行。海尔北京创新中心产品运营总监邓凯、深圳市贝美互动科技有限公司创始合伙人宋英源、京东智能战略部负责人刘玮玮、猎豹移动投资总监范路就“互联网+硬件”话题进行了深入探讨。 范路 猎豹移动投资总监 （曾就职于清华同方、borland、盛大创新院。曾负责开发者关系，现任投资总监。) 一、 什么叫被智能化的硬件 我们说智能电视、烤箱，这个东西真智能了吗？ 物联网三部曲是什么？第一步物与物
内容 | 贾瑶琪 Zilliqa技术总监、联合创始人 整理 | Aholiab 众所周知，吞吐量一直是区块链的一个痛点。比特币的底层设计仅支持每秒7笔交易，还不及传统支付工具Visa每秒8000笔交易的一个零头，更别说支付宝在去年双十一创造的每秒25.6万笔的记录。这严重制约了去中心化应用的发展。去年以太猫风靡全球，造成了以太坊的大堵塞，以至于人们戏称用是否造成区块链堵塞来评价去中心化应用的热度。 针对如何提高区块链的吞吐量，业界也在不断尝试。为改善比特币网络的吞吐量，去年比特币硬分叉出了比特币现金。 近
一、引言 随着人工智能(artificialintelligence, 简称AI)的技术突破，现今的计算技术可从大数据平台中挖掘出有价值的信息，从而为人们在决策制定、任务执行方面提供建议对策与技术支持，将专业分析人员从复杂度高且耗时巨大的工作中释放。 企业与用户每天面临各种安全威胁，无论是钓鱼邮件中的恶意链接还是恶意软件的非法操作等，日新月异的攻击手段给用户安全带来了极大的困扰，造成了严重的安全威胁。由于现有的检测技术与防御系统已渐渐无法应对多变的挑战，而以机器学习(machinelearning,简称ML
©原创2015-02-16罗超 70亿人民币相当于多少钱？ 这是百度去年在研发上的投入，相当于小米最新一轮的融资额，魅族在2014年全年的营收，当红公司Airbnb或者tumblr的估值，又或是“小男孩”和“胖子”——1945年美国在日本投下那两颗原子弹的开销。临近春节百度交出的2014年成绩单显示，2014年全年百度研发投入达到69.81亿元，较2013年增长70%，研发投入占比高达14.2%，甚至超过google，更不要说阿里腾讯。总之，这无疑是一笔庞大开销。 百度如此任性花钱的原因为何？除了要完成移动
作者 | John McBride 译者 | 平川 策划 | 凌敏 本文最初发布于 John McBride 的个人博客。 多年前，企业家和创新者就预言“软件将吞噬世界”。毫不奇怪，年复一年，世界变得越来越依赖软件解决方案。通常情况下，这里说的软件是（或间接依赖于）一些开源软件，由一组人维护，这些人之间的唯一联系可能就是参与该开源项目社区。 但我们有麻烦了。开源软件的安全性正在受到威胁，这几乎耗光了维护这些项目的人员的精力。随着技术栈越来越深，依赖项的关联关系愈加复杂，人们对软件供应链安全做出
所以，现在市面上销售的手机，即使是最新款的4G手机、“4G+”手机，甚至“全网通手机”，都无法满足5G网络的技术要求，达不到5G的技术规格，不能在5G网络下使用。
7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2
当我们在享受AI技术带来的便捷与高效的同时，是否考虑过技术漏洞带来的严重后果？试想如果有人恶意利用AI技术去干扰IT系统的正常工作，结果会有多可怕呢？
今天发布的新的小游戏功能很强大，有广告组件、防沉迷组件什么的，其中最引人注意的可能就是广告组件，这可是让小游戏变现的一种手段，大家当然比较关注了。
近年来，随着机器学习、深度学习等人工智能技术的迅猛发展，其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域已经得到大规模应用，可以为传统方法很难解决或无法适用的问题提供有效的方案，也已经成为网络安全领域中的热门研究方向，比如将人工智能应用于恶意加密流量的检测就是一种行之有效的方法。
相信大家在开始学习机器学习的入门时，首先接触的概念就是监督学习、无监督学习以及半监督学习。在我们开始讲解之前，我们先回顾一下什么是机器学习（ML）？
昨天写了篇马斯克推特裁员的文章，没想到引发了很多争议，有读者私信说什么推特的人习惯性摸鱼，马斯克裁的好、裁的妙、裁的呱呱叫。
IDG安全领域新闻服务的专家发文称，人工智能可能引发新黑客时代。 尽管可能需要数年甚或数十年时间才能成为现实，但黑客并不一定就是人类。人工智能这项技术不仅有望变革网络安全领域，还可能会在某一天成为常用黑客工具。 网络安全挑战赛（Cyber Grand Challenge）是一项由美国国防部高级研究计划局（DARPA）赞助的赛事，其组织者在2016年8月举办的活动上简要展示了人工智能的能力。七台超级计算机互相对战，证明机器的确能够找到并修补软件漏洞。 理论上，该技术可用于完善所有代码，消除其包含的可以被利用的
“授人以鱼不如授人以渔”，为了提升黑盒模型的透明度，提升模型在高度动态网络环境下的鲁棒性、可维护性，我们通过无监督学习、可解释人工智能（eXplainableAI, XAI）、字符序列相似性分析等方法，实现了自动化的攻击特征提取工具——XAIGen。目前，XAIGen项目已经开源，项目地址为https://github.com/oasiszrz/XAIGen，项目开源信息可见前文《XAIGen：自动化攻击特征提取的项目开源啦》。
随着Facebook收集的用户数据量，它可以准确地预测你可能认识的人，你可能喜欢的页面，甚至是你应该了解的本地新闻。 但这还不够。 最近，这家社交平台巨头正在开发一种算法，来计算出你赚了多少钱，而不是
本篇介绍聊天机器人中出现的比较早的一种：问答系统。问答系统跟检索技术很相似，基本的功能就是，用户可以向系统咨询信息，系统通过“检索”，向用户返回精准、有效的信息。所以，常常有人说，问答系统是搜索引擎的最终形态。
闲来无事想测试一下各个‘人工智能’计算房贷的表现，测试时间是2023年5月30日，可能你测试的结果不一样，以你的为准。
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