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区块链到底什么?分布式账本技术入门指南

性在的虚构交易中,您拥有自己的账本来记录交易的各个方面,也有的账本。但看不到您的账本,您也看不到的账本。因此,交易在本质上的,所以可能要签订合约来规定交易条款。 而且除了合约条款外,其他方面与交易一样不。因为没有性,所以在交易完前很难确定事情的进展情况。如果某个地方出错,会发生什么?假设(或者您)没有信守承诺完交易呢? 这可以确保每个参与区块链都能够访问所有交易,因此每个都同意每笔交易的发生过程。而且,账本(区块链)不可的,所以没有能更改它。 •性– 因为账本分布式的,所以交易中涉及的所有对等方都能查看它(当然,受安全权利限制)。 区块链技术的内涵区块链技术有潜力彻底改业务运营方式。通过建立信任,以及提供性和责任性,区块链使和交易更加高效。更高效意味着更快的周转速率,更高的利润,以及更满意的客户。

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MIT利用深度学习技术,识别在黑暗中拍摄的照片里的物体

使用深度神经来实现这一目标,将黑暗的颗粒状的物体图像和物体本身关联。团队训练了一台计算机,让它根据带有大量颗粒的图像,识别10000多个玻璃状蚀刻物。 “当用肉眼观察时,看不到太多,它看起来都像一块的玻璃,但实际上很细很浅的结构仍然对光线有影响。” 研究员将他的相机设置为略微偏离焦点。虽然看似违反直觉,但实际上这可以使对象为焦点。或者更准确地说,散焦提供了一些证据,以检测到的光中的波纹形式,可以存在物体。 这种波纹一种视觉信号,神经可以将其作为图像纹理中某个物体存在的第一个信号来检测。但散焦也会产生模糊,这会使神经的计算得混乱。 团队表示,“所知道的样本和相机之间光传播的物理定律,最好将这些知识包含在模型中,因此神经就不会浪费时间学习已经知道的东西。”

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    如果纸片什么样?被玩坏的AR软件,了手机应用榜单第一名

    虽然每次只能扫描一个涂鸦,但当你不停地扫描多个涂鸦时,桌面上就会出现一群纸片,它聚在一起载歌载舞。?点击画面空白处,就会有奶酪、胡萝卜、香蕉等食物飞下来,给这些小动物投食。 现在,Whatever 把这个想法了现实。Whatever 一家总部位于东京的创意工作室,在柏林、纽约等地都有团队。? 但这在一些动漫形象上就个 bug,比如下图帅气的八神。图中本一张头像,并没有腿,「Rakugaki AR」硬让八神的衣领了腿,顶着脑袋,站起来走了两步,莫名的喜感。? Rakugaki AR 虽然能让纸片站起来,但站起来依旧「纸片」,过于单薄。有的突然产生了一个大胆的想法,在白纸上画的硬币能动起来,如果换纸币的话……? 这类技术长期被认为会催生下一代新形式应用的基础,但一直以来受制于设备性能、延迟以及显示、传感技术等限制,进展较为缓慢。因此,业界响起了一些「ARVR 已死」的声音。

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    斯坦福兔子 3D 模型被玩坏了,可微图像参数化放飞你的无限想象力

    更确切的说,将图像当神经一样进行参数化,特别复合模式生。复合模式生将(x,y)位置映射到图像颜色中的神经。?将复合模式生应用到位置中,可以做出任意分辨率的图像。 第四部分:生图案本篇文章中使用的神经被训练用来接收 2D RGB 图像作为输入。否可以用类似的来合超出这种模式的工件呢? 在优化的每个步骤中,区域与随机背景混合。默认情况下,优化半图像会使图像完全不,所以可以获得最佳输入。为了避免这种情况,需要通过鼓励一些的目标来改的目标。 发现用以下方法替换原始目标有效:?这个新目标会自动平衡原始目标 objold 降低其度。如果图片得非常,它会聚焦于原始目标。 因此,如果利用 alpha 通道优化一个图像并且鼓励整个图像,则根据特征可视化目标不重要的图像区域应该。?

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    【业界】机器学习算法的一把双刃剑,该如何应对?

    而且,与标准的“if – then”算法不同,机器学习模型一种“黑箱”——没有知道内部发生了什么,也不知道输出背后的精确推理。这种情况在依赖神经的方法中尤为显。 这一预测的原因基于,由千上万个模拟神经元组的复杂如何处理数据,以此来确定申请否能够负担得起自己的房子。学习过程由数十亿的步骤组,很难回溯。 简单地说,机器学习过程必须——如果不真正的,那么对于那些处于GDPR之下的公司来说,要得合规,至少要少许多的黑箱。 与营销员和其他处理个数据并且必须遵守隐私法规的不同不,安全公司喜欢这种机器学习研究的转。分配更多的资源来理解模型(即为了)意味着更少的资源用于使模型更加准确和有效。 对于来说,使机器学习模式准确有效的恶意软件猎手至关重要的,而机器学习模式的需要做的最后一件事。毕竟,不希望看到犯罪分子功地微调他的恶意代码以通过的保护。

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    谍中谍 | 荷兰情报机构掌握了俄对美大选攻击的关键证据!?

    这真一出好看的谍中谍大戏,道高一尺,魔高一丈!来详细了解荷兰民报针对此事开展的深入调查。 原来之前AIVD黑客功渗的红场附近某大学计算机,竟然俄罗斯黑客组织用来发起对美攻击的据点! 经过一番耐心努力,AIVD团队功渗到了目标对象内部,俄罗斯黑客的一举一动也得一览无遗,然而,让AIVD惊讶的,他可以获得的信息还远不止这些,情况比预想的复杂的多。 在2016年11月,俄方计划对其主要目标之一的美国国务院发起渗,在此之前,他功窃取了美国务院多位雇员的电邮登录凭据,借这些掌握信息,他想深入渗美方国务院非机密。 ,他攻击的重要基础设施,破坏的民主进程”。

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    来聊一聊渗测试

    今天的主题聊一聊渗测试,渗测试的定义什么?目前貌似没有一个的确切的定义,百度百科的说法:渗测试,为了证防御按照预期计划正常运行而提供的一种机制。 Nday漏洞对应于 0day 漏洞,当系统或者软件漏洞有了官方补丁或者安全解决方案之后,这个漏洞就可以称作 Nday 漏洞,这对于测试来说,就要测试企业内部所有相应的系统或者软件否已经打上了补丁或者已经完了对应的安全解决方案的部署 这类测试的目的模拟企业内部雇员的越权操作。3、隐秘测试隐秘测试对被测单位而言的,通常情况下,接受渗测试的单位管理部门会收到通知:在某些时段进行测试。因此能够监测中出现的化。 应用系统渗对渗目标提供的各种应用,如 ASP、CGI、JSP、PHP 等组的 WWW 应用进行渗测试。设备渗对各种防火墙、入侵检测系统、设备进行渗测试。 ,再加上进入企业内的方式不仅仅只有针对系统和软件的漏洞,的弱点才整个安全方面最薄弱的环节,最容易遭受攻击也功率最高的环节。

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    来聊一聊渗测试

    最近想了很多关于公众号的发展,如何做出自己的特点,虽然大家都很喜欢干货文章,也在分享干货文章,但干货文章只要有技术都可以写出来了,而且很多干货,对一些刚入行或者入行不久的同学来说一点都不友好 这要考虑的问题。跑远了,今天的主题聊一聊渗测试,渗测试的定义什么?目前貌似没有一个的确切的定义,百度百科的说法:渗测试,为了证防御按照预期计划正常运行而提供的一种机制。 这类测试的目的模拟企业内部雇员的越权操作。3、隐秘测试隐秘测试对被测单位而言的,通常情况下,接受渗测试的单位管理部门会收到通知:在某些时段进行测试。因此能够监测中出现的化。 ,再加上进入企业内的方式不仅仅只有针对系统和软件的漏洞,的弱点才整个安全方面最薄弱的环节,最容易遭受攻击也功率最高的环节。 后续内容哎呀不知道写啥了,后面还想把渗测试中的所有方面所需要的知识基础再罗列一下,这个的一些个观点,很多不对的地方请大家积极讨论,一起来把渗测试这个话题聊白了,一件有意义的事情不一个可以完

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    本科生新算法打败NeRF,不用神经照片也能动起来,提速100倍|开源

    函擎 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI万万没想到,把照片3D这件事,离了神经这般丝滑。而在此之前,新视角合这方面的“大牛”,近两年大火的NeRF (神经辐射场)。 由于渲染函数可导的,可以最小化合效果与实际效果的误差,从而进行神经参数的优化。其中mlp使用的参数多可达到5MB,实际训练起来就会发现训练时间十分漫长,通常要1-4天。 这个速度与Plenoxels的11分钟相比确实无法接受的。2D图片3D,听起来不个小工程,Plenoxels不用神经如何实现的呢?其实并不复杂。 Plenoxels发现NeRF功的秘诀其实它的体积渲染方程,与其最耗时的神经关系不大。那么你一定会好奇这个体积渲染方程究竟何方神圣,就先来看一下。 体积渲染方程介绍过了,那么不需要神经的Plenoxels如何表示图片的呢?Plenoxels首先重建了一个稀疏的体素表格,每个被占用的体素都带有不度和球谐系数。

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    学界 | 谷歌《Cell》论文:使用深度学习,直接对细胞影像生荧光标记

    在论文中,研究者指出,深层神经可以从射光图像预测荧光图像,在不对细胞做出改的情况下生标记的有用图像,同时有可能实现未修饰细胞的纵向研究、用于细胞治疗的微创细胞筛选以及使用大量同时标记的研究。 可以通过在 z 堆栈的维度上收集图像,从射光显微镜中获取更多信息,其中 z 堆栈表示相机距离且会系统地化,而(x, y)表示注册的图像集。 利用深度学习看到更多在论文中展示了深度神经可以利用射光 z-堆栈预测荧光图像。为此,创建了一个与荧光图像匹配的射光 z-堆栈数据集,并训练神经利用射光 z-堆栈预测荧光图像。 这帮助架构设计这个难题分阶层两个简单一些的问题:构造块的排列(宏观),以及构造块本身的设计(微观)。 这些数据跨越三种射光图像模式(视野、相位对比和微分干涉相位差)和三种培养类型(诱导性多能干细胞形类运动神经元、大鼠皮层培养和类乳腺癌细胞)。

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    邮箱安全服务第6期 | 邮箱自身系统安全的防御部署实践

    前面几期介绍的发现邮箱安全问题和分析问题,本期介绍一下邮箱系统安全防御及加固手段,可以重点解决邮箱系统通用应用漏洞缺陷防护和邮箱反入侵问题。 黑客能够利用这些致命的0day漏洞入侵Web服务器,获取有价值的信息(如商业机密数据、个用户信息),破坏一些重要的数据,导置造系统瘫痪。 代理串接模式?代理部署模式支持串接部署方式。串接在用户中,可实现即插即用,无需用户更改设备与服务器配置。部署简单易用,应用于大部分用户中。部署特点:1. 不需要改用户的结构,对于用户而言的2. 安全防护能力强3. 故障恢复快,可支持Bypass 反向代理 - 代理模式? 桥模式?桥模式真正意义上的纯,不会改更改数据包任何内容,比如源端口、TCP序列号,桥模式不跟踪TCP会话,可支持路由不对称环境。代理下的HA主备模式?

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    基于神经模型的算法使机器学习

    编者按:可以训练工智能 (AI)和机器任务,但整个过程在黑箱中运作。并不知道 AI 和机器如何决策的。一家名为 OptimizingMind 的初创公司想要解决这个问题。 由雷锋(公众号:雷锋)编译,未经许可,不得转载。AI 领域的下一个大事件并不教会 AI 完某项任务,而让机器向解释为什么它做出了某项决策。 研究者并没有打算解决即时学习这一难题。 “这项技术的目的非常确,那就尝试解释 AI 怎样思考的。没有想过如何让系统得更灵活或更具可信度,而它的整体目标让 AI 决策更容易被访问。” 这能让机器学习“一步到位”,而神经马上就能学会。举例来说,能告诉 Siri 某一个词的定义,然后它会被存储起来。今天神经还达不到这一点,它需要用无数案例不断训练学习。 最终,这个系统能让理解神经怎么做出一个决策的。这个工具能帮助工程师大幅减少机器开发的时间,帮企业节省资源。此外 Achler 还表示,在提供度之外,这个算法还可以被修改。

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    难以捉摸?机器学习模型的可解释性初探

    从而可以看到,“线性模型可解释的,而深层神经模型不”这一论断可能有问题的。关于解释在现实中,如果申请贷款,一个银行的工作员可能决定了败与否。 事后解释可能解释了预测,却没有阐模型工作的机制,例如,的口头解释或用于分析深层神经的显著图。 可解释性的度概念为了赋予可解释性,需要探讨模型所涉及的技术和模型属性。它大致可分为两类。第一个与度有关(例如,模型如何工作的?),第二种事后的解释(例如,模型还能告诉什么?) 高维的模型、笨重的规则列表和深度的决策树都可以被认为不如相对紧凑的神经。?可分解性关于度的第二个概念可能,模型的每个部分都什么?输入,参数,计算需要有一个直观的解释。 另一方面,现代的深度学习方法缺乏这种算法的度。虽然神经的启发式优化程序显然强大的,但不知道它如何工作的,目前也不能保证它能够先验地工作在新的问题上。?

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    摩根大通都防不住黑客 安全令担忧

    随后,这一事件迅速演所有安全团队的噩梦。黑客发出了一些恶意软件来渗摩根大通的企业,具有讽刺意味的,摩根大通在攻击发生的两个月前还信誓旦旦地宣称它每年花在安全上的开支高达25亿美元。 多家著名银行的发言称,他还没有发现受到与摩根大通一样的攻击,但将继续巩固自己的。美国执法机关的官员称,欧洲或亚洲的银行也可能受害者。 相比之下,谷歌(微博)的安全团队只有400多号。据两名知情露,利用摩根大通站上的一个尚未公开过的漏洞,黑客在6月份的时候首次侵入摩根大通的。 RSA自己也曾在2011年的时候被黑客功入侵过。要想证黑客的攻击活动政府帮助甚至授意的非常困难的,因为犯罪分子和政府支持的黑客往往会事先做好详细的攻击计划。 犹南说:“如果象摩根大通这样的组织都发生了黑客入侵的事件,这就足以说其他任何组织都有可能遭到同样的攻击和入侵。不管发动攻击的别国政府支持的黑客还犯罪分子,攻击造的威胁的程度都很高的。”

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    【CVPR 2018热文】MIT提出“设计”,揭开视觉黑盒

    【新智元导读】MIT和普朗克航空系统公司的研究员合作,提出了一类“设计”,在李飞飞等提出的视觉理解数据库CLEVR上达到了99.1%的准确率,他设计的模块使用注意力机制,缩小了现有视觉理解模型在性能和可解释性之间的差距 他将这种设计模型的方法称之为“设计”(Transparency-by-Design,TbD),使用这种方法设计出的则称为“设计”(TbD-nets)。? 受此启发,提出一个神经模块(neural module network),该在图像空间中构建一个注意力机制模型,称之为设计( Transparency by Design network Stem指训练的神经产生的图像特征。量x和y表示场景中不同的对象,例如表示颜色,形状,大小或材质。 结果显示,的模型确地构了视觉attention masks以得出答案,从而导致神经具有前所未有的度(transparency)。图3显示了整个问题的视觉注意力组

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    CANDY

    在本文中,提出了CANDY(基于条件敌对的模糊图像去雾),这一个完全端到端的模型,它直接从模糊的输入图像生一个干净的无模糊图像。 提出了基于CANDY条件敌对的模糊图像去雾,这一个完全端到端的模型,它直接从模糊输入图像中生无模糊图像。所提出的模型还将生的无雾霾图像的视觉质量考虑到优化函数中。 提出了一种新的深度条件生对抗体系结构,它由两个模块组,即,生器(G)和鉴别器(D),它的共同努力导致从退化的模糊输入图像生高质量的无模糊图像。 GANs最早由Goodfellow等提出的,Mirza和Osindero后来提出了条件生对抗中的GANs。在此之后,CGANs及其体已经功地应用于各种图像生换问题。 使用预先训练的VGG模型来计算ground truth图像和生的无雾像之间的特征重建损失。

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    10大白帽黑客专用的 Linux 操作系统

    今天让来介绍十个黑客专用的操作系统,它被白帽黑客用作渗测试的工具。 开发这个安全工具包的主要目的安全管理员提供一套完备的开源安全工具。 NST 最神奇的地方可以将大多数 x86 机器(奔腾2及以上)转换一台可以用于流量分析、入侵检测、数据包生、无线监控的虚拟服务器,当然它也可以当做一套复杂的主机扫描器来使用。 这个开发团队由渗测试员和开发员构的,他发现“即用live”系统并不能真正满足他在安全审计方面的所需。 渗测试发行版一般都以 Linux “即用”系统方式提供的,这意味着他并不能对系统做一些永久性的改。从光盘或 USB 棒中启动运行后,在重启后所有的改就都丢失了。

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    区块链技术的5个实际应用

    近年来,区块链技术已经为信息技术体系的一个重要组部分,正潜移默化的改的生活,将会为未来信息技术发展的主要趋势之一。 事实上,它就像20世纪90年代的互联一样,一个信息技术领域的游戏规则改者。然而,经常交替使用术语“区块链”和“比特币”。 没有意识到的,比特币,或其它加密货币,只区块链技术的一种应用,而这种去中心化和分布式的数字账本已经进入了多个行业的核心。在这篇文章中,将探讨区块链解决方案的不同实际应用。1. 食品安全区块链技术可以通过一个由农民、经纪、分销商、加工商、零售商、监管机构和消费者组的复杂来改进整个数据管理过程。 目前,食品行业缺乏度和信任度,这使得准确定位供应链中出现问题的确切位置得很有挑战性。有了区块链的可靠性和可追溯性,消费者可以很容易地从农场追踪他的食物。

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    黑箱难题阻碍了深度学习的普及与发展

    “然而,一旦涉及到多层神经,问题就了非线性数学。不同量之间的关系就纠缠不清了。”  神经晰性问题植根于它的基本架构,这种架构的复杂性与生俱来的。 这脑的一种粗糙演绎——这里要强调的“粗糙”,因为仍未充分掌握脑的运作原理——但知道脑能起作用,也知道神经能起作用,虽然对它的运作原理不甚了了。 从某种层面上讲,神经的不性不什么缺陷,而一种特色。  复杂性正深度学习起效的秘方。  这也一个不小的研究领域。 你也可以设定有利于类的规则,比如说,‘才不管模型怎么说——在看来,这就欺诈。”  在增加神经度方面,已经做了一些工作。 LIME框架的设计旨在提高可理解性,使各类不算法生的预测更易于解释。这包括传统的机器学习技术,比如随机森林与支持向量机(SVM),以及当今日益流行的神经技术。

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    世界互联大会观察:中国正从边缘为主流

    中国正在积极推进建设,让互联发展果惠及13亿中国民,并推动世界各国共同构建和平、安全、开放、合作的空间,建立多边、民主、的国际互联治理体系。 除了互联本身蕴育的游戏、手机应用、社交、视频等新兴产业,互联尤其移动互联还正在加速对各大传统行业的渗革,互联金融、物联、电子商务无不展现除巨大的发展想像空间,如何利用互联为所有传统行业最迫切需要解决的问题 在所带来的信息传输快速化和化不可避免的趋势下,正以雷霆之势对各个传统行业发出挑战,但同时也提供了新的机遇。 “地球村一屏之遥,跟世界上任何一个甚至一件东西只一个触摸屏的距离,一个指尖点击事情就在发生。” “移动互联的消费行为,催生了很多新业务和应用以及移动医疗和新的消费形态,引发的产业革命有利于生产力发展、有利于改善的生活质量,这种发展趋势任何无法阻挡的。” 李慧镝认为。

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      腾讯服务器操作系统(TencentOS Server,TS)是腾讯云推出的Linux操作系统,它旨在为云上运行的应用程序提供稳定、安全和高性能的执行环境。它可以运行在腾讯云CVM全规格实例上,包括黑石2.0服务器。

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