【新智元导读】密歇根大学两位计算机科学家，在本月初于旧金山举行的IEEE国际固态电路会议（ISSCC）上，介绍了仅有毫米大小的微型计算机。...不仅体积小，原型产品仅使用几纳瓦的功率就能在本地运行神经网络，其产品有望让物联网和其他智能设备更加智能。...Blaauw和Sylvester还描述了他们在TSMC上将闪存嵌入到设备中的工作，以及深度神经网络专用的低功耗硬件研发项目。...他们在ISSCC上展示的另一个微尘设计包括了一个深度学习处理器，上面可以运行一个神经网络，只使用288微瓦的能耗。神经网络通常需要大型内存组和强大的处理能力，因此通常运行在由高级GPU供电的服务器上。...研究人员希望把神经网络带到物联网上。“很多运动检测摄像机拍摄到的是在风中移动的树枝，这对安防而言并没有什么帮助，”Blaauw说。
本次演讲将深入探讨跨多个供应商使用边缘计算平台的细节，以通过即时和全球可扩展的方法为现有媒体流实施新功能。...使用边缘计算的主要好处有以下几点： 即时规模：当用户增多，流量增加时，可以拓展算力； 依据需求使用资源：使用了多少资源就为多少的资源付费； 计算能力强大：边缘设备并行计算的方式可以获得强大算力 接下来将展示该应用的一些特点...在到内容生成者的交互示意图，客户端在向边缘设备请求片段 1 时，边缘设备会向 CDN 缓存请求，如果没有命中，则向源端请求，同时边缘设备也会以同样的方式请求后面的一些片段，当客户端请求后续的片段时，客户端将会从临近的边缘计算中获得...Conversion 视频库中存在许多的 HLS 格式的内容，大多数都是很少被观看的旧视频，因此在大规模数据数据的情况下，重新封装是困难的，但仍然需要维护这些视频流，从而确保与视频播放器的兼容，这个边缘计算应用可以转换现有的...格式转换的请求处理 Conclusion 在实际应用之后，动态边缘应用表现出了以下特点： 边缘计算速度快 适用于直播和点播 与现有客户端兼容 应用程序无缝结合 即时规模 最后附上演讲视频： http:/
我们猜测这些“增强神经网络”在今后几年内对于拓展深度学习的能力将会扮演重要的角色。 神经图灵机器 神经图灵机器（Graves, et al., 2014）将RNN模型与一个外部记忆模块结合。...适应性计算时间（Adaptive Computation Time Graves, 2016）是解决RNN每一步消耗不同计算量的方法。...笼统地说：就是让RNN模型可以在每个时间片段内进行不同次数的计算步骤。 为了让网络模型学会需要计算多少步，我们希望步数有区别性。...我们在本文中提到的“增强RNN”属于另一种方法，我们将RNN模型与工程媒介相结合，以提高它们的泛化能力。 与媒介的互动自然会涉及到一系列的采取行动、观察情况、继续行动步骤。...增强RNN和其背后的聚焦技术真的领入兴奋。我们期待看到它们取得更大的进展！
尽管经常被忽视，但是SDN自动化仍然增强了网络安全态势，特别是通过监控和隔离的方式来保证网络安全。 隔离 想象一下以下场景：你的安全团队拥有监控并检测数据中心恶意流量的基础设施。...最重要的是，SDN自动化减少了网络中的恶意行为，这对于网络维护至关重要，不仅构建了一个安全的网络，还提供了安全的IT基础设施。...另一方面，SDN厂商也认识到自动化提供了丰富的用于可视化并保护网络当前状态的数据。例如，自动化可以模拟一个穿越客户机和服务器之间网络的数据包。...SDN解决方案可以通过路由器、交换机、负载均衡和防火墙跟踪这个数据包，根据这些跟踪的信息，可以发现网络连接问题并且确定哪些网络功能导致了这些问题。...自动化还可以识别出网络中原本允许流量通过但实际上被阻塞的网络区域。利用扩展视图功能，通过自动化收集的网络数据能够提供网络健壮性的实时视图。 简而言之，不要忽视SDN提供安全的潜力。
微分段代表了一种变革性方法，用于增强 Kubernetes 环境中的网络安全。此技术将网络划分为更小、更独立的段，从而可以精细控制流量并显著增强安全态势。...命名空间和租户隔离 命名空间隔离通过将应用程序隔离到唯一的命名空间中来进一步增强安全性，确保操作独立性并减少潜在安全漏洞的影响。...动态微分段:根据工作负载的标签动态调整，而不是静态 IP 地址，从而增强安全性与灵活性。...结论 最终，使用 Kubernetes 和 Calico 进行微分段代表了网络安全的一种战略方法，它提供了对网络流量的可扩展、灵活和精确控制。...通过实施微分段，组织可以显著增强其安全态势、保护关键工作负载并满足严格的合规性要求，同时保持在现代云原生环境中至关重要的敏捷性和可扩展性。
大家好，这是专栏《计算摄影》的第四篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。...作者&编辑 | 言有三 1 图像美学增强基础 1.1 什么是美学增强 一幅图像要有更好的美感，最基本的要求就是对比度分布合理，饱和度以及色调符合图像主题，本次我们从图像对比度增强和色调增强两个方面来谈论自动地美学增强问题...每一步调整的结果可以通过梯度的回传给整个网络学习，从而改变每一步的调整参数。 具体学习过程包含两个策略网络(policy network)，一个判别模型，一个价值网络。...其中两个策略网络分别将图像映射成某一类操作的概率和幅度，这四个网络都使用了同样的结构，输入图像大小为 64×64，包含四个卷积层和一个全连接层。 ? 总的来说，该相机参数学习模型有以下三个优点。...基于参数学习的模型主要问题是计算效率太低，模型训练过程复杂。 [1] Bychkovsky V, Paris S, Chan E, et al.
数据中心传统网络 传统数据中心有机架，机架上是一台台服务器，服务器没有计算虚拟化，机架上还有接入交换机，接入交换机连接到汇聚层，汇聚层连接到核心层，核心层再通过路由出去。...计算虚拟化之后的网络 有了计算虚拟化之后服务器上跑的是一个个虚拟机VM，同一台服务器上的VM需要流量隔离和互通，不同服务器上的VM之间也需要流量隔离和互通，VM是动态的，随时可以创建和删除，也可以从一台服务器迁移到另一台服务器...，此时就对网络提出了更大的挑战，有很多问题需要考虑，这些问题回答了，云计算网络就具备基本条件了。...总结 云计算就是资源池化然后灵活调度。...云计算网络的第一目标就是打通网络能配合计算资源的灵活调度，第二目标才是有质量保证的网络，例如两个VM之间有10G流量的能力，一个VIP有25G向外提供访问的能力。
机器之心专栏 作者：朱锡洲、胡瀚、Stephen Lin（林思德）、代季峰 微软亚洲研究院 2017 年提出的可变形卷积网络自提出以来取得了学界和业界的广泛关注，在目前计算机视觉里重要的 COCO 识别竞赛中...近日，来自微软亚洲研究院视觉计算组的研究员提出了第二代可变形卷积网络（Deformable ConvNets v2，简称 DCNv2），新一代的可变形卷积网络通过在网络中应用更多可变形卷积层和引入幅度调制机制...，进一步大大增强了网络的形变建模能力。...尺度、姿态、视角的变化和局部形变所导致的几何多样性一直是困扰物体识别和检测的一大难题，为了解决这一难题，MSRA 视觉计算组曾在 17 年提出第一代可变形卷积网络（Deformable ConvNets...引入 R-CNN 特征模仿机制后的网络训练示意图。 ? 表 1. 采用不同配置增强可变形建模能力的对比实验，输入图片的短边均为 1000 像素（论文中的默认值）。
OpenStack 会主动采取措施来满足他们的期望：OpenStack Foundation Project 允许开发人员和云计算技术人员协作，为 IaaS 公共和私有云生成开源云计算平台。...Foundation 的工作 OpenStack 是一个 IaaS 云操作系统，可以控制整个数据中心中庞大的计算、存储和网络资源池，以及共享服务。...全球的开发人员和云计算技术人员协作为公共云和私有云生成了开源的云计算平台。...计算 (Nova)：为自动配备的虚拟计算实例的大规模部署提供开源软件和标准。对象存储 (Swift)：为静态对象的大规模、冗余的存储提供开源软件和标准。...共享服务 OpenStack 拥有多个共享服务，涵盖计算、存储和网络 3 个分支。
一、介绍 神经网络的有效训练需要大量数据。在低维数据体系中，参数不确定，网络泛化性差。数据增强通过更有效地使用现有数据来缓解这种情况。然而，标准数据增加仅能产生有限的可信替代数据。...本文提出的数据增强生成对抗网络(Data Augmentation Generative Adversarial Networks,DAGAN) 是基于图像的条件生成对抗网络，从源域中获取数据，并学习获取数据项...DAGAN结构 图1左:生成器网络由一个编码器组成，它获取一个c类的输入图像，将其投影到一个低维向量。随机向量(zi)被转换并与映射向量连接；这些都被传递到解码器网络，解码器网络生成增强图像。...真实或伪造的标签也被传递到网络，以使网络能够学习如何最好地强调真实生成的数据。事实证明，最后一步对于最大化DAGAN增强的潜力至关重要。...Vanilla分类结果 使用匹配网络和数据增强网络 one-shot学习：当使用DAGAN增强来训练匹配网络时，在每个匹配网络训练集在训练期间进行数据增强过程。
Kube-OVN提供了大量目前Kubernetes不具备的网络功能，并在原有基础上进行增强。...其次，现有网络插件尽管种类繁多，但由于覆盖的功能集合不同，落地时很难有一套方案能够通吃所有场景。同时，很多传统的网络方案在容器网络中都是缺失的，现有 Kubernetes网络能力远远不足。...OVN 将高层次的网络抽象转换成具体的网络配置和流表，下发到各个节点的OVS实现集群网络的管理。...，并在原有基础上都有所增强。...据悉，接下来灵雀云将在Kubernetes网络方面继续加大研发力度，增强各方面功能。不断解决每个单点问题，改善网络性能，引入更多工具，打造更加完整的Kubernetes网络体系。
通过将网络安全放在其云计算创新的前沿，美国一家大型医疗保健提供商为一些医院采用了一种更高效、更敏捷、更注重风险的安全方法来保护业务安全。...事实上，通过将网络安全放在其云计算创新的前沿，该公司为一些医院采用了一种更高效、更敏捷、更注重风险的安全方法来保护业务安全。...网络安全文化是云计算应用的关键 Odom倡导采用网络安全文化以有效地完成这一旅程，Jefferson Health公司总裁也在大力推动这种文化。...通过云优先的方法增强风险管理 考虑到云计算转型和引入更流畅的远程工作模式如何影响Jefferson Health公司的网络安全地位，Odom指出需要采用风险管理的多元化方法。...对于寻求采用以云计算为中心、不依赖网络的安全方法的其他首席信息安全官来说，Odom主张尽早采取措施。他说，“过去很多人说云计算不安全，但这根本不是一个准确的说法。
http://distill.pub/2016/augmented-rnns/ 谷歌翻译
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。 点增强 点增强主要指图像灰度变换和几何变换。...因此，根据需要可以分别增强图像的高频和低频特征。对图像的高频增强可以突出物体的边缘轮廓，从而起到锐化图像的作用。例如，对于人脸的比对查询，就需要通过高频增强技术来突出五宫的轮廓。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。
，包含图构建、图计算及遍历。...Static Graph API：静态图计算API，基于该类API可以进行全量的图计算或图遍历。...Batch API：批计算API，基于该类API可以进行批量计算。...Stream API：流计算API，GeaFlow中StreamView是动态流的数据抽象，基于StreamView之上，可以进行流计算。...其中，用户需要实现AbstractVcFunc，在compute方法中进行每一轮迭代的计算逻辑。 在本例子中，只计算了两轮迭代的结果。
image.png 在混合多云的世界里，Kubernetes是如此流行，已经成为应用统一部署和管理的事实标准，而Tungsten Fabric与Kubernetes的集成，更增强了后者的网络性能和安全性...运营商基于BGP MPLS VPN技术，基于同一套网络基础架构和线路的基础上，为不同的网络租户提供了跨广域网的虚拟专线服务。...在虚拟化的环境中，原来部署在运营商端点的PE，现在变成了部署在每个计算节点上的vRouter。换句话说，vRouter承担了PE的角色。...在目前的实际部署中，基本都大于200个计算节点，到上千个计算节点。通过不同控制器，还可以建立EBGP邻居，实现跨多个集群的虚拟网络的互联。...，也需要支持NetConf； BMS TOR交换机，用来实现物理机VLAN网络和TF的虚拟网络实现二层桥接的设备，需要支持EVPN-VXLAN协议； Underlay网络交换机，就是用于连接各个计算节点
第1篇 20190716 利用深度神经网络增强时间序列动量策略 ▍作者 Bryan Lim、Stefan Zohren、Stephen Roberts Abstract 虽然时间序列动量在金融领域是一个被广泛研究的现象...在本文中，我们引入了深度动量网络（Deep Momentum Networks），一种基于深度学习的交易信号与时间序列动量策略中使用的波动率缩放框架相结合的方法。...该模型还以数据驱动的方式同时学习趋势估计和位置估计，通过优化信号的夏普比率直接训练网络。...为了解释更多的非流动资产，我们还提出了一个turnover regularisation术语，用于训练网络在运行时考虑成本因素。...首先，通过使用深度神经网络直接生成交易信号，我们不再需要手动指定趋势估计器和头寸规模估算方法——允许直接使用现代时间序列预测框架来学习它们。
之前的教程提供了Cytoscape基础和视频、R igraph包的网络构建方法，那么在我们得到network图之后，还可以进行深一步分析，今天给大家带来基于Cytoscape软件下MCODE增强包的模块化分析...首先我们需要下载Cytoscape的增强包MCODE，在Cytoscape官网或者软件的APP里都能找到。 ? 下载好后，我们可以打开一个现有的network。...安装好后我们可以在APP中可以看到MCODE增强包 ? 这个network是我之前准备好的，外圈为细菌，内圈为真菌。然后直接用MCODE分析就好了。参数可以按照自己选择自行设置。...Cytoscape网络图 Cytoscape网络图 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 Cytoscape制作带bar图和pie图节点的网络图
它正在推动对这些计算架构如何应用的新研究。 荷兰Asimov研究所的深度学习研究员Fjodor van Veen已经确定了27种不同的神经网络结构类型。 （参见下面的图1）。...神经网络 ? 图。 1：神经网络架构。...Google卓越的硬件工程师Norm Jouppi公布了公司几年努力的细节，Tensor处理器单元（TPU）是实现硅芯片神经网络组件的ASIC，而不是使用原始硅计算电源和内存库和软件，这也是谷歌也做的。...但最近，计算机视觉领域 - 即对图像中可见的解释 - 已经经历了一个非常有成效的时期。他们写道：要了解图像的本质，正在形成的方式和深入网络分析的方式，是现代计算机视觉的关键组成部分。...Nvidia的Kim和其他人认为2012年至2013年将成为在这些神经网络应用中用于计算机视觉等任务的GPU的“大爆炸”。那么下一个大爆炸又是什么？
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