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通过卫星和街道图像进行多模式深度学习,以测量城市地区的收入,拥挤度和环境匮乏

摘要:以大规模和低成本收集的数据(例如卫星和街道图像)有可能显着提高分辨率,空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。对于给定的地理区域,通常可以使用来自不同来源的多种类型的数据。然而,由于联合使用方法上的困难,大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法,以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。我们以伦敦为例,对三项选定的产出进行了案例研究,每项产出均按十分位类别衡量:收入,人满为患和环境剥夺。我们使用平均绝对误差(MAE)将我们提出的多峰模型与相应的单峰模型的性能进行比较。首先,将卫星图块附加到街道级别的图像上,以增强对可获得街道图像的位置的预测,从而将精确度提高20%,10%和9%,以收入,人满为患和居住环境的十分位数为单位。据我们所知,第二种方法是新颖的,它使用U-Net体系结构以高空间分辨率(例如,在我们的实验中为伦敦的3 m×3 m像素)对城市中的所有网格单元进行预测。它可以利用全市范围内的卫星图像可用性,以及从可用的街道级别图像中获得的稀疏信息,从而将准确性提高6%,10%和11%。我们还显示了两种方法的预测图示例,以直观地突出显示性能差异。

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AD域中常见属性名词解释

AD域中常见属性名词解释 Active Directory(AD)活动目录 schema对象模型 Organizational Unit(OU)组织单位 Distinguished name(DN)识别名 Canonical Name(CN)正式名称 Domain Controllers(DC)域控制器 displayname显示名称 homephone住宅电话 家庭电话(M) givenname名(F) samaccounttype账号类型 mobile手机 primarygroupid分组ID objectclass对象类 取值person, organizationalPerson, user sn姓(L) displayName 显示名称(S) description 描述(D) physicalDeliveryOfficeName 办公室(C) initials英文缩写(I) telephoneNumber电话号码(T) mail电子邮件(M) wWWHomePage网页(W) otherTelephone电话号码-其它(O) url网页-其它(R) co国家/地区(O) st省/自治区(V) l市/县(C) streetAddress 街道(S) postOfficeBox 邮政信箱(B) postalCode邮政编码(Z) userPrincipalName 用户登录名(U) sAMAccountName 用户登录名(Windows 2000 以前版本)(W) pager寻呼机(P) mobile 移动电话(B) facsimileTelephoneNumber传真(F) ipPhone IP电话(I) info 注释 otherHomePhone 家庭电话-其它(O) otherPager 寻呼机-其它(T) otherMobile移动电话-其它(B) otherFacsimileTelephoneNumber传真-其它(E) otherIpPhone IP电话-其它(R) company 公司(C) department 部门(D) title 职务(J) manager 经理-姓名(N) directReports 直接下属(E)

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Plenty of Fish应用程序泄露了用户隐藏的姓名和邮政编码(Apps)

一名安全研究员发现约会应用程序Plenty of Fish泄露了用户设置为“隐私”的个人资料后,该应用程序推出了一个补丁。据这位应用程序分析师称,该应用程序总是悄无声息地返回用户的名字和邮政编码。泄露的数据并没有立即被应用程序用户看到,并且这些数据被打乱了,难以阅读。研究人员发现,通过使用免费的工具来分析网络流量,当用户的资料出现在他的手机上时,就有可能泄露用户的信息。这位应用程序分析师告诉TechCrunch,在一个案例中,他发现了足够的信息来识别特定用户的居住地。根据其母公司IAC的数据,Plenty of Fish的注册用户超过1.5亿。近年来,执法部门对一些人在交友应用上面临的威胁发出了警告,比如Plenty of Fish。报告显示,在过去五年中,涉及约会应用程序的性侵案件有所上升。这些应用程序上的LGBTQ+社区也面临来自个人和政府的安全威胁,这促使Tinder等应用程序在LGBTQ+用户访问对同性伴侣有限制性和压迫性法律的地区和州时,主动发出警告。据说,本月早些时候,针对信息泄露漏洞的修复方案已经推出。Plenty of Fish的发言人没有立即发表评论。

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