据免费的可疑文件分析服务安全平台 VirusTotal的数据，恶意软件的伪装技巧比我们想象的要大的多。...VirusTotal根据每天提交的 200 万份文件编制了一份恶意软件报告，展示了从 2021年1月到2022年7月的统计数据，叙述了恶意软件的分布趋势，及其常用的伪装技巧。 ...具体结果如下图所示： 【图：恶意软件分发滥用最多的域】 使用窃取的代码签名证书 还有一种伪装方法是，从公司窃取有效证书对恶意软件样本进行签名，这将大大提高其逃避主机上的AV检测和安全警告的概率...【图：将恶意软件伪装成真实应用程序的趋势】 受害者下载这些文件时认为他们正在获取所需的应用程序，但在运行安装程序时，他们会用恶意软件感染他们的系统。...【图：使用的应用程序图标是恶意软件的诱饵】 我们在最近的 SEO 中毒活动中看到的流行的 Windows 优化程序 CCleaner 是黑客的主要选择之一，并且其分发量的感染率异常高。
中国的自动驾驶市场是庞大的，但不可一蹴而就。 日前“2018中国人工智能峰会”圆满落幕，除去主论坛的“星光熠熠”外，四大分论坛的相关议题也获得了行业极大的关注。...首先，中国是世界上最大的汽车市场，而且发展速度迅猛； 其次，中国的发展速度是令全世界都惊叹的； 第三，中国的创业精神非常好，创意和创新能力也很强，加上融资环境好和政府强大的支持力度，未来，中国将可以采取多管齐下的方式全力推动自动驾驶汽车行业的发展...所以必须为中国设计一个更加成熟的开放道路的无人驾驶。但这需要大量的测试数据。 图 | 吴甘沙 统计学意义上，要让95%的用户信任自动驾驶技术，需要对超110亿英里的数据进行研究。...凭当前的技术很难一步登天，但我们可以阶梯性发展，先做简单的让自己活下去，慢慢达到想要的目标。 凭当前的技术水平，我们很难一蹴而就的做到这一点。...图 | 刘国清 其中，算法的重要性不言而喻。但做算法，最终是要实现量产的，我们主要考虑三个方面： 第一、有限的算力情况下，拥有更强的算力就能拥有更优秀的算法，才能用更复杂的模型完成复杂的任务。
例如生成一只「愤怒的皮卡丘」： Prompt：（中文输入）愤怒的皮卡丘，它的眼睛是红色的，周围电闪雷鸣，超写实主义风格 “商汤秒画 SenseMirage”基于商汤自研 AIGC 模型生成的图像——愤怒的皮卡丘...因此，商汤自研的大模型是基于研究人员和 AI 一起设计出来的超大神经网络结构。在这个结构下，相同的数据、相同的参数量，商汤自研的模型在性能上就有显著的优势。...传统的神经网络训练都是用 SGD、Adam 优化器等等。而在过去的几年里，商汤在超大神经网络的梯度下降优化方法上做了非常多的研究。...特别大的模型在优化上有一个非常严重的问题，是模型训练过程的收敛性很难保证。这可能因为优化器不够好，也可能是因为数据里有噪声，导致模型在极个别错误的样本下产生极大的损失函数值。...类似地，在游戏动画行业，图像的展现效果将直接影响产品的质量，这对赋能该行业的 AIGC 工具提出了更高的要求，包括图像生成效果和对文本的理解能力两方面。
通过对6次甲烷峰值的数据分析，找出了6处最有可能的甲烷源头区域。最近一个位置距离“好奇号”西南偏西几十英里。...即便和生物过程不相关，甲烷的活动也与液态水的存在息息相关，而液态水也是生命活动的必需因素。...对火星的其他探索 甲烷气体活动可能作为地下水体运动的指示现象，或需要液态水参与化学反应的产物，结合火星液态水痕迹的证据，可以对火星历史研究提供大量信息。...除了提到的对甲烷含量的检测，探测器对陨石坑中土壤岩石样品的分析测定，以及对地质环境的数据收集等，也取得了各种重大发现。这些分析数据，都为火星上水的存在历史提供了信息基础。...对夏普山低岩层采集研究，得到的数据表明，夏普山是由湖泊沉积物沉淀风化形成的。 盖尔陨石坑内富含矿物盐的沉积物，表明有盐水湖的存在。
这几天一则TVC在网上刷屏，标题是《关于人与人之间的信任，这支视频给了我们最好的答案》。 ?...人类对他人的信任、也让整个社会的信任度不断降至冰点。 信任是社会存在的基石 不过，很多人没注意到的是，信任才是社会存在的基石。 这里我想分享一本书的观点。...而一个品牌之所以能成为品牌，不是做一个LOGO，喊一句口号就能实现，而是给消费者提供卓越的商品和服务的日积月累，“建立一个品牌需要二十年，毁掉一个品牌只需要一分钟。”...而作为“钱”的载体的信用卡，总是出现在消费付款这样的场合，它要信任消费者才敢于给消费者额度，反过来，正如信任的中文释义：“相信并加以任”，信用卡要让用户安心使用就要建立信任关系，因此信任是信用卡的最核心价值...”的品牌理念就体现出对信任新的思考和新的承诺。
同时，云计算、AI、IoT、5G等新技术的先后涌现，使得数据的应用层出不穷，也产生了新的数据形态、新的部署环境和新的应用模式。...另一方面，企业更加关注大数据分析与挖掘产生的业务价值，这就对数据分析平台的性能和分析能力提出了新的要求，从此大数据技术开始进入3.0时代。...那么，大数据3.0时代下的大数据平台，到底应该是什么样子？对此，星环科技给出了自己的答案。...总体而言，TDC数据云致力于打造新一代的数字化基础设施，它以数据为中心，让大数据基础架构变得极度简化的同时，也让大数据向应用化的方向迈出了重要的一步，从而为企业向数字化3.0演进提供了一个切实可落地的方案...不可否认的是，驾驭大数据的能力正在成为企业的核心竞争力，随着企业自身数据价值观念的转变，对技术的接纳将更加开放。
其中，大会分论坛“AI的技术创新与应用”齐聚了业界大咖热议当前AI技术的创新以及在各个行业的应用落地。...城市在不断的发展和演进，我们做出来的智能城市整体解决方案随着城市的发展而发展，从规划到运维，到预测，到城市规划形成一个闭环，螺旋式的可持续发展的模式。...当一个人在一个街道上，通过街道上的摄象头，如果这个人出现在不同的摄象头下面，即使没有他这张脸，我也可以根据他的姿态、步态、穿着和形态把他的整个轨迹画出来。...我们研究院对于智慧物流的发展路径总结了两个关健词，一个是平台，一个是跨界。我们认为一定需要通过这种平台思维对不同资源进行跨界整合，对现有的商业模式进行创新，最后才能达到给用户带来综合服务提升的目的。...我要的是在不方便用手机的场景下，一个喜马拉雅的化身能够触达这些场景，我们希望服务那些不会用手机的、不懂智能信息的老人、通过语音帮助他们解决，希望让孩子远离噪音、远离视觉的污染、回到想象力的世界。
如果想让 AI 技术持续发展、并让 AI 为人类造福，整个领域需要在未来的几十年里做什么？这个问题很难回答，尤其很难给出具体的操作建议。不过现在已经有学术组织给出了一份深思熟虑的答案，US....AI 远景的展望、解决关键问题所需的科研重点，以及提出了一系列具体可执行的操作建议。...AI 系统的发展不仅仅创造了一个万亿美元产值的工业领域（预计这个领域在 3 年后还会翻 4 倍），也展现出了人们对公平的、可解释的、可信任的、安全的 AI 系统的需求。...如果没有合适的资源，学术 AI 研究将会受到限制；而如果学术界无法给基础问题给出回答，工业界的 AI 应用所能做出的创新也会很有限。...它们面对的限制、激励和时间表也大有不同：工业界很大程度上由实际的、短期的解决方案驱动，而学术界追寻的是很多基础性的、长期问题的答案。
如何使用SELECT语句找到你正在运行的服务器的版本并打印出当前数据库的名称?...答：下面的语句的结果会显示服务器的版本和当前的数据库名称 mysql> SELECT VERSION(), DATABASE(); +-------------------------+-----...是待导出为xml文件的表名，table_name.xml是存放数据的xml文件 9....当你需要查看一个名为'mysql'的数据库中'user'表中的所有索引时，你会如何做?...每一条记录都使用特定的分隔符隔开(如逗号,分号,...)，并且每条记录都有着顺序相同的列。CSV表最广泛地被用来存储用于导入和导出的电话联系人，并能够用来存储任何类型的纯文本数据。
智能家居不仅要懂人类的语言，更要懂人类的行为，这样的智能家居，才是用户所期望的。...云服务促进物联网和互联网的智能融合，它依靠其擅长的高效的、动态的、可以大规模扩展的技术资源处理能力，使得物联网领域更高层次的整合，以及需要“更透彻的感知，更安全的互联互通，更深入的智能化”成为可能，从而构建智慧地球...在2016年底的京东方全球创新伙伴大会上，王东升（京东方董事长）提出了“开放两端，芯屏器和”的物联网生态理念。...制造业如汽车制造这种庞大的体系，本来已经远远超出了人类大脑的处理能力范围，靠体系和大量人员在维系的系统，终将因为效率低下和问题频发而被更擅长做复杂规划和处理庞大系统问题的人工智能所取代。”...光珀智能CEO白云峰介绍说：“目前，我们已经推出了‘光珀第一代ToF传感器芯片’，并由此构建了三个固态面阵激光雷达技术平台，分别满足不同距离下（近、中、远）、强阳光下（100Klux）、大场景（70⁰）
如果技术可以捕捉人类情感 现在，我们身边是各种智能设备，它们大多是语音交互型的且可以自动连接设备的，但是它们却没有感应和辨别使用者情感的能力。 要是有技术可以实现对人类情感的捕捉会发生什么？...想象一下，他们会实时察觉你的肢体语言，如你的汽车可能会注意到你很累，然后请求切换到自驾模式；家中的冰箱会根据你的状态提供一个健康的膳食建议；当你的可穿戴设备检测到你起身离开沙发的动作，会自动连接遥控设备并把电视等播放设备关掉...；浴室里的镜子可以根据的你的表情等了解到你很累或者很压抑的状态，从而自动调节灯光的柔和度并播放舒缓的音乐。...以下是我看好的几项应用场景 汽车：该类汽车可以监视驾驶员的疲劳、分心和烦躁。 除了安全，这项技术的融入会增强车内的个性化驾驶体验，它还会根据车内人员的状况调节音乐或人体工学设置。...此外，因为年轻的一代人在成长过程中就伴随着数字设备，且情感是人类的主要维度，所以融入情感检测的AI可以使大家的联系更加紧密。 ?
其结果，就是当下的消费者既有消费升级的呼声，更有消费降级的需求。直白地说，消费者既希望提升一定的消费支出实现品质、功能需求的满足，又不再舍得为品牌、“逼格”等产品属性付出溢价。...事实上，阿里、腾讯对垒，万达希冀的“新消费”背后都是在遵循消费的“升降融合”而动，这是必然的大趋势，也是大家觊觎的机会。...①门店量的时代回来了 传统零售最注重的是门店量，现在，与长久以来互联网零售背道而驰的门店量定胜负的逻辑又回来了。...②多店员的时代回来了 与无人零售相反的是，乐语的店员数量回到传统零售，宣称要做人才的新零售化，培养具备新零售意识和思维、技术和方法、运营和管理的管理人才。...这就需要长时间、大量数据的反复研究，且升级、降级都是动态的，零售方案几乎要做到每一个消费者身上，对互联网技术介入提出了非常严格的要求，既需要有大数据，又要融入用户、产品、渠道等综合数据，得到一个融合的触点来决定产品铺设
在这样的环境下，斯坦福 AI 实验室的研究人员通过引入了一种新的方法，即令关注公平的有关方通过对不公平性进行具体限制来控制表示的公平性，从而对机器学习中的公平性实现可控性。...这就提出了一个亟待解决的问题：我们如何确保这些制度不因种族、性别、残疾或其他少数群体身份而产生歧视性行为？...值得庆幸的是，目前已有研究人员提出了一些用以学习公平表示的方法。...我们的目标是双重的：该表示应该是能够表达出信息的，即包含数据点相关的大量有用信息；同时这一表示应该是公平的，即包含有关敏感属性的限制信息；这样的做法可以抑制机器学习下游产生歧视性行为（为了简洁起见，我们聚焦人口均等...05 总结 为了补充公司和政府可以选择使用的公平机器学习模型，这项工作朝着将公平机器学习的控制权交给关注公平的一方（如数据采集者、社区组织者或监管机构)）迈出了一步。
OpenAI 分道扬镳后于 2019 年成立的，它在没有适当透明度的情况下创建了 AGI，并将其授权给微软，而微软向该公司投资了数十亿美元。...这些问题给诉讼带来了不小的难度。 OpenAI 开发出 AGI 了吗？ 此案的很大一部分内容都围绕着一个大胆而又令人质疑的技术主张：OpenAI 开发出了所谓的通用人工智能。...在这篇论文，微软提出了一个断言 ——「鉴于 GPT-4 能力的广度和深度，我们相信它应该被合理视作一个通用人工智能（AGI）系统的早期（但仍不完整）版本。」...新的董事会成员缺乏大量的人工智能专业知识，据了解，他们没有能力独立判断 OpenAI 是否以及何时达到了 AGI，也就无法判断 OpenAI 开发的算法是否超出了微软的许可范围。...虽然 OpenAI 看起来确实不那么开放了，而且变得更加以利润为中心，但这给马斯克带来了什么权利还远不清楚。
发现意想不到的相关性、提供找到答案的捷径的神经网络，到底是针对这些挑战取得的进展，还是只是最新的类似于聪明的汉斯 [29,30] 或波将金村 [12] 这样的矫饰结果呢？...为此，研究者提出了一种基于动态多模态注意力的新 iVQA 模型，这种模型可以生成不同的、语法正确且内容相关的的问题，这些问题都能匹配所输入的答案。...iVQA 任务的目的是生成与所给图像和答案相关的问题。由于与问题相比答案所含信息更少，且问题可学习的偏差更少，因此与 VQA 模型相比，iVQA 模型需要更好地理解图像才能成功。...本文将问题生成视为一个多模态动态推断过程，提出可以逐渐通过部分已生成问题和答案调整其注意力焦点的 iVQA 模型。在评估部分，除了现有的语言指标之外，我们提出了一个新的排序指标。...该指标比较了干扰列表中真实问题的等级，这样可以对不同算法的缺点和误差来源进行研究。实验结果表明，本文提出的模型可以生成多样、语法正确、内容相关且与所给答案相匹配的问题。 ?
传统的测谎方法包括面对面访谈和测量心率及皮肤电导系数的测谎仪。 但是它们不能远程完成，也不适合大规模实施。 研究人员现在提出了基于计算机测量反应时间以反映真实或虚假个人信息的有效测试。...为了摆脱这个障碍影响，意大利一个研究人员团队提出了一种创新的方式来弄清楚事实。 他们要求20名志愿者记住假身份的细节，并将其视为自己的身份。...研究人员记录了每个答案，并测量了实验对象的鼠标光标如何从屏幕的底部中间移动到顶部两个角落的“是”和“否” 按钮。...因为说谎者可以把谎话说的和我们其他人说实话一样好，研究人员在他们的实验中给他们增添了一个困难。 除了12个预期的问题外，他们根据志愿者的新身份询问了12个意想不到的问题。...没有参与研究的阿姆斯特丹大学法医心理学家布鲁诺·维奇埃（Bruno Verschuere）说：“我们发现，如果人们反复练习说谎，说谎就像说实话一样容易，除非你提出意想不到的问题” 研究人员训练了一台计算机通过他们给出错误答案的数量来筛出说实话的人和骗子
当你给chatgpt交互的时候，定一个角色的话，它产生的结果会更加的精确。...对话反馈紧接着我回答了类似的一些答案之后，他也给出了非常完好的反馈。...接着他又进行了下一步的一些问题，当然在下面也有一些提示，你可以如果你不知道的话，你可以去点下面的提示去获取相应的答案，提到一个友好提示的效果。达到了训练自己的一个目的。...在文章的下面我给出了体验的链接，你可以点下面的链接去进行一个尝试总结最后的话我想说，AI现在只能说是一个工具。但是如何去使用它？变成了人与人之间拉开差距的一个信息鸿沟。...同样一个工具，不同的人去使用它会产生不同的结果，好的点子会产生意想不到的结果。扣子这个平台创建就是为了让大部分的想法迸发出来。所以尝试一下。
2的32次方为2147483648*2，0~（2147483648*2-1）这是32位机上无符号整数代表的范围。...而下面的程序会输出false： if (int(-2147483648) > 0) std::cout << "true"; else std::cout << "false"; 下面是对排名第一答案的翻译...（C++11的编译器会假定为long long int型）。这样才会得到用户想要的“负的2147483648” 然而很明显，如果long int和int一样，就不会存在“更大的范围”了。...这样的话，2147483648溢出了，你的程序的行为是未定义的。...所以，通常我们这样定义 #define INT_MIN (-2147483647 - 1) 而不是，看似更直接的定义 #define INT_MIN -2147483648 后者可能造成意想不到的结果
（如果你的答案是不会执行，请务必要看下去 ^_^） 如果执行，那么是怎样实现既执行 return 又执行 finally 的呢？（如果你的答案是不知道，请继续看下去！！）...这确保了即使发了一个意想不到的异常也会执行finally语句块。...注意，当try或者catch的代码在运行的时候，JVM退出了。那么finally语句块就不会执行。...也就是说，使用return语句把控制权转移给其他的方法前会执行finally语句。...{}对返回值的更改，不会返回给调用方； 如果try{}或catch{}返回值是引用数据且不是基本类型的包装类时，finally{}对返回值的更改会返回给调用方； （2）finally{}中的return
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