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- 黑客用AI换脸技术应聘 人工智能安全问题不容忽视
- 美国在疫情后，很多企业都采用“在家工作”（Work From Home，WFH）模式。美国联邦调查局（FBI）的犯罪投诉中心表示，他们近期接到许多企业雇主的投诉，在招聘过程中，有求职者盗用他人的身份，并且利用Deepfake技术参加远程面试。这些职位涉及资讯技术、计算机程序、数据库与软件相关领域，有些求职者企图利用他人的背景与专长来获取工作，通过Deepfake技术来伪造视频。他们发现，当与求职者进行线上面试时，求职者的动作或嘴唇的开合，与其说话的声音并不一致，例如当出现打喷嚏或咳嗽的声音时，画
- 人工智能 . 科技周边 1434 2023-04-08 14:51:14
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- 工业机器人有哪些系统组成？各自有什么作用？
- 机器人是一个在三维空间具有较多自由度的，并能实现诸多拟人动作和功能的机器，而工业机器人则是在工业生产上应用的机器人。它的特点是：可编程、拟人化、通用性、机电一体化。工业机器人有哪些系统组成？1、主体主体机械即机座和实行机构，包括大臂、小臂、腕部和手部，构成的多自由度的机械系统。有的机器人另有行走机构。工业机器人有6个自由度乃至更多腕部通俗有1～3个活动自由度。2、驱动系统使机器人运行起来的传动装置。按动力源分为液压，气动和电动三大类。依据需求也可由这三种范例组合并复合式的驱动系统。或者通过同步带
- 人工智能 . 科技周边 5151 2023-04-08 14:51:11
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- 不花钱，让「情圣」ChatGPT教你怎么追马斯克！
- 最近，OpenAI发布了史上最强聊天机器人ChatGPT，这个诞生于GPT-3基础上的AI很快走红网络。要说这家伙，天南海北无所不知，可能是夸张了点，但就是无论什么话题都能跟你聊上一大套，先不说准不准，最起码这个范儿是在这儿了有趣的是，虽然作为联合创始人的马斯克，早在2018年就辞去了董事会职务，但他对OpenAI的关注度却丝毫不减，并仍然是资助人之一。那么，对于这位「金主爸爸」，ChatGPT是怎样看待的呢？ChatGPT教你怎么追马斯克嗯……非常中规中矩的回答。不会出错，好样的。那让咱们更
- 人工智能 . 科技周边 1483 2023-04-08 14:51:03
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- 多模态融合的BEV目标检测方法 AutoAlign V1和V2
- 在自动驾驶中，通过RGB图像或激光雷达点云进行目标检测已得到广泛探索。然而，如何使这两个数据源相互补充和有益，仍然是一个挑战。AutoAlignV1和AutoAlignV2主要是中科大、哈工大和商汤科技等（起初还包括香港中文大学和清华大学）的工作。AutoAlignV1来自arXiv论文“AutoAlign: Pixel-Instance Feature Aggregation for Multi-Modal 3D Object Detection“，上传于2022年4月。摘要本文提出一种用于3
- 人工智能 . 科技周边 1403 2023-04-08 14:41:15
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- 数据科学必知必会：10个重要概念+22张图表含义
- 01 偏差-方差权衡这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。02 基尼不纯度与熵Gini（缺乏同质性的度量）和 Entropy（随机性的度量）都是决策树中节点不纯度的度量。对于这两个概念更重要的是要了解它们之间的关系，以便能够在给定的场景中选择正确的指标。基尼不纯度（系数）通常比熵更容易计算（因为熵涉及对数计算）。03 精度与召回曲线精度-召回曲线显示了不同阈值的精度和召回率
- 人工智能 . 科技周边 1249 2023-04-08 14:41:08
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- 在表格数据上，为什么基于树的模型仍然优于深度学习？
- 深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。基于树的模型不可微，不能与深度学习模块联合训练，因此创建特定于表格的深度学习架构是一个非常活跃的研究领域。许多研究都声称可以击败或媲美基于树的模型，但他们的研究遭到很多质疑。事实上，对表格数据的学习缺乏既定基准，这样一来研究人员在评估他们的方法时就有很多自由度。此外，与其他机器学习子域中的基准相比，大多数在线可用的表格数据
- 人工智能 . 科技周边 1587 2023-04-08 14:41:03
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- 自动驾驶车道线检测分类的虚拟-真实域适应方法
- arXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“，2022年5月，加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集，但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应（UDA，Unsupervised Domain Adaptation）方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成（adversarial d
- 人工智能 . 科技周边 1966 2023-04-08 14:31:12
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- 触觉从未如此真实！两位南加州大学华人博士革新「触觉感知」算法
- 电子技术的发展，让我们可以随时随地享受一场「视听盛宴」，人类的听觉和视觉从此彻底解放。近几年，给设备装上「触觉」逐渐成了新的研究热点，尤其是在「元宇宙」概念的加持下，加上触感无疑能让虚拟世界的真实感大大提升。当下触觉感知技术主要是通过「数据驱动」的模式来模拟和渲染触感，模型首先记录下用户与真实纹理交互的信号，然后将信号输入到纹理生成部分，并用振动的方式将触感「回放」给用户。最近一些方法大多基于用户交互运动和高频振动信号来对纹理的特征进行建模，比如摩擦和微观表面特征。虽说数据驱动极大提升了模拟的真
- 人工智能 . 科技周边 1516 2023-04-08 14:31:05
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- 人工智能进入医疗领域的机会和挑战
- 自从人工智能（AI）概念大热之后，其进入各个产业领域的速度加快。不过，鉴于医疗领域的复杂性，AI在医疗产业的拓展并不顺利，唯一获得规模化的正向增长的是手术机器人，其他在经历了多年的发展，整个领域仍属于不成熟的早期市场，难以真正商业化。 如果按照人工智能进入医疗的领域来区分，主要分类是药物研发、诊疗、影像识别、手术机器人和健康管理5大方向。但从实践来看，药物研发领域虽有一些进展，但离真正规模化仍有一定距离，而诊疗领域的工具属性更强，对医疗的作用只具备信息化附属的角色。真正在过去5年吸引市场的领域是
- 人工智能 . 科技周边 1056 2023-04-08 14:31:03
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- 传统GAN修改后可解释，并保证卷积核可解释性和生成图像真实性
- 论文地址：https://www.aaai.org/AAAI22Papers/AAAI-7931.LiC.pdf作者单位：中国科学院计算技术研究所、上海交通大学、之江实验室研究背景及研究任务生成对抗网络（GAN）已经在生成高分辨率图像方面取得了巨大成功，而关于其可解释性的研究也在近年来引起了广泛关注。在这一领域，如何令 GAN 学习出一个解耦的表征仍是一项重大挑战。所谓 GAN 的解耦表征，即该表征每个部分只影响生成图像的特定方面。此前关于 GAN 解耦表征的研究关注于不同的角度。例如，在下图
- 人工智能 . 科技周边 1363 2023-04-08 14:21:10
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- 基于TensorFlow和QuestDB的时间序列预测
- 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟时间序列预测的机器学习概述当前，机器学习正在席卷全球，机器人能够以类似人类的精度完成许多领域中的任务。例如，在医疗领域，智能助手可以随时检查人们的健康状况；在金融领域，也有一些工具可以合理准确地预测投资回报；而在在线营销中，也已经研发出一些产品推荐工具能够根据人们的购买历史向其推荐特定的产品和品牌。在上述这些应用领域中，人们可以使用不同类型的数据来训练机器学习模型。其中，时间序列数据用于训练机器学习算法。在这种情况下，时间是关键组成部分。时间序列数据很复杂，涉
- 人工智能 . 科技周边 1882 2023-04-08 14:21:06
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- 负责任地使用AI如何创造更安全的在线空间
- 人工智能算法对人类生活和更广泛的社会有着巨大的影响。围绕人工智能的伦理困境包括数字差异及其武器化。自治应该与人类监督相平衡，同时应该提高对人工智能的负责任使用，以便可以利用它来解决歧视问题。在计算机进步、数据科学和庞大数据集的可用性的推动下，人工智能 (AI) 已成为强大的日常现实和商业工具。大型科技公司如谷歌、亚马逊和Meta现在正在开发基于人工智能的系统。该技术可以模仿人类语言、检测疾病、预测犯罪活动、起草法律合同、解决可访问性问题，并比人类更好地完成任务。对于企业而言，人工智能有望预测业务
- 人工智能 . 科技周边 1631 2023-04-08 14:21:03
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- 在 CARLA自动驾驶模拟器中添加真实智体行为
- arXiv论文“Insertion of real agents behaviors in CARLA autonomous driving simulator“，22年6月，西班牙。由于需要快速prototyping和广泛测试，仿真在自动驾驶中的作用变得越来越重要。基于物理的模拟具有多种优势和益处，成本合理，同时消除了prototyping、驾驶员和弱势道路使用者（VRU）的风险。然而，主要有两个局限性。首先，众所周知的现实差距是指现实和模拟之间的差异，阻碍模拟自主驾驶体验去实现有效的现实世界
- 人工智能 . 科技周边 1792 2023-04-08 14:11:08
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- MLOps：企业是否在重复同样的 DIY 错误？
- 译者 | 崔皓审校 | 孙淑娟开篇一般而言，企业不会主动构建自有的云计算基础设施是有原因的。过去十年，IT 基础架构团队试图构建自己的私有云，因为他们认为与公共云相比，私有云会以性价比更高的方式支撑他们的业务。但事与愿违，最终花费在私有云上的的时间和成本都超过了预期，建成私有云以后反而需要更多的资源来对其进行维护，并且在安全和扩展方面都比公共云略逊一筹。这导致那些自建私有云的企业最终没有更多的资源投资于核心业务，而是将大量的时间和人员投入到无法扩展业务需求的基础设施上。 现在，许多企业通过各种
- 人工智能 . 科技周边 720 2023-04-08 14:11:06
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- AI业绩战胜传统基金经理 把钱交给AI你放心么？
- AI凭借规模更大、多样性更强的数据集，自动分析并选择股票、债券、交易基金及其他投资品，帮助散户们在金融市场上获得一战之力。凭借着更低的手续费和更松散的投资组合，数字投资组合已经在与基金经理的比拼中占据上风。无论大家有没有切身感受，我们每天都在跟AI打交道。从向Siri询问天气到车载辅助驾驶功能，AI几乎已经渗透进我们生活的方方面面——投资领域当然也不例外，AI在投资组合的设计能力上甚至隐隐有胜过传统基金经理之势。专业基金经理的局限每一天，专业基金经理都会花大量时间查看股票数据、投资模型和其他关键
- 人工智能 . 科技周边 1518 2023-04-08 14:11:03
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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