在物联网设备上保护数据的八种方法
demi 在 周三, 10/16/2019 - 13:51 提交
在获得物联网设备或解决方案之前,请首先确保其设计安全。在某些环境中,这可能是不可行的,这是由于诸如传统产品,价格点之类的因素所致,或者仅仅是因为您没有足够的有关如何保护它们的详细信息。
在获得物联网设备或解决方案之前,请首先确保其设计安全。在某些环境中,这可能是不可行的,这是由于诸如传统产品,价格点之类的因素所致,或者仅仅是因为您没有足够的有关如何保护它们的详细信息。
人工智能(AI)和机器学习(ML)在当下的火热程度我就不多说了,但是真正懂这方面的人又有多少呢?本文将带你了解人工智能和机器学习的基本知识。同时,你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。
用非常简单的语言来说,模式识别是一种问题,而机器学习是一种解决方案。模式识别与人工智能和机器学习密切相关。模式识别是机器学习的工程应用。机器学习处理可以从数据中学习的系统的构建和研究,而不是仅遵循明确编程的指令,而模式识别是对数据中模式和规律性的识别。
一个星期后,Vulkan 1.1.124的后续版本变成了新的Vulkan 1.1.125。Vulkan 1.1.125对这个图形API规范进行了通常的澄清和更正。与此同时,在overnight v1.1.125版本中引入的新扩展是VK_KHR_spirv_1_4。
要说今年最火的是哪首歌,非《我和我的祖国》莫属。从田间地头到繁华商场,从塞外边陲到都市核心,从幼小孩童到耄耋老者……熟悉的旋律飘荡在祖国大地的每个人心中。近日,一曲特殊的《我和我的祖国》在深圳音乐厅全球首演。能想象吗,这首交响变奏曲的作者竟是AI。
什么是转置卷积(反卷积)?转置卷积(Transposed Convolution)又称为反卷积(Deconvolution)。在PyTorch中可以使用torch.nn.ConvTranspose2d()来调用,在Caffe中也有对应的层deconv_layer。
计算机视觉是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统,更形象一点说,计算机视觉是让计算机具备像人类一样的眼睛,看到图像,并理解图像。加州大学洛杉矶分校统计学和计算机科学教授教授朱松纯曾表示“人的大脑皮层的活动大约70%是在处理视觉相关信息。视觉就相当于人脑的大门。如果不能处理视觉信息的话,整个人工智能系统是个空架子,只能做符号推理,没法研究真实世界的人工智能。”
A *搜索算法 图搜索算法,用于查找从给定初始节点到给定目标节点的路径。它采用启发式估计,通过估计通过该节点的最佳路径对每个节点进行排名。它按照此启发式估计的顺序访问节点。因此,A *算法是最佳优先搜索的示例。
物联网(IOT)是一个互联对象的网络,可以收集和交换数据。如今物联网发展迅速,未来人们的日常需求将依赖于物联网。它不再只是连接电脑和智能手机。我们日常生活中使用的很多设备都需要物联网来提供服务。
自动驾驶技术的目的是让出行更便利,如果脱离了安全,便利也就失去了意义。关于自动驾驶的安全,我们经常听到的有行驶安全、功能安全。这次想聊聊的是关注提及最少的网络安全。