自从《SDL最初实践》在公众号上发布以来，已经四年多。从那时起，也创建了微信群“SDL专属交流群”，专题交流软件安全相关内容，现如今成员也有242人。总体来说，整体的交流质量达到了预期（倡导宁可不发言，也不要发无关的内容），基本做到了在垂直领域生根发芽。
个性化推荐系统（Recommender Systems）作为解决信息过载的有效技术，已经被广泛运用于各类线上应用系统，比如电子商务以及在线视频平台。在当前的推荐系统技术中，协同过滤逐渐演变成为非常重要的模型框架用于通过用户历史的交互行为学习复杂的用户兴趣爱好。其中基于深度学习框架的推荐算法通过有效地学习用户和商品的表征信息，已经为大量的实际推荐平台强劲助力。
行人重识别（reID）是一项极具挑战性的任务，该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用，reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试，但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法，对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息，这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时，由于对姿势估计的推断更复杂了，计算成本也随之增加。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 深度强化学习因为复杂的环境而很难进行有效的训练，通常我们会简化环境或使用共享神经网络参数的方法进行多任务学习，但采用这种方法的学习并不稳定。因此 D
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2302.02814v2.pdf
在经典的面向对象语言（像 C++，Java 和 C#）中数据和方法被封装为 类 的概念：类包含它们两者，并且不能剥离。
近年来，深度学习逐渐在计算机视觉领域占据主导地位。计算机视觉的主流任务，如图像分类和目标检测，在深度学习技术的帮助下也取得了惊人的成功。庞大的网络由于其强大的表示能力，在上述任务中往往能获得更好的特征提取性能。然而，考虑到系统的实时性能和用户体验，这样的庞大网络很难满足产品的要求。
在做航线相关决策时，我们需要参考市场需求和份额的预测结果，QSI模型和MNL模型是被广泛应用的重要工具。航线网络规划第二期，我们聊一聊QSI和MNL的历史由来、构建及应用。
今天将分享MRI白质高信号强度分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
选自Medium 机器之心编译 参与：乾树 多个智能体如何协同工作才能高效完成任务？深度学习领域中的多体问题就像物理领域中的一样难解。很多研究机构正致力于研发先进技术处理多代理系统的问题。 「多体问题」（又叫 N 体问题）是看似简单，实际上在当今数学中极难攻克的问题。多体问题是指多个相互作用的实体。在物理学中，任何三体问题都没有一个封闭的形式或解析解（见：https://en.wikipedia.org/wiki/Three-body_problem）。像这样简单的问题反映了我们分析工具的局限性。这并不意味
科学技术的快速发展伴随着同行评审科学出版物的指数级增长。与此同时，论文的评审是一个耗时耗力的过程，必须由相应领域的专家来完成。这样一来，为不断增长的论文提供高质量的评审成为一大挑战。那么，有没有可能自动生成论文评审呢？
AI 科技评论按：本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了作者本人指点和审核，在此表示感谢。 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技
在经过了将近24小时的辗转，小安怀着忐忑的心情终于到达Black Hat USA 2015 的会议所在地——拉斯维加斯。一下飞机便感觉到了黑帽大会的魅力，行李提取处，机场出口，无处不在地播放着Black Hat USA 2015会议的广告。 同事因为穿着去年BlackHat的外套而几次被同行搭讪，中国台湾地区来参加CTF挑战赛的217战队小伙伴们也在拉斯维加斯的欢迎广告牌下合影，吹响了参赛的号角。 拍下下图照片的时候刚得到消息，我国的蓝莲花战队乘坐的航班持续晚点将近一天时
音乐丰富我们的生活；音乐传达人类的情感；音乐表达人类的艺术。人类文明的进程中离不开音乐这个载体，音乐也离不开人类的真情创作。在听到好听却没听过的歌曲时，如何快速准确得到该歌曲的歌名成为当务之急。LiveVideoStackCon 2022 北京站邀请到了腾讯音乐的孔令城老师，为我们介绍QQ音乐在听歌识曲方面的成熟方案。 文/孔令城 编辑/LiveVideoStack 下午好，我是来自腾讯音乐的孔令城 ，很荣幸能够借助LiveVideoStack平台、代表天琴实验室，与在座的各位专家、大佬分享我们天琴实验室
“IT有得聊”是机械工业出版社旗下IT专业资讯和服务平台，致力于帮助读者在广义的IT领域里，掌握更专业、更实用的知识与技能，快速提升职场竞争力。 点击蓝色微信名可快速关注我们。
该数据库是关于基因、蛋白、酶代谢子、药物、生化反应以及通路的综合数据库。该数据库实际由多个子数据库构成，最著名的当属通路KEGG PATHWAY数据库，它是目前被广泛使用的通路数据库。其中包含上千个物种的代谢与信号传导通路信息，这些信息从生物学实验和文献中提取，并经过人工校正。实时更新的管理模式也是人们能够从该数据库获得最新的通路数据。
我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息（我们管这些信息叫词槽），所以机器人要先识别用户的意图， 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽（就是信息），然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后， 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题， 比如询问《某个车型如何更换刹车油》，这就要求机器人有相当的知识储备， 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案，而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧， 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的（GPT 只能当面向 C 端用户来用，企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识）， 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。
廖坚钧，PingCAP Data Platform 研发工程师，专注于数据库架构和生态工具方向。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
在上一篇文章中我们介绍了自然语言处理的基础问题——文本预处理的常用步骤。本文将进阶讲述特征提取方面的相关算法。
<图为在中国计算机大会上吕建院士、王巨宏女士为刘康博士（中）颁奖> 在刚刚结束的第25届计算语言学国际会议COLING2014颁奖仪式上，CCF-腾讯犀牛鸟基金获奖者刘康博士及其所在团队——中科院自动化研究所模式识别实验室自然语言处理团队曾道建、来斯惟、周光友、赵军联合发表的论文“Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network”获得大会“Best Paper Award”。 COLING会议是计算语言学领域的重要国际会议，由国
自然语言处理是一个庞大的领域，比如普通文本与对话就是两个不同的领域，对话领域里，任务型对话又不同于闲聊型对话，问答式对话又不同于协作型对话……
Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
今天为大家介绍的是来自Kamal Choudhary团队的一篇论文。在这项工作中，作者介绍了ChemNLP库，它可用于以下方面：（1）整理材料和化学文献的开放访问数据集，开发和比较传统机器学习、transformer和图神经网络模型，用于（2）对文本进行分类和聚类，（3）进行大规模文本挖掘的命名实体识别，（4）生成摘要以从摘要中生成文章标题，（5）通过标题生成文本以建议摘要，（6）与密度泛函理论数据集集成，以识别潜在的候选材料，如超导体，以及（7）开发用于文本和参考查询的网络界面。作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集，但这些工具也可以用于其他数据集。此外，随着新模型的开发，它们可以轻松集成到该库中。
select next row 记录选择方式 Same line as,这个选项只有当参数多余一个时才会出现，其作用是根据某一个参数的行号取同一行。
二维码又称QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。
将机器学习的方法推广到新问题仍然存在着不小的挑战，其中最严峻的问题之一，就是人工提取特征的复杂性和高时间耗费性，本文就将带你了解自动化特征提取方法。
多行为推荐（MBR）旨在联合考虑多种行为以提高目标行为的推荐效果。我们认为 MBR 模型应该：（1）对用户不同行为之间的粗粒度共性进行建模，（2）在多行为建模中同时考虑局部的序列视图和全局图视图，以及（3）捕获细粒度的用户的多种行为之间的差异。在这项工作中，我们提出了一种新的多行为多视图对比学习推荐（MMCLR）框架，包括三个新的对比学习任务，分别用于解决上述挑战。
9月11日，小米正式发布了小米MIX 2，这场发布会应该是受到了万人瞩目，据说好多同行为了听发布会“居然”不工作了，也确实可见小米和雷军的影响力。 从9月11日到今天的19日已经有9天了，我特别好奇这款产品的销量是怎么样的，市场接受度是怎么样的，市场对产品的评价是什么。于是，我就是还是用数据的方式对这款产品的质量和市场口碑做一番粗浅的探究。 一、数据说明： 由于各种原因，本片文章的数据仅来源京东小米官方旗舰店下的产品评价；而且只是针对“小米MIX2 全网通 6GB+64GB\128GB\256GB 黑色
深度神经网络采用空间金字塔池化模块或编解码器结构进行语义分割。前者通过多速率、多有效视场的过滤或池化操作，能够编码多尺度背景信息;后者通过逐步恢复空间信息，能够捕获更清晰的物体边界。在本研究中，我们建议结合这两种方法的优点。具体来说，我们提出的模型DeepLabv3+扩展了DeepLabv3，通过添加一个简单但有效的解码器模块来细化分割结果，特别是沿着对象边界。我们进一步探索了Xception模型，并将深度可分离卷积应用于Atrous空间金字塔池和解码器模块，从而获得更快、更强的编码器-解码器网络。我们在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上验证了该模型的有效性，在没有任何后处理的情况下，测试集的性能分别达到了89.0%和82.1%。
最近，凯捷公司进行了最新的物联网技术发展研究，将其业务价值进行解锁。之所以开展该研究，主要是因为企业正面临着如何从物联网获得更大价值的挑战。凯捷研究中心的目标是了解哪些领域企业正在走向大规模的物联网应用，而为什么其他领域的企业则被困在试点阶段停滞不前。该研究为最有价值的用例提供了一个很好的概述，并提供了关于如何启动基于物联网操作的策略指导。 凯捷采访了来自全球300多个组织的高级管理人员，当然这些组织已经开始实施物联网计划了。该研究团队还分析了300个现实生活中跨部门的物联网使用案例，涵盖了工业制造、零售
这是Machine-Learning-Collage系列，每隔一周作者都会编写一个本周论文的幻灯片摘要。每月底所有的幻灯片画都会被集中到一个总结文章中。作者希望给读者一个直观和直观的一些最酷的趋势。以
写在正文之前 最近在做推荐系统，在项目组内做了一个分享。今天有些时间，就将逻辑梳理一遍，将ppt内容用文字沉淀下来，便于接下来对推荐系统的进一步研究。推荐系统确实是极度复杂，要走的路还很长。 A Fi
文摘化缘：要人不要钱 大数据文摘成立于2013年7月，我们专注大数据，每日坚持干货分享，从未间断。更加难能可贵的是我们没有一个全职人员，完全依靠志愿者在运营（回复“志愿者”可了解更多）。为了提供更好的服务，我们准备做个网站，将已经收集整理的精彩文章放在网站上。无奈，在现有志愿者中，我们缺乏拥有相关经验的志愿者。如果您有以下技能，愿意为网站出力，做建站志愿者，请加入我们。您的名字将永远出现在我们的志愿者名单上。如果您有兴趣加入，请点击文末“阅读原文”登记，我们会联系您，非常谢谢！ 我们需要： UI设计师 Wo
最近在做推荐系统，在项目组内做了一个分享。今天有些时间，就将逻辑梳理一遍，将ppt内容用文字沉淀下来，便于接下来对推荐系统的进一步研究。推荐系统确实是极度复杂，要走的路还很长。
近日，里约热内卢联邦大学教授Olavo Amaral在Nature杂志刊文，呼吁改革同行评审。
Step1.商业理解 就是商业问题的理解了，那么如何更好的理解“老大”提出的商业问题困惑呢？我觉得思维导图倒是个不错的选择，当然自己要想更好的理解“老大”的意思还需要进一步的沟通，商业问题的理解关系到这个挖掘项目的价值，甚至成败，所以在这块大家要显得“外向”一些，多交流、多沟通、多了解这个商业问题背后的东东； step2.字段提取 接下来就是需要提取的字段，也就是数据挖掘的宽表，这点就要和企业的DBA人员多多交流，看数据库中各个维度的表格都有什么字段，主要关联的主键有那些，那么如何选取字段呢？这就需
作者：王贺 ID：鱼遇雨欲语与余 简介：武汉大学硕士，2019年腾讯广告算法大赛冠军选手，京东算法工程师，一年内获得两冠四亚一季的佳绩。
资金流动性管理迄今仍是金融领域的经典问题。在互联网金融信贷业务中，单个资产标的金额小且复杂多样，对于拥有大量出借资金的金融机构或散户而言，资金管理压力巨大，精准地预测出借资金的流动情况变得尤为重要。本次比赛以互联网金融信贷业务为背景，以《现金流预测》为题，希望选手能够利用我们提供的数据，精准地预测资产组合在未来一段时间内每日的回款金额。
感谢大家关注matlab爱好者，今天大家介绍matlab复杂数据类型第二部分，有关表的使用以不同数据类型的识别与转换。最后补充有关函数句柄转字符和字符转函数句柄的相关内容。在公众号聊天栏输入“014”、 "表" 或“转换” 即可快速获取本篇内容。欢迎大家分享本文。
在测试过程中很重要的一类文档，它是测试工作的核心、是一组在测试时输入输出的标准、是软件需求的具体对照。
“SFFAI118期来自上海交通大学的陈文清推荐的文章主要关注于自然语言处理的同义句生成领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”
顶象业务安全情报如何帮助企业“弄懂”黑灰产？顶象业务安全情报——企业一眼“看透”黑灰产不可否认，随着互联网的发展，黑灰产们也变得越来越“聪明”。
如今，深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一，它是一种深度学习模型，可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
导语：在刚刚结束的ACM SIGKDD 2019顶级会议上，腾讯技术工程事业群数据平台部与中科大联合发表的最新研究成果入选SIGKDD 2019 Research Oral Paper (研究类文章)，入选论文的题目“MCNE:An End-to-End Framework for Learning Multiple Conditional NetworkRepresentations of SocialNetwork”。该研究成果由中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室陈恩红教授团队（博士生王
在渗透行动中，目标往往是获得整个内网的控制权，从而发动 APT（高级持续性威胁）攻击。但在更多时候，我们的起点只是一两台通过 0day / 1day 漏洞攻陷的机器。
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
文章：High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
1.选择符（Selector）:指明这组样式所要针对的对象。可以是一个XHTML标签，例如h1,img;也可以是定义了特定的id或者class的标签，如：#main表示用 id="main"修饰的标签，.footer表示用class="footer"修饰的标签等。 2.属性（property）：选择符的样式属性，如颜色、大写、定位、浮动方式等。 3.值（value）:是指属性的值。 4.同时可以为一个选择符定义多个属性，属性之间用分号";"隔开。 5.尽量使用通用属性，不使用存在兼容性差别的属性。
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