变更是软件系统进化的推动力，同时也是孕育风险的温床。如果一个系统没有了相应的迭代和变更，那这个系统就会逐渐失去了活性和价值。不过，随着系统进行了变更迭代，软件风险也会慢慢衍生，而规避变更引发的软件风险在质量保障领域是一个较大的挑战。通过对下面典型软件系统架构图分析，我们可提炼出3大类变更维度：
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
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互联网金融公司排名分别是蚂蚁金服、陆金所、京东金融、苏宁金融、百度金融、腾讯理财通、宜信、钱大掌柜、万达金融和网易理财。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- WakeData技术团队近日在算法优化上取得显著成果，在无损照片精度的条件下，将人脸识别速度提升了2.3倍，原先一秒钟识别约83张人脸照片，提速之后，一秒钟可识别约200张照片，极大提升了人脸识别服务的响应速度，为客户提供更优质的服务体验。 AI人脸识别是机器学习平台的上层应用之一，本次算法的优化是对机器学习平台底层逻辑的加速，平台上层应用，如计算机视觉、智能推荐、趋势预测等，都将在效率上得到极大提升。 计算机视觉 ▶
作者 CDA数据分析师 1992年，肉丝（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人在S语言（贝尔实验室开发的一种统计用编程语言）的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言，直到1995年第一个版本正式发布（和各位年龄相仿）。因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！ 如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。因为R语言本身为统计而生，
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 表1 各类人工智能公司数量与融资情况 技术类别公司数量/家公司平均融资额度/美元说明深度学习/机器学习（应用）2001384万机器学习是一种基于对已有数据学习的计算机算法技术。深度学习是机器学习的一个子类
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
美团服务运维团队从事前防御、事中处理、事后运营多个阶段探索AIOps在事件管理领域的应用。本文介绍了在各个运维领域中AIOps的赋能场景，详细阐述了每一个运维场景的业务价值以及算法的具体的落地效果。
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
半年前的保险圈，忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术，广告片中的胡歌，可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作，进行线上理赔申请，从提交到理赔款到账，整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶，8月19日，百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示，互联网金融没有“寒冬”，互金将进入人工智能阶段！ 很显然，对于金融机构来说，与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站，各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
很多人对威胁建模这项活动抱有陌生感，什么是威胁？什么是建模？和安全威胁情报是不是有关？和架构安全分析（Architecture Risk Analysis）什么关系？ 能否用Kill Chain替代？
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书就保障人脸识别系统安全的能力列出具体要求，并推荐了专业的人脸安全解决方案。
在近日举办的数字中国峰会展会上，蚂蚁集团全图风控技术负责人王兴驰发表现场演讲，首次公开分享蚂蚁全图风控技术架构。 图技术正成为风控市场的关注重点。把图技术应用于风控领域，可以构建风险关系网络，实现对风险全链路的、关系视角的刻画，从而解决传统风控碎片化的问题。近期IDC发布《中国金融行业反欺诈市场研究》报告指出，图技术的应用将成为未来的风控建设重点之一，来自蚂蚁集团的业内首个基于图架构的风控体系，入选为IDC应用图计算技术的典型案例。 据了解，全图风控是蚂蚁自研的智能风控技术体系“IMAGE”的组成部分，该体
【案例】融360：智能金融系统建设最佳实践案例
今年4月，国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）批准245项推荐性国家标准和2项国家标准修改单，与信息安全相关标准共10项，均在2022年11月1日开始实施，其中包括《信息安全技术 信息安全风险评估方法》（GB/T 20984-2022），代替《信息安全技术 信息安全风险评估规范》（GB/T 20984-2007）版标准，并于2022年11月1日正式实施。 经过15年时间，和2007版相比，新版《信息安全风险评估方法》（以下简称“风评”）有了较大的变化。本人旨在说明新版风评中的一些主要变化，并根据标准
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。
近年来，部分大型企业尤其是关键信息基础设施行业领域，随着网络安全形势日益严峻复杂，国家对网络安全的重视也提高到前所未有的程度，网络安全监管政策趋严，最近滴滴接受网络安全审查就是最直接的明证。那么对于大型企业来说，要做好网络安全建设、运行、保障工作，首先要知道面临的具体风险和安全问题，才能在网络安全工作中“有所为有所不为”，那么安全需求分析是企业明确自身所面临的具体风险和安全问题的主要途径。接下来笔者就结合自己在安全咨询领域多年的工作经历，谈一谈如何规范有序的开展网络安全需求分析。
来源：人民数据本文共2000字，建议阅读5分钟人工智能、大数据的广泛应用，给互联网平台带来了自动化的算法技术。 人工智能、大数据的广泛应用，给互联网平台带来了自动化的算法技术。一方面，互联网平台利用算法技术对网络内容提取特征并进行识别，通过打标签的方式向网络用户提供文学、音乐、视频等；另一方面，互联网平台利用算法技术，对网络用户的生活规律、阅读习惯、消费偏好等信息进行抓取分析，向网络用户精准推荐相关内容。算法应用给经济社会发展注入了新动能，同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用也导致了一系
GPA算法（Generalized Processor Sharing）是一种公平分配带宽的调度算法，用于管理网络流量和资源。它的实现难度取决于网络系统的复杂性和要求的精确程度。要实现GPA算法，需要对网络设备进行编程和配置，确保带宽按照一定的公平原则进行分配，同时实时监控和调整网络流量。
插件化的优点就是可以实现应用的多开 , 利用该多开虚拟化引擎 , 用户可以同时登录多个 新浪微博 ;
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而，如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档，从而在大海捞针。
导读：金融是与我们数据人紧密关联的属性，我们总是要与钱打交道的。说道金融，自然会想到银行。大数据能够为银行做些什么呢？ 随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“
先来介绍一下什么是图和图数据库，所谓的图和平常认知的图片其实不是同一个概念，图（Graph）在计算机科学里面是一种数据结构，这种数据结构有三个比较主要的概念：点、边和属性。
今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。早在2012年，大数据已经登上美国《纽约时报》的专栏封面，专栏称：“大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析，而非基于经验和直觉。”目前银行业在开展业务过程中积累了海量高价值数据，很多银行的数据量级已经超过100TB，其中非结构化正以加速度形式积累。因此，不管传统银行业是拥抱还是抗拒，大数据时代已经呼啸而来。 深刻理解大数据的特征 转变观念，重视大数据的
1 什么是社工诈骗？ 人为因素才是安全的软肋，有意、无意的行为可造成潜在的威胁或者一连串的后果。2021年DBIR数据泄露报告（Data Breach Investigations Report）中提到85%的数据泄露涉及人的因素。社工攻击正是利用人的因素，引导操纵人们采取行动或泄露机密信息，以达到收集信息、欺诈或访问系统等目的的“骗局”。 “社会工程诈骗”（SEF）是指诈骗者利用社工手段，获得个人的信任，并“欺骗”他们分享机密信息，甚至将资金直接转移给攻击者。SEF严重依赖于人际互动，受害者通常不知道发
从毕业到现在，恍惚间就是三年多的时间。最初那个懵懂的少年如今已经变成头发稀少，胡茬丰富的大叔。虽然不是一线互联网公司，但是所幸一直在最核心的技术团队做推荐系统相关的事情。
大家好，本期给大家推荐的文献是Differentially Expressed lncRNAs in Gastric Cancer Patients: A Potential Biomarker for Gastric Cancer Prognosis，发表在Journal of Cancer杂志上，影响因子3.182。这篇文章主要是研究胃癌患者中差异表达的lncRNA，通过构建一个预测模型，来找出与胃癌预后相关的lncRNA。
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。
笔者在《浅谈如何拟订关键信息基础设施安全保护计划》一文中提到了专门安全管理机构、安全管理制度以及安全保护实施细则，因为篇幅有限，未能展开详细阐述如何组建专门安全管理机构，制修订安全管理制度以及安全保护实施细则应覆盖哪些网络安全活动。笔者计划在接下来的文章中就以上三方面的内容分别进行说明。
AI 时代，DevOps 与 AI 共价结合。AI 由业务需求驱动，提高软件质量，而 DevOps 则从整体提升系统功能。DevOps 团队可以使用 AI 来进行测试、开发、监控、增强和系统发布。AI 能够有效地增强 DevOps 驱动流程，从开发人员的业务实用性和支持的角度来看，评估 AI 在 DevOps 中的重要性是十分必要的。
电信网络诈骗已经成为资金欺诈的主要风险来源，反欺诈技术的进步在反欺诈中的表现出的价值则越来越高。在6月29日世界移动大会（MWCS）2018的领袖论坛中，蚂蚁金服副总裁芮雄文将支付宝第五代智能风控引擎AlphaRisk推荐给了全球的观众。
寻找架构驱动力 人类自开始学会以智慧洗亮观察世界的双眼之后，就明白观察事物不能浅尝辄止停留在表面现象，而要去看透本质。通过本质规律去建模世界，才能以“一”推演万物。种种推演的过程，皆是要去寻找某种驱动力量作为分析或建构的起点。 例如，当我们要分析一个运动中的物体会形成如何的运动轨迹时，就需要寻找产生运动的力，包括初始的动力、重力、摩擦力以及其他可能干扰物体运动的力。有的力会推动者物体向前，例如初始动力以及与运动方向保持一致的作用力；有的力会阻碍物体的运动，如摩擦力或者空气阻力等。通过分析这些力的方向及度量，
“算法分发并非是把所有决策都交给机器，我们会不断纠偏，设计、监督并管理算法模型。”曹欢欢希望这次分享能让更多的人理解算法，并共同参与到算法模型的制定中来。此外，他还重点讲解了今日头条的内容安全机制及相关举措，公开了风险内容识别技术以及泛低质内容识别技术。 中央电视台、新华社、人民日报等媒体机构从业者，和阿里、腾讯、百度、美团、新浪、网易等科技公司的算法工程师、产品经理等100多人，参加了活动。 1. 资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯的匹配。 今日头条算法推荐系统，主要输入三个维度的变量。 一是内容特
随着AI技术深入到各行各业，AI也不断暴露出一些风险隐患，包括人脸数据的滥用，算法歧视，算法鲁棒性等，AI所隐藏的风险也越来越被大众所重视。虽然AI确实给各行各业提供了新的加速器，但是却也在慢慢丢失大众对它的信任。基于此，可信赖人工智能被越来越多的提及，越来越多的政府和企业都加入到了可信AI的发展和共建队伍中来。可信AI已经成为全球共识，也是行业发展的必然趋势。那什么是可信AI？如何确保和评估AI是可信的呢？ ▲为什么需要可信AI？ 人工智能技术引发了信任危机，主要有以下几个场景：算法安全性，算
大多数现有的推荐debias的工作，如反向inverse propensity scoring和imputation方法，侧重于一个或两个具体的Bias，缺乏通用性。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 进入21世纪以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）取得了长足发展，已经逐步在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等领域落地。AI与人类紧密的结合，使得智能化的人机协同成为大势所趋。人类在全方位应用AI的同时，更希望能理解、信任、管理AI。因此，发展可解释、可扩展、安全可靠的AI显得至关重要。 而人工智能技术的高速发展也面临诸多困难与挑战。其中，如何把AI技术的基本原理，其自动决策机制，潜在风险及防范措施，以通俗易懂
《供应链攻击威胁局势报告》显示，预计2021年的供应链攻击数量将增加至上一年的四倍之多。《2021年软件供应链安全报告》显示，425名大型企业的IT、安全和DevOps主管中，64%的人报告称去年受到了供应链攻击的影响。Gartner预测，97%的企业应用程序将依赖于开源的使用，且超过70%的应用程序因使用开源组件而产生缺陷和漏洞。
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型。它可以通过模拟人类语言的方式来生成自然、连贯、有意义的文本。
很多人都会遇到这样的情况，看到一款很好看的字体，想要拿来用，但是却不知道这款字体是什么字体，或者用了一款自认为感觉不错的字体做了设计，但是不确定是否有出现侵权的情况。
2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》正式表决通过，并将于2021年9月1日起施行。
大模型，通常是指由大量参数和复杂结构组成的机器学习模型。这些模型通常需要大量的数据和计算资源来训练和部署，以实现更高的预测性能和更复杂的任务。
近期，某电商小程序举办美食节营销活动，提供高额折扣券，并允许用户进行秒杀。然而，羊毛党团伙利用作弊手段，抢购囤券，然后倒卖变现，严重损害了商家的利益。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 深度学习擅长识别非结构化数据中的模式，而大多数人熟知的图像、声音、视频、文本等媒体均属于此类数据。 下表列出了我们已知的应用类型及与之相关的行业。本文只是简单介绍深度学习在不同领域的应用状况；另外推荐一篇不错的文章（20个令人惊叹的深度学习应用【Demo+Paper+Code】），链接如下。 https://www.cnblogs.com/czaoth/p/6755609.htm
风险这一章节比较有意思，涉及蒙特卡洛分析（到目前为止不知道是啥）等内容，需要细心理解和记忆。几天大老板James又退休了，自己更加要好好努力，力争有更大进步。 风险类别： 内部风险：技术风险
机器之心报道 作者：高静宜 在大咖们的助力下，你对拿下百万奖金势在必行了吗？ 「经常有人问我，AI 的未来是什么？你对未来有着怎样的展望？我通常会说，那些金融科技公司所处的生态领域内的发展，将是未来A
进入21世纪以来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）取得了长足发展，已经逐步在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等领域落地。AI与人类紧密的结合，使得智能化的人机协同成为大势所趋。人类在全方位应用AI的同时，更希望能理解、信任、管理AI。因此，发展可解释、可扩展、安全可靠的AI显得至关重要。 而人工智能技术的高速发展也面临诸多困难与挑战。其中，如何把AI技术的基本原理，其自动决策机制，潜在风险及防范措施，以通俗易懂的方式向人类说明，成为发展可信赖，安全可靠人工智能的首
各位刷抖音的伙伴们，不知道你们有木有这种感觉，就是现在广告视频、电商视频的推荐比例越来越大的，号称最智能的推荐算法也是禁不住金钱的诱惑。不过这是可以理解，毕竟字节花钱做平台、加上服务器运营成本，不能光谈感情就能解决的。
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