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你真的能够识别AI生成的图片和视频

一开始我也以为自己能够识别出AI生成的东西,但是慢慢的发现这个事情不简单,AI生成的东西已经不是以前那种可以一眼认出的水平。比如下面这一幅图片,你能够猜到左图和右图到底是哪个AI生成的?...连一个没有学习过编程的普通人都能够立马上手制作一个AI视频,可想而知这种技术已经非常成熟。只要你不认真观看,是很难分辨出来的。如何识别出是AI生成的?...特别要留意讲话的时候,有没有大幅度抖动情况的出现,这些不一致的问题通常是由于生成模型在帧与帧之间的连续性处理不够完善,一般出现这些能够实锤是AI视频。第二个看异常的光影和反射。...最后还有一个就是,AI生成的视频会频繁重复某种动作。也就是来来去去的那几个动作,这是因为AI的动作匹配算法一般不太好,所以只学习到了几个关键动作进行重复。如何保护我们个人隐私安全?...这个技术就是把马赛克过的图像进行重新修复,其本质上就是根据马赛克附近的图像进行相似匹配,来还原与图像一致性较高的像素块。

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HTAP 能够取代 OLAP

为了提升OLAP的性能,需要在ETL过程中进行大量的预计算,包括数据结构的调整和业务逻辑处理。这样的好处是可以控制OLAP的访问延迟,提升用户体验。...因此,能够统一支持事务处理和工作负载分析的数据库成为众多企业的需求。在此背景下,由 Gartner 提出的 HTAP成为希望。...基于创新的计算存储框架,HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行和 OLAP 场景,避免在传统架构中,在线与离线数据库之间大量的数据交互。HTAP=OLTP+OLAP?...我们了解了OLAP 数据库和 OLTP 数据库之后,我们再来考虑:HTAP=OLTP+OLAP,是这样?...我们来仔细考虑考虑,OLTP系统多为行存储,主打高并发、低延时和高稳定性,能够实现复杂的查询操作以秒钟级的响应,适合经常写入的小型业务;而OLAP主要用于大规模的复杂查询,持续时间很长,性能开销极大,主要以读取内容为主

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    云计算能够改变科学计算

    今年一月初,伦敦韦尔科姆基金会邀请生命科学领域的一些研究人员参会,对于一个新的私有学术云进行数据分析初步的结果进行评定,而这个私有学术云是由七个学术研究机构组成的emedlab联盟成立的。...以及如何能够有效地共享这些数据集,而不必重复这些数据集? 这两个项目举例说明行业人士近期对高性能云计算的兴趣大增,而在《科学计算世界》的二月和三月号的专题文章中描述:“HPC终于登上云端”。...他强调,目的是为了让研究人员做事情更加容易:“我们当地的云总是会很谦虚,但你希望能够让它尽可能容易移动,而你不想阻碍研究人员。...帕拉斯指出eMedLab的架构是为这种类型的医疗和生物信息学进行的专门的研究和设计。她继续说:“商业云提供商架构有问题,这是非常大的商品,没有对我们在学术界使用的专门结构进行优化。...但是,很少有学术机构将能够负担得起这个系统的费用,除非是得到了美国联邦政府的资助或被游戏系统采用。” 利夫卡认为,这将迫使大多数用户找出一种新的方式实施科学计算,因为这些人并没有国家资助的计算资源。

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    DevOps和Kubernetes能够完美匹配?

    所有这些都很棒,直到团队被他们的工具所限制;然后,需要进行调整。例如,将DevOps转移到云上。Kubernetes非常适合帮助将基础设施转移到A或A等公共云。...这使得团队能够轻松地交换工具或进行修改,而不中断管道的其余部分。 例如,如果一个测试工具需要特定的主机配置,那么团队就不局限于所有工具的相同配置。...这些功能使团队能够自动化编排所需的手工工作。如果团队要提高生产力,或者更重要的是提高质量,他们需要这种类型的自动化工具。 基础设施即代码 Kubernetes使您能够将整个基础设施构建为代码。...这使您能够允许某些角色或应用程序执行特定的操作,而其他角色或应用程序则不能。例如,限制客户进行部署或审查流程,测试人员进行构建,等待批准。...这些特性使您能够顺利地实现蓝/绿部署。您还可以更容易地为客户划分新功能的优先级,并进行A/B测试,以确保产品功能是需要的和受欢迎的。 与许多敏捷方法一样,DevOps寻求改进整个SDLC。

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    云计算能够解决归档存储问题?

    它提供了按需付费的增长模式,并使组织能够缩减其内部存储空间。但问题是,三大供应商(亚马逊AWS,微软Azure和谷歌计算)并没有提供交钥匙归档的服务体验。用户很难获得数据。在某种程度上,这是应该的。...此外,归档存储系统本身需要某种形式的保护,这意味着是在另一个位置上进行磁带备份或第二个归档存储系统。 云归档的要求 最佳的存储策略包括逐渐将数据归档存储到二级存储设备。...云归档的问题 不幸的是,使用云存储进行归档并不完美。大型公共云提供商擅长提供基础架构,虽然有编程工具来存储和检索数据,这些工具难以实现到当前的数据中心流程中。...缺少的链接是一种软件解决方案,能够以无缝扩展当前存储投资(无论是Windows,SMB还是NFS)的方式驱动IT流程,并以便捷安全的方式将其集成到云存储功能。本质上是传统存档的软件组件。...此外,组织利用云计算的能力,通过弹性计算来解决数据管理问题,如内容索引,存储分析,视频和音频转录,复杂的合规性和数据治理,以及其他服务。

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    AI 能够解决中国的交通拥堵

    日前,澎湃新闻英文版“SIXTH TONE”针对人工智能技术在我国交通领域的发展的话题,对清华同衡规划设计研究院副总规划师黄伟进行了采访,以下是采访实录。...可以预见,在近1-2年内,各一、二线城市很可能都要纷纷成立“数据资源局”,将数据资源进行整合,充分发挥数据的利用效率并充分共享,这将在底层为大数据以及人工智能的快速发展创造极其重要的外部条件。...Q、人工智能是否能够缓解交通拥堵?如何解决?在中国面临哪些困难和挑战? 黄伟: 通过深度学习,人工智能会显示出比人脑更为强大和更为迅速的解决难题的能力,所以也可以在缓解交通拥堵方面发挥重要的作用。

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    eBPF能够保护你的Kubernetes集群免受入侵

    它的核心功能是能够在内核空间运行,并可横向扩展到各种环境中,包括Kubernetes节点和集群,在这些环境中它以沙箱封闭的方式运行。...工具和平台供应商必须开发能够成功利用eBPF优势的Kubernetes安全工具和平台。简而言之,要将eBPF的能力发挥到最大效用,还需要做大量工作。...这可能会使依赖于与微服务进行互联或从Kubernetes pod或集群外部进行系统调用的容器托管应用程序失效。...一个合适的eBPF平台应该能够允许DevOps团队监视Kubernetes集群中应该运行什么,并在违反政策或检测到安全威胁时提供可操作的结果。...它用于对应用程序的潜在变更影响进行智能自动决策,以及对代码和策略变更进行更具细微差异的安全修复。

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    如果Google重返中国,能够击倒百度

    显然,这是一款为广大“刚丝”定制的另类创意,只不过,掀开技术之上的“人文关怀”面纱,百度搜索近年真的在上演“变形记”? ?...上个月,一则Google支持西部教育的新闻引发“重返中国”的猜想,在知乎上,更是出现一个热门话题,“百度和 Google 的搜索技术是一个量级?”...作为一名Google粉,我一直在思考一个问题:如果Google重返中国,还能够击倒百度?...自百度发布寓意着下一代搜索引擎的“知心搜索”之后,阿拉丁被再次升级,同时,更加强调“即搜即得”,它通过对大数据的挖掘,从数以亿万级的知识库数据中挖掘出各种知识碎片、形成答案,直接将高质量搜索结果在大搜索中进行聚合和展现优化...近日的热门话题“百度和 Google 的搜索技术是一个量级?”,这是一个不算专业的问题,因为技术发展并不是线性的,往往是理念改变引发革命性的进步。

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