大家好，今天和大家分享的是2020年3月发表在Cancer Immunology, Immunotherapy（IF=5.442）上的一篇文章。作者通过对宫颈鳞状细胞癌患者的肿瘤相关白细胞进行研究，发现了其与免疫微环境，免疫治疗以及预后等方面的联系，并将研究拓展到泛癌层面，为癌症分型以及靶向治疗提供了新的思路。
定义节点： //平衡因子 左树深度多 public static final int LH = 1; //平衡因子 右数深度多 public static final int RH = -1; //平衡因子 左右树深度相同 public static final int EH = 0; class AVLNode<T> { T value; AVL
前面我们知道中国支付清算协会将TEE、SE作为一种产品类别，并将《移动终端支付可信环境技术规范》作为其技术规范。因为准确、全面的理解规范非常重要，本篇安智客将所读之心得体会展现出来，望各位行业老师指导
我们知道，安全认证首要目标是明确评估对象的安全资产，也就是会有哪些安全对象需要保护，这是安全轮廓PP的重要部分，也为后续安全目标的制定提供了基本模型分析，本文介绍GP TEE处理的安全问题以及操作环境
传统的多任务（MTL）学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是，随着任务数的增多，体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中，作者引入了一种新方法，该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换，使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分，本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务，作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中，使得一个模型能适合数百个分类任务。
前述GP TEE PP文档内容，参照： 我们一起来学习CC认证之GP TEE PP保护轮廓(一) GP TEE之安全威胁分析 GP TEE安全资产问题分析 下雪了，天气冷！ 攻击路径举例 A.3.1基于硬件的攻击路径 本部分内容描述了几种基于硬件方法的攻击路径，他们有可能完成一个成功的攻击识别步骤。 A.3.1.1侧信道分析攻击 本攻击的目标是从可信存储中恢复一个密钥，该密钥用于保护某个可信应用（TA）的数据资产。 通过攻破可信存储具体实现中使用的安全保护措施，可以提取相关密钥，例如，在可信存储执行操
上个月，华为可信执行环境操作系统，iTrustee v2.0获得全球信息技术安全性评估标准CC EAL2+级别认证。这是TEE OS目前能够获得的最顶级安全认证，目前国际上只有2家。另外一家是Trus
在实验中，Pluribus程序与11名人类专业选手轮流进行1机+5人的比赛，共打了10,000盘，结果Pluribus战胜了所有人类选手，赢了最多的筹码。同时，Pluribus自身复制了五份，与两名人类选手分别进行5机+1人的比赛，总共也打了10,000盘，Pluribus同样战胜了两名人类选手，赢得了更多筹码。
本项目在实现行车环境场景语义分割和深度估计实时解析的过程中，尝试使用了不同的模型，有复现文献中提出的网络框架TRL、也有在语义分割ICNet的基础上增加深度分支，最后自己搭建了一个轻量化的模型。
1.安装djangorestframework 1.安装djangorestframework及其依赖包markdown、django-filter。 pip install djangorestframework markdown django-filter 2.在settings中注册，如下： INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes
No.1 策略协作型AI：绝悟，王者荣耀5V5战胜职业选手，504场1V1顶级业余玩家胜率99.8%
TUI是TEE的一个重要基础模块。最初人们认识了解TEE最直观的展示就是TUI，早在指纹识别成为手机的标配之前，TEE的主要应用是围绕着TUI进行，但由于普适性不好需要适配工作、界面显示不友好，对丰富的界面和字体需求定制化等等一些原因，最后却由指纹芯片应用成为带动TEE技术普及的一个重要触发点。最近随着华为手机盾产品的强势问世，TUI重新成为了一个不可缺少的存在！当然除了手机盾，TUI在安全二维码中的应用也是一个重要方向，安智客认为TUI归根结底是在TEE中一个基于触摸和显示器件的一个应用软件安全模块，同样也涉及到驱动、服务、TEE功能模块、TA等等，本文安智客将TUI设计做一个简要总结。如有不对，欢迎指正。
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其中像高德地图、腾讯地图以及百度地图等都提供API接口，只需要注册他们的个人开发者账号即可调用。
使用现代工具可以很容易地进行机器学习系统的开发和部署，但是这个过程通常是很仓促的。一方面缺乏尽职的调查可能导致技术债务、范围蔓延、目标错位、模型误用与失败等代价高昂的后果。另一方面，为了简化开发，获得高质量、可靠的结果，工程系统会遵循定义好的流程和测试标准。
本文是《手机安全与可信应用开发指南：TrustZone和OP-TEE技术详解》的读书笔记，需要更详细的内容和源码，请自行购买书籍。
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。
本文主要介绍了 Allwinner 安全方案的组成与功能。安全完整的方案基于 normal 方案扩展, 覆盖硬件安全、安全启动（Secure Boot）、安全系统（Secure OS）、安全应用（Trusted apps）等方面。本文从硬件安全、安全启动（Secure Boot）、安全系统（Secure OS）、安全应用的开发（TA/CA 开发指引）、固件密钥存储、安全系统在 Flash 上的加密保存几个方面进行介绍。
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
上面显示的是 星期一 三月十五号 18:08分 42秒 在2021年的CST时区 还可以自定义输出
昨天的文章里，我们聊了手机盾的相关方、手机盾的安全架构以及其生命周期。相对的，我们也必须了解服务方生命周期管理！ 手机盾服务的完整生命周期包括：服务申请、服务应用安装、服务应用、服务注销等。 首先用户
机器之心专栏深圳市洞见智慧科技有限公司 本文阐释梳理了可信执行环境（TEE）的概念定义及发展脉络，剖析 TEE 与基于密码学的隐私保护技术的对比及其在联邦学习中的应用，最后介绍 TEE 的现有框架和相关应用。 随着移动互联网和云计算技术的迅猛发展，越来越多的数据在云环境下进行存储、共享和计算，云环境下的数据安全与隐私保护也逐渐成为学术界以及工业界关注的热点问题。目前阶段，隐私保护技术主要基于密码算法及协议（如安全多方计算、同态加密等）完成场景落地，其优点主要在于具有较高的安全性和可靠性，然而，由于这些算法或
ORPO是一种新的微调技术，它将传统的监督微调和偏好对齐阶段结合到一个过程中。减少了训练所需的计算资源和时间。论文的实证结果表明，ORPO在各种模型大小和基准上都优于其他对齐方法，所以这次我们就来使用最新的Llama 3来测试下ORPO的效果。
Active（TRL设计代码活动）、Observerd（断言执行）、Reactive（验证平台执行）、Postpone（采样信号）
前面介绍过CC认证相关，请查看： 跟我来了解CC认证！（全球最顶级的产品安全认证标准） PP，也就是protect profile。 所谓安全保护轮廓（PP），具体来说，就是为了满足一系列的安全目标而提出的一整套相对应的功能和保证需求。PP是ST的纲领性文件，是后续工作的总纲。本文以及后续文章将以可信执行环境TEE为例进行说明。 PP描述了实际的安全方法，为开发者提供了一套开发的基础标准，并且以安全评估方法学的方式描述了一些很好的安全配置方法，为安全测试评估者提供了评估的标准。PP是后续工作的基础。也就
在7B参数量的Llama 2上甚至出现了性能翻倍的结果，Mistral也有四分之一的增长。
当处于secure world状态，那么就会执行TEE OS部分的代码,当处于non-secure world状态时,就执行linux kernel部分的代码
机器之心原创 作者：于雷 「任何企业都可以找最强的竞争对手打，但有一个对手你是打不过的，那就是趋势。任何不愿意改变的力量都会在雪崩面前被毁灭，被市场边缘化。」奇虎 360 CEO 周鸿祎曾坦言。 最近，在纳斯达克上市的美国明星电动车公司 Rivian，其市值在首个交易日就突破千亿美金超越福特，之后在最高的第五个交易日超越大众，成为世界第三大汽车制造商，市值一度逼近 1 万亿元，此后有所回落。 仅仅交付了百台左右的汽车产品，如果按照市值与交付量的比值来看，Rivian 似乎创造了新造车市场上最大的泡沫？这一
近年来，可信执行的概念在物联网安全领域也逐渐流传。可信执行环境（TEE，Trusted Execution Environment）在智能手机中的应用非常广泛，如OP-TEE[1]、Trusty TEE等开源TEE。几乎所有新上市的安卓手机都有TEE。那问题来了， TEE解决了什么问题？集成在物联网终端中否有必要？如果有，哪些能力能帮助终端或者物联网提升安全等级？
为了节省训练资源，快速了解整个 RLHF 的过程，我这里每一步的训练，都采用 LoRA 微调的方式：使用 LoRA 进行 SFT，使用 LoRA 训练 Reward Model，以及使用 LoRA 来进行强化学习 PPO 过程。
我们知道，Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。
[061] [发明公布] 双执行环境之间双向访问应用的方法 申请公布号：CN105592019A 申请公布日：2016.05.18 申请号：2014106135483 申请日：2014.11.05 申请人：中国银联股份有限公司 发明人：鲁志军; 地址：200135上海市浦东新区含笑路36号银联大厦 分类号：H04L29/06(2006.01)I; H04L29/08(2006.01) 摘要： 本发明涉及一种双执行环境之间双向访问应用的方法，包括：第一客户应用通过第一通信
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训练大型语言模型(llm)，即使是那些“只有”70亿个参数的模型，也是一项计算密集型的任务。这种水平的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这一差距，出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法，可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。
Honeybee机器人获得了2份来自NASA小型企业创新研究（SBIR）阶段二的资助，用以进行彗星和行星取样技术的研究。阶段一的资助始于2013年，用于开发测试和性能分析准备未来行星和彗星取样任务的原型。 彗星表面取样返回探测器项目将开发获取彗核样品的航天系统，其可将样品密封包装，并送回在轨航天器，最后将样品送回地球。 在项目的阶段一，Honeybee完成了彗星表面样品返回探测器的系统级概念设计，阶段二将完成细节设计，包括样品采集和处理子系统，样品密封返回器，以及全尺寸的实体模型，直到完成TRL5阶段。项目
尽管虚拟化技术确保了VM之间的相互隔离，然而VMM的重要性变得更高了。如果能够破解VMM，那么通过VM就能影响到VMM上运行的所有VM。而随着虚拟化技术的发展，VMM的代码量大小越来越大，其中的bug也越来越多。（用VMM代替hypervisor，因为字数少）
现在有许多方法可以使大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致。以人类反馈为基础的强化学习（RLHF）是最早的方法之一，并促成了ChatGPT的诞生，但RLHF的成本非常高。与RLHF相比，DPO、IPO和KTO的成本明显更低，因为它们不需要奖励模型。
互联网金融身份认证联盟（IFAA）将于6月1日正式发布《IFAA本地免密技术规范（T/IFAA 0002-2018）》，即本地免密标准2.1版。该版本为联盟成员单位应用SE安全单元提供了标准规范。同时，IFAA还预告，“本地人脸识别认证解决方案”即将发布。
Huggingface 与 bitsandbytes 合作，将 AutoGPTQ[1] 库集成到了 Transformers 中。这一整合使用户能够以低至 8、4、3 或甚至 2 位的精度级别量化和操作模型，采用了 Frantar 等人在 2023 年[2] 引入的 GPTQ 算法。值得注意的是，使用 4 位量化几乎不会损失精度，同时在处理小批量数据时仍能保持与 fp16 基准相似的推理速度。值得一提的是，GPTQ 方法与 bitsandbytes 提出的训练后量化技术略有不同，因为它需要使用校准数据集。
查看可用ruby版本 [root@h202 ruby]# rvm list known -bash: rvm: command not found [root@h202 ruby]# su - root [root@h202 ~]# cd ruby/ [root@h202 ruby]# rvm list known # MRI Rubies [ruby-]1.8.6[-p420] [ruby-]1.8.7[-head] # security released on head [ruby-]1.9.1[-p
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
NEFTune指的是Noise Embedding Finetuning（噪声嵌入精调），提出自论文：NEFTune: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
1.简介 是一个基于Bootstrap 3.x的高级管理控制面板主题。Bootstrap Metronic - 是一个完全响应式管理模板。基于Bootstrap3框架。高度可定制的，易于使用。适合从小型移动设备到大型台式机很多的屏幕分辨率。包含7个主题，高达100个左右的实例页面，非常丰富页面展示效果，包括表单，表格，地图，日历…等等。 对比了其他Bootstrap定制的影响式模版，这个功能与插件比较丰富。感觉大同小异如（免费的-AdminLTE） 注： mvc4系列不会升级用metronic
[001] [发明公布] 可扩展的可信用户接口、方法和电子设备 申请公布号：CN107066888A 申请公布日：2017.08.18 申请号：2017102661962 申请日：2017.04.21 申请人：北京豆荚科技有限公司 发明人：冯希顺; 仝丽娜; 江涛 地址：100190北京市海淀区知春路紫金数码园3号楼702室 分类号：G06F21/60(2013.01) 摘要： 本发明涉及可扩展的可信用户接口(xTUI)，其包括布置在REE端的应用服务xTUI Agent和布置在TEE端的xTU
本次爬虫总的来看是一次不怎么成功的爬虫项目经历，首先时间限制加上对于Scrapy框架不够熟悉导致在实际爬取数据过程中并没有使用Scrapy框架，临时使用的requests库也存在一些需要优化的地方：
之前几期讲过很多创建实例的文章，我们这次来应用一下，平时是不是做支吊架要手工来点很麻烦呢？现在我们做一个小程序让他自动把支吊架布上吧！
随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。
平时宅在家的我们最爱做的事莫过于追剧了，但是有时候了，网络原因，可能会让你无网可上。这个时候那些好看的电视剧和电影自然是无法观看了，本期我们要讲的就是怎样下载这些视频。
计算机视觉顶会CVPR 2020在不久前公布了论文接收列表。本届CVPR共收到了6656篇有效投稿，接收1470篇，其接受率在逐年下降，今年接受率仅为22%。近期，一些Paper放出来，本文整理了CVPR 2020 图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的五篇论文，供大家参考—点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解等。
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