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    古代人是如何防止疫情传播的？

    防疫病毒重在"防"，面对疫情，在科技医疗条件相对落后的古代，古代的人们是怎么防疫的呢？今天我们就来看下。...1.烧香拜佛型 中国古代是封建社会，在这样的历史背景下，当遇到很多现实无法解决的问题的时候，就会烧香拜佛，祈求上天的保佑，毕竟连皇帝对外都宣称自己是"天子"，所以在古代时候，能用这样的方式也就不奇怪。...当然，这种情况不单单在中国古代，即使放在国外，也有有天主教，杀人放血，驱逐"乌鸦"等说法，有的叫驱邪，有的叫祈祷，说法不同罢了。...这看似荒谬的剧情其实也有一定的道理，正所谓艺术源于生活，说出来你可能不信，这种"以毒攻毒"的方式是中国古代最早形成的"免疫观" 。...智慧社区打造“城市大脑” 借助AI和数字化技术，如社区推行的巡逻机器人、电子通行证、卡点小程序、智能门禁等，可检测体温、人脸识别、监测货物异动等，既能减少人员交叉感染几率又可提高工作效率，基于数字化打造的

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    10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解

    [当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD...BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 作者的github资源： https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper https://github.com...当我们拥有更准确的标注，将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前，我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...下面的代码是构建BiLSTM-CRF模型实现实体识别。...六.基于BiLSTM-CRF的实体识别 人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。

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    Python爬虫技术系列-05字符验证码识别

    Python爬虫技术系列-05字符验证码识别 1....光学文字识别 1.1 OCR概述 1.2 OCR识别库Tesseract下载安装 1.3 生成验证码图片 1.4 字符验证码识别 1.安装python识别验证码库： 2.验证码识别： 1.5 使用打码平台识别验证码...1.6 滑动验证码识别 1....光学文字识别 1.1 OCR概述 OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件...一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。

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    11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

    [当人工智能遇上安全] 10.威胁情报实体识别之基于BiLSTM-CRF的实体识别万字详解 常见的数据标注工具： 图像标注：labelme，LabelImg，Labelbox，RectLabel，CVAT...二.数据预处理 假设存在已经采集和标注好的中文数据集，通常采用按字（Char）分隔，如下图所示，古籍为数据集，当然中文威胁情报也类似。 数据集划分为训练集和测试集。...，我们可以通过调用该函数获取识别的实体类别，关键代码如下。...一.ATT&CK数据采集 二.数据预处理 三.基于BiLSTM-CRF的实体识别 1.安装keras-contrib 2.安装Keras 3.中文实体识别 四.基于BiGRU-CRF的实体识别 五.总结...人生路是一个个十字路口，一次次博弈，一次次纠结和得失组成。

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    中国古代的精巧机器人，你造吗？

    ---- 机器人在中国古代早已有之。机器人是中国古代的伟大发明。机器人是中国人最早发明的。中国是最早发明机器人的国家。最迟在2500年前或者3000年前，中国就发明并制造成了极其精巧的机器人。...中国制造出的古代机器人不仅奇妙精巧，而且用途也很广泛，有各式各样的机器人。 一、中国最早的机器人 ? 在3000年前，中国的周朝时期，中国有一位能工巧匠，面见国王，说愿意把自己的技艺献给国王。...此外，中国古代还有许多各种各样的机器人：有能挑担的机器人，有能导盲的机器人，有能唱歌的机器人，有会跳舞的机器人，有善吹笙的机器人，有会击剑的机器人，等等。...由此可见，中国古代的科技水平是非常发达的，但遗憾的是，这些神奇的技艺没有流传下来。 中国古代的机器人，设计之精巧，技术之高超，令人惊叹！

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    苹果推出高精度手写识别系统，可准确识别3万字符集

    然而，早期识别算法主要依赖分析笔画的构造。后来，研究人员对研究汉字整体结构的方法产生了兴趣。由于众多汉字具有相似性，汉字识别的难度加大，研究人员通过分类降低错误识别。...除了常见的“最可能字”（top-1）和top-10的准确性外，我们也特意提到了top-4的准确性，因为输入法界面一开始会显示4个可能汉字，而top-4的准确性是用户体验提升的重要指标。 ?...扩展至3万字 我们想为用户提供从印刷体到草书等各种可能的输入字体。为了尽可能多涵盖不同的汉字书写风格，我们从中国几个地区找到了一些书法家的数据。让我们惊讶的是，大多数用户表示没有见过这些罕见的汉字。...下图显示了样例中“花”字在楷书、草书和“随便画几笔”风格下的样本。 ? 事实上，在日常生活中，用户输入经常是“随便画几笔”，出现一种非常不相似的曲线变化。有时也会让系统混淆成其他字符。...综上所述，我们在嵌入式设备上构建了覆盖3万个字符的高精度手写识别系统。只要有足够数量和质量的训练数据，识别准确度就不会大幅降低。未来，我们能精确识别的汉字字符还会更多。 如果还想了解具体的技术细节。

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    密码发展史之古典密码

    密码(Cryptology)是一种用来混淆的技术,它希望将正常的、可识别的信息转变为无法识别的信息。...一、古典密码在古代各国的使用 古代中国:从古到今,军队历来是使用密码最频繁的地方,因为保护己方秘密并洞悉敌方秘密是克敌制胜的重要条件。...我们看到,宋代的“字验”方法与近代以来军队、外交官和间谍们常用的借助密码字典进行秘密通信和联络的原理相同。 古代中国的君王常以虎符作为调用军队的凭证。...顺便解释“符”字:其本义是指古代朝廷下命令的凭证;部首的“竹”表明最早的“符”是用竹子做的;“符”通常做成两部分,使用时一分为二,验证时合二为一;只有同一符的两部分才能完美地合在一起;这就是常用词“符合...其中的“传”字诀则是古代军队通信方法的总结,其解释如下: 军队分开行动后,如相互之间不能通信,就要打败仗;如果能通信但不保密,则也要被敌人暗算。

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    ICPR 图像识别与检测挑战赛冠军方案出炉，基于偏旁部首来识别 Duang 字

    这次识别存在一些繁体字，而关于繁体字的训练样本比较少，会导致识别比较困难。...例如「聚」、「黔」、「坊」这三个字，将这些字的字符串识别出来之后，在字典里就能索引出结构类别，进而进行汉字识别。 ? 这一方法可以带来两个好处： 1....如果想将识别做得很好，肯定要涵括全部汉字，如果把一些古代用的字全部算上，字数达到 10 万。如果做一个十万种类别的分类器，效率将会很低。...例如把 duang 字作为输入，会解出成和龙，同时会出现一个表示成和龙上下结构的序列。 ? 在识别繁体字时也是同理。 如下图所示，由于图像都是基于真实场景，所以出现了「薬」和「購」这样的繁体字。...另外，从单字识别到文本行识别，对于模型来说，这两者的隔阂不是特别大，在这里用来提取偏旁部首的注意力机制还可以区分字和字之间的间隔，实际上只需要在每个字的偏旁部首中间加上标志符。

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    现代汉语常用3500字=常见字2500字+次常见字1000字

    使用requests库爬取https://www.zdic.net/zd/zb/cc1/ 常用字2500字 const char* hanzi[]={ "一","乙","二","十","丁","厂",...次","衣","产","决","充","妄","闭","问","闯","羊","并","关","米","灯","州","汗","污","江","池","汤","忙","兴","宇","守","宅","字"..."翻","鹰","警","攀","蹲","颤","瓣","爆","疆","壤","耀","躁","嚼","嚷","籍","魔","灌","蠢","霸","露","囊","罐" }; 次常用汉字1000字...//次常用汉字1000个字 const char* hanzi[]={ "匕","刁","丐","歹","戈","夭","仑","讥","冗","邓","艾","夯","凸","卢","叭","叽","...//现代汉语常用3500字 const char* hanzi[]={ "一","乙","二","十","丁","厂","七","卜","八","人","入","儿","九","几","了","乃",

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    CNN分类古代陶器，表现超过考古专家，解决“考古学中的肮脏秘密”

    CNN现在是计算机图像识别的支柱技术，从医疗条件的X射线图像到搜索引擎中的匹配图像，再到自动驾驶汽车，它被广泛应用。...NAU人类学系的Leszek Pawlowicz和Chris Downum认为，如果CNN可以用来识别狗的品种和消费者可能喜欢的产品，为什么不把这种方法应用到古代陶器的分析中呢2016年，Pawlowicz...在相对较短的时间内，计算机训练自己识别陶器，其准确度可与人类专家相媲美，有时甚至超过人类专家。...Pawlowicz和Downum相信，这种能力可以让计算机从一个古代“垃圾堆”中找到许多类似碎片中的一个破罐的碎片，或者对多个古代社区的风格相似性和不同性进行全区域的分析。...他们希望这种对陶器进行考古分析的新方法可以应用到其他类型的古代文物上，并且希望考古学可以进入机器分类的新阶段，这将提高考古工作的效率，并且为新一代学生学习陶器设计提供更有效的方法。

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