8月10日Seele元一首份密码学领域黄皮书“多重椭圆曲线的数字签名方法”完整版内容正式公开。黄皮书在世界范围内首次提出基于多重椭圆曲线的数字签名方法，解决了特定椭圆曲线的安全后门和漏洞问题，实现了不同安全需求的动态签名。黄皮书对典型的多次签名机制进行优化，减少多重椭圆曲线数字签名的数据传输量，并给出了一些可备选的椭圆曲线参数。
商业混合混云工具和多重云工具越来越多，它们将降低将企业IT资产从内部部署的传统平台迁移到原生于云端的平台即服务和基础设施即服务平台的成本。2019年，越来越多的企业将在不重写现有应用程序的情况下对遗留的负载进行容器化，从而减轻常常与复杂的迁移相关的技术风险。公共云提供商的首要任务就是提供迁移工具、多重云主干、专业服务，从而帮助企业快速，高效地迁移，并且使风险可控。
就某些方面而言，学习计算机编程和学习一门新语言的过程非常类似。二者都需要学习新的符号和术语，然后以正确的方式将这些符号和术语组织起来，进而指导计算机去执行相应的任务。和语言一样，传达计算机代码时也需要足够清晰，以便其他程序员能够阅读和理解。
8 月 9 日，安全公司 Carbon Black 被控泄露 TB 级别其客户企业的机密数据。泄露的数据来自多家财富 1000 企业，数据内容包括了用户机密数据、财务记录、网络情报和其它敏感数据。安全管理策略提供商 DirectDefense 的公开博客中写道，这些企业所采用的 Carbon Black EDR（终端检测及响应）安全解决方案中存在问题，正在泄漏数十万个敏感文件。 面对指控，安全公司 Carbon Black 则表示并非是他们将客户敏感数据泄漏出去，相反，正是这些使用EDR方案的企业自己，也许
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 张飞逸 上云，上云，上云，重要的事情说三遍。在如今这个充满了公有云，私有云及混合云或IaaS， PaaS 及SaaS亦或XX即服务的时代，似乎没有人还会再看好本地部署模式。 从市场上看，的确如此，2007年后，没有一家本地部署的软件公司成立。 不过，依照当今情况来看，本地部署模式依然存在并且会在未来一段时间内继续存在，至少会作为混合/多重云模式中的一部分。 比如ISG的报告预测，到2020年，仍旧有一定比例的公司应用本地部署的HR软件。 那么为什么本地部署会依
无监督多重图表示学习（UMGRL）受到越来越多的关注，但很少有工作同时关注共同信息和私有信息的提取。在本文中，我们认为，为了进行有效和鲁棒的UMGRL，提取完整和干净的共同信息以及更多互补性和更少噪声的私有信息至关重要。为了实现这一目标，我们首先研究了用于多重图的解缠表示学习，以捕获完整和干净的共同信息，并设计了对私有信息进行对比约束，以保留互补性并消除噪声。此外，我们在理论上分析了我们方法学到的共同和私有表示可以被证明是解缠的，并包含更多与任务相关和更少与任务无关的信息，有利于下游任务。大量实验证实了所提方法在不同下游任务方面的优越性。
恩金（Enjin）花了大半年的时间一直在完善ERC-1155这个通证协议，毫不夸张地说，该标准是现有以太坊上最适用于游戏资产的通证标准，将主流游戏中道具涉及到的一切操作经过高度抽象之后，基本通过ERC-1155进行了实现。本文分为两部分：区块链游戏的多重宇宙观和为游戏资产而生的Enjin钱包。欢迎细细品尝！ 本文大部分内容翻译自Enjin的Medium频道中多篇文章，经过删减编辑成文，整篇文章为Enjin视角，不代表DR观点和立场。
Uber近期发布了一篇文章，公开了五篇关于深度神经进化的论文，其中包括发现了遗传算法可以解决深层强化学习问题，而一些流行的方法也可替代遗传算法，如深度Q-learning和策略梯度。这项研究是Salimans等人在2017年进行的，另一种神经进化算法，即进化策略（ES）同样可以解决问题。Uber进一步阐述了以下问题：如何通过更多地探索更新智能体所带来的压力形式来改进ES；ES是如何与梯度下降联系起来的。这些研究花费巨大，通常需要720到3000个CPU，并分布在巨大，高性能的计算集群中，因此对于大多数研究人员、学生、公司和业余爱好者来说，深度神经进化研究似乎遥不可及。
摘要 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].
机器之心报道 编辑：魔王、小舟 iO（Indistinguishability Obfuscation，不可区分混淆）是密码学中黑科技一样的存在，但很多人认为它并不存在。最近，一些研究人员提出了新的 iO 协议。 2018 年，加州大学洛杉矶分校博士生 Aayush Jain 前往日本演讲，介绍他和同事正在开发的一款强大的加密工具。在他陈述团队在 iO 方面的努力时，有观众提问：「我认为 iO 不存在。」 当时，这种看法较为普遍。如果 iO 确实存在，它不仅可以隐藏数据集合，还可以隐藏计算机程序的内部工作机
在某些方面，学习计算机编程语言与学习一门新语言(自然语言)相似。它需要学习新的符号和术语，必须正确组织这些符号和术语以指导计算机执行操作。编写的计算机代码还必须足够清晰，以便其他程序员可以阅读和理解。
多年来，连接到互联网的设备数量呈指数增长。2015年，在超过150亿台设备中，超过230亿台设备连接在一起。据估计，到2020年这一数字将超过300亿大关，预计到2025年将有超过750亿台设备连接到互联网。
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1811.11397.pdf
在信息技术的领域里，堡垒机（Jump Server）是一种跳板机制，被用来管理其他计算机、服务器以及网络设备等等。堡垒机的基本原理是让用户通过一台跳板机，实现对其他计算机或设备的安全远程访问，从而提高整个网络的安全性。
互联网时代，企业做好网络安全防护非常重要，一旦网络受到恶意攻击，可能会对企业造成一大笔不必要的经济损失。
今天的计算机，安全已经成为一个越来越重要需要考量的因素，我们的个人隐私，公司商业数据等几乎一切数据都在计算机中存储，如何保障安全成为架构中不得不考量的要素。
10月5日，美国国家安全局 (NSA) 和网络安全与基础设施安全局 (CISA) 公布了十大目前最常见的网络安全错误配置，这些错误由红蓝团队在大型组织网络中发现。
对于EEG数据有多种分析方法来评估大脑连通性。然而，连通性方法的实施存在很大的异质性。连通性测量、数据收集或者数据预处理的概念化的异质性可能与测量稳健程度的易变性有关。虽然使用不同EEG连通性测量的研究之间很难进行比较，但标准化的处理和报告可能有助于解决这个问题。本文讨论了重参考、epoch的长度和数量、容积传导的控制、伪迹去除、多重比较的统计控制等因素如何影响连通性测量的EEG连通性评估。基于先前的研究，本文提出了相关建议和新的检查清单用于EEG连通性研究的质量评估。该检查清单和建议旨在提请注意那些可能影响连通性评估的因素以及未来研究中需要改进的因素。EEG连通性程序和报告的标准化可能使得EEG连通性研究更具可综合性[如，用于元分析研究]和可比性，尽管连通性评估的方法上存在差异。
如果要再增加“宠物类”和“非宠物类”，这么搞下去，类的数量会呈指数增长，很明显这样设计是不行的。
物联网技术带动了整个生态行业的发展，万物互联的时代引领着新世界到来，对于网络传输层来说无疑是整个物联网的核心枢纽，它完成了数据的连通，信息交互，是万物互联的中枢神经。
这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RNN模型的几种应用，RNN常使用的激活函数，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何试图解决这些问题，RNN变体等。
从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。 奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。 根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归和随机森林被弃用不止一次（这意味着它们是好的开始）。 从来没有人听说有人在公司中讨论SVM。
1 项目背景 近几年医院信息化迅猛发展，正逐步建立统一高效、资源整合、互联互通、信息共享、透明公开、使用便捷的医疗信息系统。医疗信息系统互联互通的实现，使其面临的外部安全威胁也日益增长；同时，由于内部安全意识淡薄以及管理制度的缺失，易导致来自内部的人为误操作或蓄意破坏、信息窃取等问题。随着医疗改革的逐步深入，国家层面也出台了相关政策及法律法规，在这种情况下，如何保证信息安全是医院信息化建设必须解决的关键问题之一。 2 解决方案 数据安全是整个医疗单位网络安全防护工作的核心。安恒信息数据安全智能防护管
抗生素耐药是现代医学面临的严峻挑战之一，在近几十年来，产生抗生素耐药性的病原微生物持续增加，每年在全球范围内耐药菌引发感染造成的死亡人数达到70万人。抗菌肽（AMPs）作为解决抗生素耐药性的候选方案之一，具有不易产生抗药性、作用快速等优势，同时因为容易降解也不会对环境造成持续性污染。因此，开发出能够应对抗多重耐药菌的新药物，缓解耐药问题迫在眉睫；但传统方法筛选新药的候选分子成功率较低，亟需高通量的挖掘和筛选手段。
在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点可能会有不同看法，我认为它们普遍来说也不是什么坏事。
作者｜Jeff Leek 翻译｜任然 校对｜罗双英 在数据统计中，有10个概念与大数据分析密切相关。这10个概念聚焦在数据预测准确性，交互分析等方面。 在之前的帖子中，我曾指出大数据中一个关键问题，即忽略了应用统计学。但是许多应用统计学中犀利的概念确实与大数据分析密不可分。为此，我觉得我得回答我上一贴的第二个问题：“当我们在思考大数据时代时，我们到底理解了哪些统计学概念？” 鉴于网络总是喜欢列“前十名单”，那我也就列出十个概念。不过如果人们感兴趣深入探讨的话，这些概念当然不会止步于十。当然，大家对于我的观点
题记：对于企业关键业务而言，信息系统可靠性是关键。各行业关键 IT系统因为系统故障导致服务中断的事件仍然时有发生，近年来有一些银行 IT 系统，虽然建有两地三中心布局，但仍然有业务中断服务的现象。传统的存储复制容灾架构和DG容灾架构理论上是可以避免业务中断的，但很多企业在实际操作过程中，往往灾备切换的过程很漫长。 近年来，互联网企业云计算、大数据风起云涌，传统企业在市场压力下，也面临着利用新技术，更好的服务用户与市场的迫切要求。 Extended RAC方案 Oracle ADG上的列式存储支持 Oracl
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真，这些方法引入了多视图约束作为正则化，以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展，但由于形状-颜色的模糊性，它们往往无法捕获准确的3D形状，从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中，来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性，它学习了一种改进的形状表示。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15
在我们生活的世界中，每一个人以及每一个事物相互之间都存在着关系，有直接关系，也有间接关系，最终会形成一个无形的大的关系网。network模块是一个用python语言开发的图论和复杂网络建模工具，模块内置了常用的图与复杂网络分析算法。
当谈及使用公共云时，安全性问题是企业IT人士的头号关注问题。使用五个专家提示，可以帮助用户确认最适合他们的安全工具与安全策略。 云计算给业界带来了许多的利好——包括可扩展性、弹性以及成本降低，但是有部分企业仍然对放弃内部部署系统而使用公共云持谨慎态度。他们的忧虑大部分来源于，他们认为从本质上来说云安全性要低于传统IT系统。关于哪一种模式更安全的争论还在持续，但是争论双方都一致认为安全性问题仍然是任何IT环境中最受到关心的问题。 随着混合云与多重云模式的出现，云的复杂性进一步提升了。有鉴于此，供应商们开发了新
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训练深度视频模型比训练其对应图像模型慢一个数量级。训练慢导致研究周期长，阻碍了视频理解研究的进展。按照训练图像模型的标准做法，视频模型训练使用了固定的mini-batch形状，即固定数量的片段，帧和空间大小。
在此前介绍的所有工作基本上都围绕无向的、节点自带标签信息的简单图结构展开，而这一部分我们将探讨更多种类的图结构与相关的工作。
作为脱胎于图论研究的热门研究领域，图神经网络（GNN）与经典的 WL 算法有诸多相似之处。众所周知，强大的 WL 算法对于聚合函数的单射性质有很强的要求，那么强大的 GNN 应该具备哪些性质呢？研究大热下， GNN 面临哪些“天花板”？未来的重点研究方向又在哪？
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最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。
有许多比特币社区的先行者们面对小白的提问时，总是真诚的说：“去看看比特币的白皮书吧，把它真正弄明白吧，你就会理解一切的。” —–如今，我想对许多质疑闪电网络的比特币先驱们说：“去看看闪电网络的白皮书吧，把它真正弄明白吧，你就会理解一切的。”
近日，国内权威咨询机构赛迪顾问发布《中国云抗DDoS市场研究报告》，其中腾讯云DDoS防护产品基于有效防御能力、稳定运行能力、多重防护能力，位居行业竞争力领导者地位。
在这个项目中，我们视觉SLAM系统对于AR设备、机器人和无人机的自主控制等都是必不可少的。然而，传统的开源可视化SLAM框架的设计并不适合作为供第三方程序调用的库。为了克服这种情况，我们开发了开发了一个具有高可用性和可扩展性的可视化SLAM框架OpenVSLAM。该软件易用于各种应用场景的视觉SLAM。它为研究和开发整合了几个有用的功能。本文利用基准数据集对其进行了定量的性能评估。此外，还介绍了使用fsheye和equirectangular相机模型进行视觉SLAM的实验结果。我们将持续维护这个模型框架，以进一步支持计算机视觉和机器人领域发展。
Salt Security[1]正在解决当今依赖于 API 的应用程序的安全挑战。API 请求可以表示每秒数以万计的攻击或 PII 暴露机会。为了应对这些风险，Salt 对客户的 API 元数据运行 AI 和 ML 来阻止威胁。随着流量的不断增加，平台效率的高低取决于工程师能否将停机时间最小化。
当今社会飞速发展，人们既生活在现实空间，又遨游在网络世界，社交网络中的位置信息逐渐成为了连接现实与网络的桥梁，在移动互联网的各项服务中发挥越来越重要的作用，同时也释放了社交网络解决现实世界重大问题（如流感暴发预测，公共安全防控等）的潜在能量。 然而根据统计，社交网络中仅有10%左右的用户标注了居住地信息，如何基于少量已知用户位置信息对大部分未知用户的位置信息进行精准推测，是基于位置的社交网络服务亟需解决的基本难题。 联合实验室青年骨干崔鹏博士的这项研究，充分利用了社交网络中的用户社交关系、文本和图像内容、以
系统不需要区分具体的奖品，只需要记住奖品的规格。例如，图9-24中的两听可乐，系统不加区分。这里的“奖品”实际上指的是奖品规格，因此需要记住某个“奖品”的数量。
一、导读 熟悉认知神经科学的人一看到VWFA，瞬间想到这是一个与词形加工有关的脑区，当然也有一些观点认为VWFA在复杂的视觉处理中也起着重要作用。然而，对于VWFA的结构和功能环路及其与行为的关系的一直不太明了。近期发表于Nature Communications杂志、题目为《The visual word form area (VWFA) is part of both language and attention circuitry》的一项研究回答了这个问题。该项研究中，研究者使用来自HCP（译者注：HCP是一个为期五年的项目。该项目于2009年7月启动，是NIH神经科学研究蓝图中三大挑战的第一个。该项目的目标是建立一个“网络图”,揭示健康的人类大脑内的解剖和功能连通性,以及生成的数据,以促进研究脑部疾病,如阅读障碍,自闭症,阿尔茨海默氏症和精神分裂症）的高分辨率多模态成像数据（N=313），证明了VWFA与规范语言和注意网络具有稳健的连接模式。脑与行为的关系揭示了显著的双重分离模式: VWFA与侧颞语言网络的结构连接能够预测语言，但不能预测视觉-空间注意能力; VWFA与背侧额顶叶注意网络的连接能够预测视觉-空间注意，但不能预测语言能力。该项研究的发现支持了VWFA功能的一个多重模型，该模型以整合语言和注意的独特回路为特征，并指出连接受限认知是人类大脑组织的一个关键原则。
来源：Deephub Imba本文约5000字，建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如： 从表中选择
十四五规划以来，数字经济迅猛发展 早已从宣传阶段，步入务实落地阶段 中小企业作为转型“主力军” 从感知、实践、落地、沉淀等阶段 需要多重考量、突破困境 中小企业想转型，但是实在不知道如何开始… 别急，开启转型前，先来测一测您对数字化的理解吧！ 数字化转型知多少 * 以下每道题 点击对应选项，下方会从不同角度给出不同解释。 您眼中的“数字化世界”是怎样的 A. 万物皆可数 数据即财富，当代拥有数据是开启“生财之道”的第一步。从数据中感受未来发展脉搏，发现无限可能。 B. 零距离
对于在云中进行操作的企业来说，特权用户管理是非常重要的。专家Dave Shackleford在本文中介绍了一些最佳做法以帮助确保云访问控制的安全性。 很多企业正试图针对他们雇员所使用的各种云应用和服务来确保用户账户的安全性，其中的原因很合理：越来越多的攻击者通过诸如网络钓鱼攻击和驱动下载等方法将云账户和登陆凭据作为攻击目标，以求获得访问企业数据的权限。虽然企业用户已经非常注意对用户账户的保护，但是如果root账户和管理员账户被攻破，那么所带来对企业的破坏性影响将是更为惊人的。 例如，让我们来看看Code S
多重云已经在云计算产业中讨论了一段时间，但仍有困惑,什么是多重云?它适合私有云、公有云还是混合云? 最一致的结论是：多重云从不同的云提供商混合和匹配最好的解决方案和服务，以创建一个企业最合适的解决方案
构建评分模型过程中，建模属于流程性的过程，耗时不多，耗费大量精力的点在于缺失值的填充。缺失值填充的合理性直接决定了评分模型的成败。模型按照形式可划分为公式模型与算法模型，不同形式的模型对缺失值的宽容程度不同。
网络抓包，应该是大多数开发者必须掌握的技能之一。无论是写爬虫、还是进行接口调试、Bug 分析，或多或少都会接触到不少抓包工具。
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