文章目录 一、报错信息 二、解决方案 三、Google Play 政策中心 一、报错信息 ---- 您的应用包含违反“元数据”政策的内容。...具体而言： 应用的完整和/或简短说明包含不正确的格式（包括但不限于出现重复或不相关的关键字或引用） 二、解决方案 ---- “元数据” 指的是下面的应用详情 , 文字描述和图片 , 是否有违规的地方...; 元数据政策页面 : https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/9898842 关于“元数据”政策 我们不允许任何应用中包含误导性...、格式不正确、非描述性、不相关、过多或不恰当的元数据，包括但不限于应用的说明、开发者名称、名称、图标、屏幕截图和宣传图片。...开发者必须提供针对其应用的精心构思的清晰说明，避免使用重复或不相关的关键字或引用内容。我们也不允许应用的说明中包含来源不明或匿名的用户赞誉。
决策与数据的相关性 当试图找到一个难题的解决方案时，首先应该将事情分解开来：在做哪些假设？这些假设如何构建需要解决的问题？如果这些假设不同，会解决不同的问题吗？想要解决的问题和方案结果有什么关联？...设计不佳的 AI 可能导致巨大的安全风险 当前，人们评价数据质量的方式具有误导性。「干净（clean）」的数据似乎就是一种准确、无偏见、可复用的数据。但实际上，干净与准确不同，准确与可操作不同。...通过破坏数据来蒙蔽或误导 AI 系统的技术和 AI 技术正在一起被开发。...设计反脆弱型 AI 很难，因为将算法分析的输出作为结论与将其视为建议或提示之间存在着很大的差异。决策者可能会为了节省成本而将人工智能的输出作为结论。这是目前在应用人工智能时已经存在的灾难性错误。...还有网友认为人工智能成功的关键并不是大量的数据，而是应该依赖从成功经验中获取的少量数据： 此外，有网友表示：「人工智能与人类的『智能』无关，它实际上只是计算机化的信息，仍然需要人们对其进行解析。」
然而，AI在处理特定问题时，尤其是小众场景下，可能会给出误导性的回答，这不仅会影响决策的准确性，还可能导致不必要的困惑和损失。如何识别和避免这些误导性回答，成为了我们需要关注的重要课题。...本文将探讨AI在小众场景下可能出现的误导性回答的原因与表现，并分享如何利用AI工具和技术提高回答的准确性和可靠性。我们将结合实例分析，帮助读者识别潜在的风险，提升对AI输出内容的判断力。...一、警惕小众场景下的误导性回答 ChatGPT 作为一个问答式的大数据模型，本质上是通过大量数据集训练而成。然而，在某些偏门问题上，通常很少会有所谓的“准确答案”。...作为前端工程师，我在这里举两个前端兼容性问题，演示我如何在面对误导性问题时找到真正的解决思路。 1.特定版本的渲染引擎下的纹理坐标范围 我在业务中使用 Pixi JS 4.x 版本的渲染引擎。...如果你希望它的取值范围恢复到 0~1，可以检查： - 纹理集是否包含整个纹理。 - 裁剪、缩放或 `RenderTexture` 设置。 - 确保 WebGL 的纹理设置与预期一致。
我将针对数据可视化的问题分为三类： 误导性图表 模糊的图表 未能说明问题的图表 免责声明：大多数“原始”图表是在我们的图表重新设计之前发布的。改进的图表是为了符合我们的新规格而绘制的。...它们的数据完全一致。 误导性的图表 以误导的方式呈现数据是数据可视化中最严重的问题，虽然我们从不故意这样做，但它确实时不时发生。我们来看看三个例子。 错误：截断标尺 ?...对脱欧的看法几乎和谈判结果一样不稳定 我们在每日新闻应用Espresso中发布了此投票图表。它显示了民众对欧盟公投结果的态度，并以折线图绘制。...从数据来看，似乎受访者对公投结果的看法相当不稳定——每周都会增加或减少几个百分点。 我们并未使用平滑曲线绘制单个民意调查来显示趋势，而是连接每个民意调查的实际值。...它只会让你眼前一愣然后赶紧转移视线。而且更重要的是，由于我们没有绘制所有欧元区国家，因此堆叠数据没有任何意义。 我回过头看看有没有办法简化这个图表。该专栏提到德国、希腊、荷兰、西班牙以及欧元区总数。
文章介绍了如何用对抗样本修改图片，误导神经网络指鹿为马；对 NIPS 2017 神经网络对抗攻防赛 3 项冠军清华团队的算法模型进行了解读。...下图展示了第147号神经元分别在正常深度学习模型和对抗样本中的关注区域。在正常模型中，第147号神经元重点关注小鸟的头部信息。在对抗样本中，第147号神经元则完全被误导了，关注的区域杂乱无章。...其实，如果你把那张经过攻击篡改之后的大熊猫图片稍微放大或缩小，或者直接截一部分图，然后放到其它公开的图像识别模型上运行（比如百度识图），识别结果依旧是大熊猫。 ?...采用基于CNN的改进HGD降噪算法，仅使用750张训练图片，大大节省训练时间，且模型可迁移性好。 未来可能的应用场景 误导汽车的语音指令 这个方式已经被中国科学院大学教授陈恺实现了。...在移动终端本地运行 AI 应用，可有效解决延迟、传输带宽、用户隐私泄露等问题，但同时也带来本地深度学习模型的数据安全问题。
曲线检测器似乎是从边缘检测 Gabor 滤波器（研究社区普遍认为它形成了第一个卷积层的结果）又适当地前进了一步。此外，我们可以用它很容易地生成人为合成的曲线，这为严谨的研究提供了许多可能性。...InceptionV1 似乎学到了一种灵活而通用的解决方案，它使用 5 个卷积层来实现这种方案。...当我们将图像中与感受野大小相同的图块裁剪出来时，神经元对其的激活值仅仅是一个数字，所以我们不能确定图像中的那一部分让我们得到了这个数字。因此，我们可能会被虚假的相关性所误导。...在我们手工标注的约 850 张图像组成的数据集中，不同的 3b:379 激活值对应的条件概率。 尽管如此，仍然有许多导致神经元被激活的图像没有被分类为「曲线」或「不完整曲线」。...其它的方法只与某些神经元族有关，例如等方差模体或手动训练的「人工神经网络」，它重新实现了曲线检测器。 如果我们更广泛的目标是完全的神经网络逆向工程，那么仅仅研究一个神经元族似乎就需要付出如此多的努力。
Spring Boot Applications有点误导，因为该博客不打算谈论如何组织类型和包，而是考虑 Spring 如何与代码中的对象。...无论如何，我已经更改了它，不幸的是这会破坏早期的链接。我对糟糕的标题和现在两天的链接断开感到抱歉。我希望它对每个人都有用，即使我显然可以用标题做得更好...... 很难考虑构建应用程序。...你的工作是帮助它建立这个元模型来为你管理所有的对象。例如，如果它可以控制对象的创建，那么它也可以在创建对象之前更改对象的创建。...如果该方法似乎需要参数，它会查找任何其他返回该类型值的方法并首先调用它。然后将该值作为参数注入到方法中。如果它已经为其他注入调用了该方法，它只会重用已经创建的实例。...例如，假设您有 H2 - 类路径上的嵌入式 SQL 数据库。并且您spring-jdbc在包含JdbcTemplate该类的类路径上拥有该库。
在这种背景下，由人工智能程序生成的低质量、误导性或其他无用的信息正在不断增加。最近，一篇题为《AI，正在疯狂污染中文互联网》的文章成为了互联网上热议的话题。...该平台识别出49个网站，这些网站似乎几乎完全由人工智能软件生成，生成大量与政治、健康、娱乐、金融和技术等各种主题相关的文章。其中一些网站每天发布数百篇文章，其中一些兜售虚假或误导性的叙述。...其次，如何确保AI在遵守规定的同时，又能发挥其在信息处理和创新方面的优势，也是一个棘手的问题。监管机构和立法者需要确保监管的框架在可以大规模自主创建和分发内容的时代仍然适用。...此外，减轻危害的责任显然在于创建人工智能工具的科技公司。他们必须采取措施，建立包含准确性、事实核查和版权认可的系统。谷歌历来对低质量或AI自动生成内容的网站进行惩罚，但现在立场已经发生变化。...根据迄今的证据，这很可能会降低网络的整体质量。因为尽管人工智能在重新组合文本方面有着很强大的能力，但最终创造出基础数据的仍然是人类。相比之下，由人工智能语言模型和聊天机器人生成的信息往往是不正确的。
从告诉我们如何通过电子邮件表现得礼貌的实用小提示，到 Elon Musk 承诺明年面世的自动驾驶汽车，这一切都似乎在向我们证明：机器学习确实是可复现的。 最新的机器学习研究的可复现性如何？...我曾经不止一次地遇到审稿人要求我在论文中加入更多的数学论证，这也许是数学本身就能让论文更具有科学性或更客观。尽管令论文更规范似乎更好，但是它并不等同于可复现性。这是研究社区需要解决的文化问题。...发现 5：给出简化的示例问题似乎对可复现性没有帮助 这是另一个令人惊讶的发现，我仍然在研究它。 我一直很欣赏那些能够将复杂的思想深入浅出地浓缩成更简单易懂的形式的作者。...最后，有人向我指出，我这项研究本身可能就是有史以来最不可复现的机器学习研究。但实际上，它引出了一系列关于我们如何进行元科学研究的问题，研究了我们该如何实现和评估我们的研究。...与此同时，我们的工作流程和系统必须产生不会误导我们的可复现工作。期待大家加入元科学研究领域！
从告诉我们如何通过电子邮件表现得礼貌的实用小提示，到 Elon Musk 承诺明年面世的自动驾驶汽车，这一切都似乎在向我们证明：机器学习确实是可复现的。 最新的机器学习研究的可复现性如何？...我曾经不止一次地遇到审稿人要求我在论文中加入更多的数学论证，这也许是数学本身就能让论文更具有科学性或更客观。尽管令论文更规范似乎更好，但是它并不等同于可复现性。这是研究社区需要解决的文化问题。...发现 5：给出简化的示例问题似乎对可复现性没有帮助 这是另一个令人惊讶的发现，我仍然在研究它。 我一直很欣赏那些能够将复杂的思想深入浅出地浓缩成更简单易懂的形式的作者。...但实际上，它引出了一系列关于我们如何进行元科学研究的问题，研究了我们该如何实现和评估我们的研究。...与此同时，我们的工作流程和系统必须产生不会误导我们的可复现工作。期待大家加入元科学研究领域！
，R2得分等），而没有谨慎应用它们的话，反而可能产生极大的误导。...但是，本文的主要内容不是如何实现时间序列预测模型，而是如何评估模型预测结果。因此我不会详细介绍模型构建，因为还有很多其他文章涵盖这些主题。 示例：时间序列数据的预测 在本文中使用的示例数据如下图所示。...如上图右侧所示，模型实际上在做的是：当预测时间“ t +1” 的值时，它只是使用时间“ t ” 的值作为其预测（通常称为持续性模型）。...如果您正在进行时间序列预测，并且可能认为自己是数据科学家，我建议您也要强调科学方面。始终对数据告诉你的内容持怀疑态度，提出关键问题并且从不轻率的得出任何结论。...数据科学中应用的科学方法应该与其他科学中应用的一样。
例如，这有望使用的地方是在自动驾驶汽车或飞机中，允许控制在做出关键或致命的灾难性决定之前有一些信心或怀疑感。这当然是你希望你的自主Uber在你上车之前就知道的事情。...HTM的特点是，它发现模式的速度非常快，只需1,000次观测。这与训练CNN或RNN所需的几十万或几百万次的观测相比，简直是天壤之别。...此外，模式识别是无监督的，并且可以根据输入的变化来识别和概括模式的变化。这使得系统不仅训练速度非常快，而且具有自学习、自适应性，不会被数据变化或噪声所迷惑。...CNN比RNN的顺序性要差得多，但在CNN架构中，随着距离的增加，将输入的远端部分的信息组合起来所需的步骤数仍然会增加。...准确率的突破来自于 "自注意功能 "的开发，它将步骤大幅减少到一个小的、恒定的步骤数。在每一个步骤中，它都应用了一种自我关注机制，直接对一句话中所有词之间的关系进行建模，而不管它们各自的位置如何。
； 越来越多的人开始关注公平性、可解释性或因果关系等问题； 深度学习不会再遇到寒冬，并且在图像分类以外（尤其是自然语言处理）领域投入实用并产生效益； AI框架方面的竞争正在升温，要是你想做出点事情，最好发表几个你自己的框架...深度学习：可解释性得到更多关注，NLP迎来ImageNet时刻 关于AI炒作和AI威胁论的降温实际上前面已经说过了，Xavier Amatriain表示他很高兴看到今年的重点似乎已经转移到去解决更具体的问题上面...关于推荐系统的ACM Recsys会议，最佳论文奖也颁给了一篇讨论如何在嵌入中包含因果关系的论文 (Causal Embeddings for Recommendations)。...虽然在生产中使用Pytorch的情况仍然不够理想，但是Pytorch在这方面的进展似乎比TensorFlow在可用性、文档和教育方面的进展要快。...Ranking是一个非常重要的ML应用。 数据：用合成数据训练DL模型 深度学习似乎最终消除了对数据的智能需求，但事实远非如此。 围绕着改进数据的想法，该领域仍有一些非常有趣的进展。
Lipton、 Akshey Agrawal 编译：大明 【新智元导读】人们对深度学习模型的真正运行机制还远远没有完全了解，如何提高预测模型的“可解释性”成了一个日益重要的话题。...Lipton在文中试图明确“可解释性”的定义，并对“可解释性”进行分类，并提出了一个重要观点，认为线性模型的可解释性并不一定高于深度神经网络（DNN）模型。 ? 以下是新智元对论文内容的简编。...在实际应用中，大多数基于机器学习的决策的运作方式是这样的：用输入数据训练机器学习算法，然后由算法预测相应的输出。例如，给定一组关于金融交易的属性信息，机器学习算法可以预测长期的投资回报。...如果可解释性指的是算法透明度，那么这种说法似乎没有什么争议，但对高维特征或经大幅修正的特征而言，线性模型就分别不具备可模拟性和可分解性。...如果考虑对可解释性的需求，似乎线性模型在研究自然世界上的表现更好，但这似乎没有理论上的原因。 关于可解释性的声明必须是合格的。可解释性一词并没有一个整体概念。
不过到现在，CNN 的发展似乎到了一个瓶颈：特别大，特别深的网络;容易被对抗样本欺骗;仍然需要大量训练数据;无监督学习方面进展很少。...Hinton 认为，过去人们对 Pooling 的看法是能够带来 invariance 的效果，也就是当内容发生很小的变化的时候(以及一些平移旋转)，CNN 仍然能够稳定识别对应内容。...如果你对训练神经网络有经验，你可能会想到我们在做图像预处理和数据拓增的时候，会把某些 图片 旋转一些角度，作为新的样本，给神经网络识别。...于是 Hinton 重新开始关注 Capsules 的问题，希望从中有所突破，解决之前深度学习中的很多问题。如果确实能够解决这些问题，Hinton 有勇气完全抛弃之前的体系结构，从 0 开始。...如果分类出错了，又是什么具体的部分或者条件误导了它?这些我们都不是非常清楚，大部分时候仅仅靠调参提高结果。
我们往往拥有大量的数据，然而这些数据都是没有经过标记的。这意味着，除了基本的数据勘探和异常检测场景，这些数据基本无法使用。遗憾的是，这个问题在 2018 年仍然没有得到解决，并且在近期内无法解决。...给定语言中拥有丰富的文本，所有书籍、博客和信件都可以以你喜欢的任何语言存在，问题是你需要使用平行的句子来展示，深度学习算法如何将原文本（例如法语）的词语直接标记为目标语言（例如英语）。...虽然元学习仍然是一项正在发展中的工作，但是自动机器学习正被有效地应用于快速地完成比穷举网格搜索（brute-force grid search）更高效的超参数搜索，以及自动学习特别的联结主义架构。...例如，将适量的噪声添加到「猪」的图像后，该图像会发生改变，从而误导深度学习模型将其归类为「飞机」。 ? 乍一看，这似乎是一种无害的科学怪癖。...同样地，亚洲分类器的这种偏见是相反的，由于它们在其数据集中具有相反的偏见。 AI 研究者不是伦理学家，也不应该是公平、对或错的最终决定者，他们应该做的是努力将责任制、透明性以及可解释性增加到模型中。
改进后的图表是根据我们的新规格绘制的。数据是一样的。） 正文部分图表左图为原图，右图为经过优化设计的图表。 误导性图表 让我们从数据可视化中最严重的犯罪开始：以误导性的方式呈现数据。...它显示了对欧盟公投结果的态度，绘制为折线图。从数据来看，似乎受访者对公投结果的看法相当不稳定——从一周到下一周增加和减少几个百分点。...将这些差异合并在一张图表中而不使任一数据系列变平是具有挑战性的。对此的明显“解决方案”导致了第二个问题：两个数据系列不共享公共基线。贸易逆差的基线位于图表的顶部（由横跨图表主体一半的红线突出显示）。...有这么多颜色——其中有些颜色很难区分，甚至很难看到，因为值太小了——图表传达的信息是不可能辨认出来的。它几乎会诱使你呆呆地继续前进。...在重新设计的图表版本中，我决定只突出这些内容。为了解决只将选择的国家叠加的问题，我添加了另一个类别(“其他”)，包括所有其他欧元区国家。(重新设计的图表中的经常项目总余额低于原来的图表。
如何打造一个数字世界的虚拟明星？「海内外市场都对此既有怀疑，又饱含期待，资本对虚拟世界更是透支了超额的热情。但如何解决虚拟偶像的商业化瓶颈，让元宇宙的概念真实落地，仍然需要更多人带着理性的思维入局。」...[1.2] 0 2 神经网络模型帮助检测虚假和误导性信息 任何人都能轻松分辨这两张图片的不同——右边的图片有一个边框，是前左边的网页截图。...但是对于计算机视觉系统来说，虽然两张图片内容相同，但是像素不同，很难分辨差异。图片的相似性检测非常重要，因为，一条不实信息的图片可能有成千上万的副本，需要找到全部的副本，提示用户可能是不实信息。...一旦工作人员人员确定图像包含虚假和误导性信息，该模型能够找到与目标图像近似的所有图像并提示用户，在后疫情时代得到广泛应用[2]。...-2022 [1.2] 如何在元宇宙里捧红虚拟人？
事实上，有很多公司都提供了开源的解决方案来解决上述问题，这也就是数据发现与元数据管理工具， 在这篇文章中，我将描述行业迄今为止元数据管理的三代架构， 希望本文能帮助您在选择自己的数据治理解决方案时做出最佳决策...现代元数据管理应包含所有这些类型的数据资产，并使数据工作者能够更高效地使用这些资产完成工作。...什么时候去抽取元数据，跑多久，用多少负载？这些问题估计让运维团队很头疼。随之导致的就是暂停抽取，或者隔几天抽取，元数据也就变得越来越陈旧。 实时性。刚开始的时候，每天跑一次元数据爬取似乎没有问题。...当然还是需要元数据的实时推送， 实时性得以解决。实时的推送让元数据的实时性得到非常大的提高。 缺点 没有日志。当出现问题时，很难可靠地引导（重新创建）或修复您的搜索和图形索引。...下图是当今元数据格局的简单直观表示： （包含部分非开源方案） 大数据治理方案如何选择？元数据管理如何落地？ 未来我们会更新更多大数据治理相关技术与实践方案。欢迎关注 大数据流动
不过到现在，CNN 的发展似乎到了一个瓶颈：特别大，特别深的网络；容易被对抗样本欺骗；仍然需要大量训练数据；无监督学习方面进展很少。...Hinton 认为，过去人们对 Pooling 的看法是能够带来 invariance 的效果，也就是当内容发生很小的变化的时候（以及一些平移旋转），CNN 仍然能够稳定识别对应内容。...如果你对训练神经网络有经验，你可能会想到我们在做图像预处理和数据拓增的时候，会把某些图片旋转一些角度，作为新的样本，给神经网络识别。...如果分类出错了，又是什么具体的部分或者条件误导了它？这些我们都不是非常清楚，大部分时候仅仅靠调参提高结果。...如何看待 Hinton 重新提出的 Capsule ？
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