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    一份在移动应用程序项目中使用机器学习的指南

    机器学习是人工智能的核心,旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中,比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现,人工神经网络在我们日常生活中的APP(比方说语音助手)和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解,所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同,人脑更加强大

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    【金猿案例展】某国家级研究所——组学大数据分析平台建设

    大数据时代下,科学大数据已经成为科技创新和社会经济发展的新动力。生物信息学经过近30年的发展,从最初的基因组数据的收集和存储,到利用数学建模和人工智能思想,挖掘数据背后的生物学意义、对样本数据进行合理分类、建立合理的二级和三级数据库,再到利用比较基因组学的方法,通过短读序列拼接、基因预测和功能注释,已有一定的能力用于处理庞大复杂的基因组数据。2019年,科技部、财政部对原有国家平台开展优化调整工作,通过部门推荐和专家咨询,经研究共形成20个国家科学数据中心,其中包括国家基因组科学数据中心、国家微生物科学数据中心、国家人口健康科学数据中心等。我国是生物数据生产大国,生命大数据是人口健康和国家安全的重要战略资源。然而我国生物数据面临因存储零散,缺乏系统监管而丢失和流失的问题,亟需建设我国自己的生命大数据保存和管理体系。

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    一个月内首现三类漏洞探测活动,僵尸网络又在酝酿攻击?

    2019年10月,我们发现了三起针对物联网设备新出现的漏洞探测活动。第一起漏洞探测活动不同于普通的物联网僵尸网络,其目标在给被探测的设备建立一个反向shell,这与通常以投递样本为目标的物联网僵尸网络不同。第二起漏洞探测活动,僵尸网络为了避免样本被研究员获取,将样本存放在大量不同IP的设备上,以加大研究人员获取其样本的难度。第三起漏洞探测活动是Demon僵尸网络所为,此次Demon僵尸网络增加了新的漏洞到其武器库,用于扩大其规模。目前,僵尸网络不断加强对物联网漏洞利用行为,手法多变,相关研究人员应引起重视。

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    分布式电商系统的设计与实现②

    早在1996年,由于金侨网和因特网的正式开通,为后续的电商发展奠定了坚实基础。1998年,中国实现了第一笔互联网网上交易,这标志着电商[1]从理论走向实践的重要一步。同年,国家经贸委和信息产业部共同启动了以电子贸易为主要内容的“金贸工程”,更进一步推动了电商[2]在实际经贸流通领域的应用。在此之后,电子商务[3]逐渐以传统产业B2B[4]为主体,标志着电商已经进入了一个更为成熟和稳定的发展阶段。在2003年非典疫情时期[5],人们的出行受阻。很多身在灾区的群众无法直接去实体店购买日常必需生活用品,这时候就不得不去逐渐尝试网络购物[6],再到逐渐接纳在电商平台[7]购物。在此之后十年里,电商行业得到空前发展,更多的人开始进军电商行业,开始以B2C模式[8]为主体的电子商务。B2C电子商务[9]付款方式是货到付款和网上支付相结合,但大多数企业依然选择网上支付的方式。B2C模式下的电商通常以网络零售业[10]为主,主要利用互联网开展在线的销售活动。B2C是企业通过互联网为消费者提供一个全新购物环境——网上商店,消费者通过网络可以上网购物、且在网上支付。由于这种模式节约了客户与企业的时间和空间,极大地提高了交易效率,尤其对于工作忙碌的上班族,这种模式可以为其节省昂贵的时间。随着电子商务技术的不断发展,B2C电商模式也在不断创新和完善,例如通过引入大数据、人工智能等技术[11],实现更精准的营销和个性化推荐[12],进一步提升用户体验和购物便利性[13]。

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    关于机器学习在网络安全中的五大误解

    机器学习已经渗透到了人类活动的所有领域,它不仅在语音识别、手势识别、手写识别和图像识别上起着关键的作用,这些领域如果没有机器学习在现代医学、银行、生物信息和存在任何质量控制的行业中都是一个灾难。 甚至机器没有学习和生成的能力,连天气预报都无法做出。但是此时我想澄清一些问题:关于机器学习在网络安全领域的使用中存在的一些误解。 误解一:网络安全中的机器学习是新鲜玩意 由于某种原因,在网络安全中的人工智能技术变成了过去流行的东西。如果你没有长期关注过这个主题,你可能会认为这是新的东西。 一些场景:第一个机器学习算

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    机器学习:预测性维修的数据基础

    预测性维修作为工业互联网中的最核心应用,无论是早期的探索者还是新进的工业互联网平台都将它作为主要切入口。当我们谈到应用落地时,可能很多企业会有这样的误解或疑问:“是不是将设备装上传感器就能开展预测性维修”、“我的工厂现在能不能部署预测性维修”。本文尝试从数据的角度(抛开人员因素、管理因素等影响)来寻找这些问题的答案。 通过我的上一篇文章(机器学习(13):飞机发动机的故障预测),我们知道进行故障预测的前提假设是设备故障遵循某种与时间相关的模式,也就是说设备会随着使用时间的增加而出现性能下降、健康衰减、零

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