循环神经网络（recurrent neural network，RNN），是一类专门用于处理序列数据（时间序列、文本语句、语音等）的神经网络，尤其是可以处理可变长度的序列；在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中，RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好，而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势，最具有代表性的就是LSTM（long short-term memory），而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发，再到LSTM的网络结构和原理，对其有一个基本的认识和阐述；
网络路径测量，利用多模式的网络路径联邦探测技术，实现准确、完整、高效的网络路径探测，大规模地采集重点方向国家（地区）IP的网络路径数据。
最小生成树（ Minimum Spanning Tree ， MST ）是图论中的一个重要问题，涉及到在一个加权连通图中找到一棵包含所有节点且边的权重之和最小的树。最小生成树问题在许多实际应用中都有重要作用，例如通信网络设计、电路板布线、城市规划等。在本篇博客中，我们将深入探讨最小生成树算法的优化和应用，主要关注两个著名的算法： Prim 算法和 Kruskal 算法。
蛋白质如何折叠？使用 Qiskit(IBM的开源量子软件开发工具包)的研究人员在帮助解决生物学中的这个重要谜团方面迈出了重要的一步。此过程中，研究人员展示了量子计算解决自然科学领域问题的巨大潜力。
作者：Saining Xie、Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
WMI 全称为：Microsoft Windows Management Instrumentation (WMI)
安全策略是影响计算机安全性的安全设置的组合。可以利用本地安全策略来编辑本地计算机上的帐户
某日袋鼠云运维小哥进行例行运维巡检，通过监控视图发现客户应用服务器cpu使用率突然呈上升趋势。通过专属服务群第一时间与业务方联系，与业务方确认是否有正在执行的定时任务，或者大范围拉取账单等业务操作。然而仔细分析了业务日志后，确认当时业务上并没有进行会消耗大量计算资源和网络资源的操作。
目前，工控系统作为国家重点信息基础设施的重要组成部分，正在成为全世界最新的地缘政治角逐战场。诸如能源、电力、核等在内的关键网络成为全球攻击者的首选目标，极具价值。简要回顾工控系统安全史上的几起非常典型的、影响巨大的攻击事件，如图1所示。
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。
IPC$(Internet Process Connection)是共享”命名管道”的资源，它是为了让进程间通信而开放的命名管道，可以通过验证用户名和密码获得相应的权限,在远程管理计算机和查看计算机的共享资源时使用。
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
美国官员和科学家表示，其目标是十年内打造与现有互联网并行的第二互联网，使用量子力学定律安全共享信息并连接新一代计算机和传感器。
马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正。
马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正.
当我们已经获取了远程系统的凭证（明文密码或 hash）时，可以直接通过3389远程登录进去收集信息、进行下一步的渗透，但是这样做的话会在系统上留下我们的操作记录，而且有可能邂逅管理员。大部分情况下，一个cmdshell 已经可以满足我们继续渗透的需求，所以不到万不得已的时候最好不要远程桌面连接(mstsc)，而是通过远程执行命令的方式继续开展工作。本文整理了一些远程执行命令的姿势，测试环境如下：
本章介绍蓝牙协议(重点介绍：BLE)的基本特点、版本演进、协议的构成、等基础知识，本章重在了解，目的是对BLE协议有个大概的认知，即了解BLE协议栈的全貌。后续的章节会对每一部分单独进行详细的讲解。
选自chaitjo's blog 作者：Chaitanya K. Joshi , Rishabh Anand 机器之心编译 机器之心编辑部 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 N
来源：机器之心本文约2600字，建议阅读9分钟本文分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究。 最近，针对旅行推销员等组合优化问题开发神经网络驱动的求解器引起了学术界的极大兴趣。这篇博文介绍了一个神经组合优化步骤，将几个最近提出的模型架构和学习范式统一到一个框架中。透过这一系列步骤，作者分析了深度学习在路由问题方面的最新进展，并提供了新的方向来启发今后的研究，以创造实际的价值。 组合优化问题的背景 组合优化是数学和计算机科学交叉领域的一个实用领域，旨在解决 NP 难的约束优化
当前APP网络环境比较复杂，网络制式有2G、3G、4G网络，还有越来越多的公共Wi-Fi。不同的网络环境和网络制式的差异，都会对用户使用app造成一定影响。另外，当前app使用场景多变，如进地铁、上公交、进电梯等，使得弱网测试显得尤为重要。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf
机器之心报道 编辑：蛋酱 在这篇新论文中，TOELT LLC 联合创始人兼首席 AI 科学家 Umberto Michelucci 对自编码器进行了全面、深入的介绍。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf 神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值 x_i，都将有一个标签或期望值 y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。 现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由 i = 1，... ，M 的 M 观测数据组成的训练
Hi，大家好。APP网络环境比较复杂，有2G、3G、4G、5G网络，还有越来越多的公共Wi-Fi。不同的网络环境的差异都会对用户使用APP造成一定影响。另外，当前APP使用场景多变，如进地铁、上公交、进电梯等，使得弱网测试显得尤为重要。
深度学习优化方法都有哪些？其理论依据是什么？最近，来自伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）的研究者孙若愚就此主题写了一篇长达 60 页的综述论文。
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络（CNN）算法，由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成，其中包含了卷积层、池化层和全连接层，以及非线性激活函数等。
【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning） 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三：监督学习模型以及代价函数的介绍 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四
论文：Gradient-based-learning-applied-to-document-recognition
区块链技术的迅速发展，使得数字货币渐渐走入的大众的视线，在2017年底，这股热潮达到顶峰，直接搅动着金融市场与科技市场，大量的数字货币交易流水催生了数字钱包开发行业， 根据钱包使用时的联网状态分为热钱包和冷钱包。
尽管TCP和UDP都使用相同的网络层（IP），TCP却向应用层提供与UDP完全不同的服务。TCP提供一种面向连接的、可靠的字节流服务。
挑战「九章」计算优势的光子量子计算机出现了。 作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 近日，加拿大多伦多一家初创公司所开发的光子量子计算机 Borealis 登上 Nature，引起了全球科技圈的广泛关注。 他们号称 Borealis 只用 36 微秒就可以解决传统超级计算机需要九千年才能解决的问题，计算速度超过目前享誉全球的超级计算机，更是挑战了中国的九章 2.0！ 这家公司就是成立于 2016 年的 Xanadu。 它们是全球少数目前正在全力研发光子量子计算机的公司，受到 IBM、微软、亚马逊、英伟达等等国
继上两期的ActiveMQ的概念原理和经典示例之后，本期将隆重推出ActiveMQ是如何与SpringMVC进行集成使用的。 老规矩，在开始之前，先来点与之相关的干货。 — 常见协议 — 物理层 以太网·调制解调器·电力线通信(PLC)·SONET/SDH · 光导纤维等 数据链路层 Wi-Fi(IEEE 802.11) · ATM · DTM · 令牌环·以太网· GPRS · HDLC · PPP · L2TP ·PPTP ·STP 等 网络层协议 IP (IPv4 · IPv6) ·
作者互娱iOS预审团队，隶属于腾讯互娱研发部品质管理中心，致力于互娱产品的iOS审核前的验收工作。
看到这个标题你可能会说，TCP 连接的建立与断开，这个我熟，不就是三次握手与四次挥手嘛。且慢，脑海中可以先尝试回答这几个问题：
不知道大家有没有这样的感觉，本人一直觉得社交网络这个东西是一个很有意思的玩意儿，起初觉得它有意思也可能是由于这个可爱的名词-Social Network，也可能是被五颜六色的社交网络示意图所吸引，总之并没有什么高大上的名词来解释我对于它的喜爱。也正是由于这种莫名的好感，基于社交网络的推荐系统也成了我后来硕士阶段研究的课题。随着后续学习与研究的深入，逐渐了解到了社交网络中包含的有意思的结论以及所蕴含的强大知识，也更加确定了自己对于这一领域的喜欢。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
苹果今天推出了 2022 款 MacBook Air，它具有重新设计和更新的芯片。新设备包括类似 MacBook Pro 的机体、更大的显示屏、对更多内存的支持以及 M2 芯片。
该文总结了近年来图神经网络领域的经典模型与典型应用，并提出了四个开放性问题。对于希望快速了解这一领域的读者，不妨先从这篇文章看起。
近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点。近日，清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications。
在3月的荷兰大选即将到来之际，安全专家Sijmen Ruwhof通过Youtube上有关荷兰大选使用的计票软件介绍视频，对荷兰大选中使用的投票计票软件OSV programma进行了全面的安全分析和风险识别。最终，荷兰国家选举委员会通过Sijmen Ruwhof发表的分析文章，确认这套软件系统存在安全隐患，并对外宣布，在接下来的总统大选中，将不会使用任何电子投票计票系统，改用原始的手工计票。以下为Sijmen Ruwhof对OSV programma计票软件的详细安全分析。 正如大家所听闻到的那样，去年
2019年6月18日下午，来自加州大学河滨分校(The University of California, Riverside) Bourns工程学院的生物工程系主任Xiaoping Hu (胡小平)的研究领域是磁共振成像、分子成像和图像重构与加工。本场讲座中，胡小平教授介绍了在静息态功能性核磁共振成像(resting state functional MRI，rsfMRI)领域的新进展，包括利用其中的动态信息进行分析，并结合机器学习提高rsfMRI的研究与应用价值等。
---- 新智元专栏 作者：张皓（南京大学） 【新智元导读】相比图像，视频多了一维时序信息。如何利用好视频中的时序信息是研究这类方法的关键。本文简要回顾视频理解方面的近年进展，并对未来可能的研究方向作一展望。 相比图像，视频多了一维时序信息。如何利用好视频中的时序信息是研究这类方法的关键。视频理解可以用于多个领域，例如在智能安防领域中可以取代人工来对监控视频进行分析。本文简要回顾视频理解方面的近年进展，并对未来可能的研究方向作一展望。 常用数据集 视频分类主要有两种数据集，剪辑过(trimmed)
近年来，功能性神经成像的研究领域已经从单纯的局部化研究孤立的脑功能区域，转向更全面地研究功能网络中的这些区域。然而，用于研究功能网络的方法依赖于灰质中的局部信号，在识别支持脑区域间相互作用的解剖环路方面是有限的。如果能绘制大脑各区域之间的功能信号传导回路，就能更好地理解大脑的功能特征和功能障碍。我们开发了一种方法来揭示大脑回路和功能之间的关系:功能连接体Functionnectome。Functionnectome结合功能性核磁共振成像(fMRI)的功能信号和白质回路解剖，解锁并绘制出第一张功能性白质地图。为了展示这种方法的通用性，我们提供了第一张功能性白质图，揭示了连接区域对运动、工作记忆和语言功能的共同贡献。Functionnectome自带一个开源的配套软件，并通过将该方法应用于现有的数据集和任务fMRI之外，开辟了研究功能网络的新途径。
近年来，基于学习的图像编码已经显示出很好的效果。在我们的工作中，我们将只考虑单一图像的超分。与视频超分不同，视频可以利用后续帧之间的关联性来获得额外的性能和质量。
本文主要介绍了计算机视觉领域中的卷积神经网络在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务中的应用。通过详细的实战案例，展示了如何使用卷积神经网络解决实际问题。同时，本文还介绍了如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络，包括数据读取、网络结构、训练和评估等步骤。
引言 1950 年，艾伦·图灵提出著名的「图灵测试」，给出判定机器是否具有智能的试验方法。16 年后，世界上第一款可人机对话的机器人“Eliza”问世，这是 AI 技术最早期的萌芽阶段。但由于当时的科技水平限制，AIGC 仅限于小范围实验。 AIGC的技术发展 Eliza 的出现代表了人们对人工智能和自然语言处理的探索和兴趣，同时也反映了人们对计算机能否模拟人类思维和语言能力的好奇和探索能力。 如今人工智能技术经历了几十年的起伏和发展，现代人工智能应用也变得越来越智能化和逼真。递归神经网络（RN
早期的时间序列预测主要模型是诸如ARIMA这样的单序列线性模型。这种模型对每个序列分别进行拟合。在ARIMA的基础上，又提出了引入非线性、引入外部特征等的优化。然而，ARIMA类模型在处理大规模时间序列时效率较低，并且由于每个序列分别独立拟合，无法共享不同序列存在的相似规律。深度学习模型在NLP、CV等领域取得了成功应用后，也被逐渐引入到解决时间序列预测问题中。通过不同序列共享一个深度学习模型，让模型能从多个序列中学到知识，并且提升了在大规模数据上的求解效率。
2022年12月15日，中南大学湘雅药学院曹东升团队，国防科技大学吴诚堃团队，浙江大学侯廷军团队以及湖南大学曾湘祥教授团队合作在Research期刊上发表论文“Pushing the Boundaries of Molecular Property Prediction for Drug Discovery with Multitask Learning BERT Enhanced by SMILES Enumeration”。
相信从事脑科学研究的大家对“Broca”区和“Wernicke”区肯定都不陌生，尤其是从事语言相关研究的朋友更是对这两个脑区情有独钟。那假如我问你，“Broca”区具体指那几个脑区？其解剖学位置该如何限定？同样的问题来问“Wernicke”区，你能够具体的回答出来吗？我想，你可能已经开动你学富五车、才高八斗的大脑来解答这两个问题了。先别着急，小编带你看看2016年Pascale Tremblay和 Anthony Steven Dick教授发表在《Brain and Language》杂志的语言模型回顾文章——”Broca and Wernicke are dead, or moving past the classic model of language neurobiology” 。相信你在读完这篇文章后，肯定会对这两个脑区以及语言模型会有更深的认识。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
