随着数字时代的到来，图像和视频数据的获取与传播变得异常容易。然而，这也带来了隐私泄露的风险，尤其是在公共场合或通过社交媒体分享的图像和视频。隐私保护技术的发展，旨在确保个人隐私在数字世界中的安全。...然而，随着技术的进步，隐私保护成为了一个日益严峻的问题。从个人照片到监控视频，隐私泄露的风险无处不在。隐私保护技术的发展，旨在解决这一问题，保护个人隐私不受侵犯。II....图像与视频隐私泄露的风险II.A 社交媒体的隐私风险社交媒体平台如Facebook、Instagram和Twitter等，是个人图像和视频分享的热门场所。...图像与视频隐私保护技术III.A 数据脱敏技术数据脱敏技术是隐私保护中的一种关键方法，它涉及对敏感数据进行处理，以减少或消除个人隐私信息的泄露风险。...IV.B 监控视频的隐私保护监控视频是另一个隐私保护的重要领域，尤其是在公共安全和交通监控等方面。数据脱敏技术在监控视频中的应用可以有效地保护被监控者的隐私，同时不损害监控系统的主要功能。
https://sites.google.com/site/imitationfromobservation/
https://sermanet.github.io/imitate/
https://sites.google.com/view/one-shot-imitation
以下为讲座现场视频，建议使用wifi观看： 演讲全文： 白硕：非常荣幸回到母校，跟大家分享区块链这样一个非常热的话题。...区块链在前面，隐私在后面，但是大家都知道中国人总是喜欢把修饰语放在前面，把中心语放在后面。信息发达到一定程度，中国人才把隐私的概念提到日程上。 但是这些年中国高速发展，很快就进入了要讲隐私的时候。...另外，还有业务诉求，一个是隐私保护，一个是可运营性。...24、隐私保护方案 基于CCP的隐私保护方案 缺点是把决策权交给了中央对手方或者是公正人。隐私性是强的，但是中心化也强了。牺牲了去中心化的属性，去保障了隐私化的属性。...State Channel照顾了中心化的诉求，但是隐私性很差。CCP照顾了隐私性的诉求，但是去中心化差。所以这叫尺有所长，寸有所短。
此事一出引起轩然大波，大家纷纷表示难道现在连安全隐私系数这么高的手术室都不安全了？...通过该视频画面能够十分能够看清囚犯的面部及日常起居，严重侵犯了囚犯的隐私。...此前国内媒体就曾曝光过一起黑客团队入侵事件，涉及到私人住宅、酒店、更衣室等多个隐私场所的上千个摄像头，并将窃取到的视频在暗网明码标价出售。...当黑产团伙拿到大批量偷拍或者监控视频，如在住宅楼道、车站、宾馆等隐私场所的视频后，会按照敏感及隐私程度明码标价，然后出售给以“色情网站”为主的其他黑产团伙，实现盈利。...比如摄像头盗拍，最终目的就是为了获取隐私画面，因为他们知道一定有人愿意花钱满足自己的窥私欲。 摄像头作为一个铸就平安的利器，不该是侵犯个人信息的工具。保护“摄像头时代”的个人信息极为重要。
FBI网站有组织犯罪的页面专门有介绍Cosa nostra：https://www.fbi.gov/investigate/organized-crime/hi...
解决这种情况的方法就是模仿学习 模仿学习(imitation learning)，有时也叫示范学习或者学徒学习。指有一些专家的示范，通过模仿这些专家来达到目的。...模仿学习中主要有两个方法：行为克隆和逆强化学习 1.行为克隆 其实行为克隆和监督学习一样的。它的思路就是完全复制专家的行为(克隆)，专家怎么干它就怎么干。 ...所以行为克隆并不能完全解决模仿学习的事情，就需要下面的方法 2.逆强化学习 之前介绍过需要模仿学习的原因就是因为获得不了奖励。而常规RL是从奖励函数出发去推导动作。...逆强化学习的框架如下： 还有一种第三人称视角模仿学习，在这里简单提一下。之前介绍的都是第一人称，机器人是参与主体。我们希望它在旁边看人类做就能自己学会做，这对它来说是第三人称。...把第三人称变成第一人称然后再学习的技术就叫做第三人称视角模仿学习。它的框架图如下： 模仿学习over! 课后题如下： 因作者水平有限，如有错误之处，请在下方评论区指正，谢谢！
对于个人电子产品而言，例如手机，平板电脑，便携式电脑等等，或多或少，都会涉及到隐私计算，那么什么是隐私计算呢？理解隐私计算，先要澄清“隐私”的概念，那么，什么是隐私呢？...进而，明确隐私计算分别与隐私和计算之间的关系，即隐私计算是为了实现个人隐私保护而进行的计算还是在实现了隐私保护的前提下进行的计算？最后，才是隐私计算涉及的技术和方法。 1. 什么是隐私？...一般地，隐私可以分为身体隐私、行为隐私、身份隐私、名誉隐私、肖像隐私、个人收入隐私和个人经历隐私。...隐私计算 一般地， 对隐私计算有不同的理解。一种是隐私计算是隐私保护的一部分，为了实现隐私保护而采用的技术。另一种是对隐私保护的数据进行计算，侧重在隐私数据应用的层面。...，具体是指在处理视频、音频、图像、图形、文字、数字、泛在网络行为信息流等信息时，对所涉及的隐私信息进行描述、度量、评价和融合等操作，形成一套符号化、公式化且具有量化评价标准的隐私计算理论、算法及应用技术
ONE-SHOT HIGH-FIDELITY IMITATION: TRAINING LARGE-SCALE DEEP NETS WITH RL
为什么需要ProgressRing 虽然我认为这个控件库的控件需要模仿Aero2的外观，但总有例外，其中一个就是ProgressRing。
基于分批历史数据的指数加权模仿学习方法 Exponentially Weighted Imitation Learning for Batched Historical Data 这项研究由腾讯 AI...为了解决这个问题，研究者提出一个单调优势加权的模仿学习算法来从历史数据中学习，并且可以应用到复杂非线性函数近似以及混合动作空间的问题中。...在一些条件下，该算法（尽管非常简单）可以证明策略提升的下界，并且在实验中的效果超过了其它方法，并有望为复杂游戏 AI 提供更好的模仿学习。论文中也提供了详尽的数值实验来展示所提出的算法的有效性。
这篇博文将稍后探讨高效探索 但学习一个能泛化的MDP存在困难，可能会需要很大数量的采样才能学习到一个好的策略 这个数量可能是无法实现的 替代思路：使用结构化和额外的知识来帮助约束和加速强化学习 这篇博文：模仿学习...演示视频可以在下面那个youtube链接上找到， ? So far 到此为止，我们前面博客中所述的成功都是在数据可以轻易获取，并行计算非常容易的条件下取得的。...专家提供一系列证明路径：状态和动作序列 模仿学习在对专家来说能轻易给出想要的行为的证明的条件下是非常实用的。
文章目录 一、生成隐私政策 二、HTML 隐私政策模板 三、Markdown 隐私政策模板 一、生成隐私政策 ---- 推荐使用 https://toolbox.yolo.blue/#/privacy-policy...工具 , 生成 隐私政策 , 点击下一步 , 根据收集的信息 , 以及添加的第三方 SDK , 再次点击 下一步 , 生成隐私政策 : 二、HTML 隐私政策模板 ---- 可替换文本 : 开发者名称...本《隐私政策》与您所使用的 产品名称 服务息息相关，希望您仔细阅读，在需要时，按照本《隐私政策》的指引，作出您认为适当的选择。...本《隐私政策》与您所使用的 _产品名称_ 服务息息相关，希望您仔细阅读，在需要时，按照本《隐私政策》的指引，作出您认为适当的选择。...变更 我们可能适时修订本《隐私政策》的条款。当变更发生时，我们会在版本更新时向您提示新的《隐私政策》，并向您说明生效日期。
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。...那么，如何在用户进行信息检索时保护用户的隐私呢？这或许会涉及到一种名为隐私信息检索的技术。 什么是隐私信息检索？...现代的隐私信息检索 现代的隐私信息检索方案不再基于多项式，其关键技术要素是一个具有限制交集的大集合族的设计。设 k 是一个小整数，它将 n 位消息编码成码字。...计算型隐私信息检索方案之所以具有吸引力，是因为它们避免了维护数据库的复制副本的需要，并且不会对用户隐私造成损害。 结论 近年来，隐私信息检索已经成长为一个庞大而深入的领域，并与其他领域相连。...【关联阅读】 隐私计算与区块链的融合思考 隐私计算中可信执行环境的一知半解 隐私计算之全同态加密 隐私计算中的联邦学习 从隐私到隐私计算 与代码无关的网络安全 放心用吧！
给它一段视频，它就可以随着视频实时变化。 总之，视频里有啥，它就能变啥。 看我七十二变 作者给图像生成器输入了一段BBC《行星地球》纪录片的视频，接着模型能输出猴子、猎豹、企鹅等图像。 ? ? ?...能快速根据视频内容输出图片已经很厉害了，更厉害的还在后面。 它生成可不仅仅是PPT，而是可以随着视频中物体的变化，平滑地过渡。在各种鸟类之间从容变换： ? 还能模仿多种蘑菇： ?...这段视频效果惊人，今天凌晨作者在Twitter上放出以后，目前已有300多位网友点赞。有人表示非常喜欢作者的这项研究成果。 ? 但也有细心网友发现了其中的错误。...作者表示，现在的Demo仅仅在模仿动物时比较成功，对其他种类物品的理解会出现偏差。比如在上面的视频中，BigGAN就错误地把太阳模仿成了火苗。 ? 有人向作者提问，是否是利用视频内容对模型进行训练。...作者称，模型并不是由视频训练而来，而是在ImageNet图片数据集上进行训练的。
效果不太好 稀疏奖励中的好奇心 curiosity模型中，在原来DQN的基础上，建立了Network1，用于在?_?和?_?的条件下预测输出的下一个状态，与实际...
概念： 1）不同于监督学习，强化学习被用于处理复杂的决策任务，但是决策空间巨大，强化学习需要试错，样本的复杂程度较高（sample complexity），限制了强化学习的应用场景； 2）模仿学习，...直接从专家样本中进行学习；由于比较高质量的决策行为数据，模仿学习被认为是可以降低样本复杂度的手段之一。...应用方式： 1）基于规则的规划、控制模块，还是基础的功能实现方案； 2)强化学习、模仿学习，作为规划、控制模块的备份方案，在极端场景下-conner case 或规则无法覆盖的场景，能够有效的实现相应功能模块
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