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    在 ASP.NET Core 中使用 AI 驱动的授权策略限制站点访问

    ASP.NET Core 引入声明授权机制,该机制接受自定义策略来限制对应用程序或部分应用程序的访问,具体取决于经过身份验证的用户的特定授权属性。在上一篇文章中,即于 2019 年 6 月发行的 MSDN 杂志中的《ASP.NET Core 中支持 AI 的生物识别安全》(msdn.com/magazine/mt833460),我提出了一个基于策略的模型,用于将授权逻辑与基础用户角色分离,并展示了在检测到未经授权的入侵时,如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。在第二篇文章中,我将重点讨论安全摄像头的连接性、将数据流式传输到 Azure IoT 中心、触发授权流,并使用内置在 Azure 机器学习中的异常检测服务评估潜在入侵的严重性。

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    “数学之美”系列七:信息论在信息处理中的应用

    我们已经介绍了信息熵,它是信息论的基础,我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。 先看看信息熵和语言模型的关系。我们在系列一中谈到语言模型时,没有讲如何定量地衡量一个语言模型的好坏,当然,读者会很自然地想到,既然语言模型能减少语音识别和机器翻译的错误,那么就拿一个语音识别系统或者机器翻译软件来试试,好的语言模型必然导致错误率较低。这种想法是对的,而且今天的语音识别和机器翻译也是这么做的。但这种测试方法对于研发语言模型的人来讲,既不直接、又不方便,而且很难从错误率反过来定量度量语言模型。事实上,在贾里尼

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