来说说AI攻击AI，升级的网络安全战

在近期召开的在一次网络安全会议上，100位受访行业专家中的62位认为，首轮AI强化型网络攻击很可能在接下来12个月内出现。AI的介入会进一步升级目前的网络犯罪与网络安全体系，进而成为攻击者与防御者之间军备竞赛的核心支柱之一。这种担忧并不是空穴来风。AI系统能够帮助攻击者快速收集、组织并处理大型数据库，从而对信息进行关联与识别，最终简化攻击实施门槛并加快攻击执行速度。AI自主操作可能导致其攻击本不应攻击的对象，甚至可能造成意外损失的系统。对抗性的机器学习研究表明，AI可能会被黑客攻击，从而做出完全错误的决策。

爱可可老师24小时热门分享(2020.7.7)

并不是因为竞争太激烈，而是觉得…No 15. 《SciPy 2020 Machine Learning - YouTube》No 16. No 17. ‘iTerm2 + Oh My Zsh 打造舒适终端体验’ by Tuo GitHub: http:…No 18. No 19. 有没有那么一本书，让你读到……？No 20. No 21. No 22. No 23. No 24. 现在可免费下载522页完整电子版，需者从速 //@爱可可-爱生活: GitHub: http://…No 46. 网友发的一条私信，让我深受启发，用这种形式聊聊学习工作生活里的点滴、诉诉苦、宣泄下情绪，其实挺好的，…No 48. No 49. No 50. 《LSTM and GPT-2 Synthetic Speech Transfer Learning for Speaker Recognition to Overcome Data Scarcity》

爱可可老师24小时热门分享(2020.7.5)

No 1. 《Python编程与实践》No 2. 全景模式还能这么玩？No 3. 为方便大家阅读交流，这里集中解释下微博里几类论文的筛选原则和意义：- 每天早晨分享的，是个人认为值…No 4. 初学编程，最有帮助的几点建议：· 一次只做一件事 · 理解问题，分解问题，然后再写代码 · 问…No 5. No 6. No 7. 你最想对在用/学的编程语言说的一句话是什么？No 13. 表示学习的本质 http://t.cn/A6y4vgxV No 14. Robert Lange的“Game Theory in Machine Learning”No 15. No 16. No 17. No 18. 《Debiased Contrastive Learning》No 19. No 20. 《Python数据分析（中文版）》No 21. No 22. “免费在线课程：使用spaCy做进阶自然语言处理”No 23. No 24. No 25. No 26. No 27. No 28. 《百面深度学习》No 29. No 30. 早！

文字图片OCR识别神器 没有不能复制的文字

“今天给大家分享一款神器，这一款神器在小编的这个角度上来看就是非常好用的神器了，因为在平时工作学习中，查阅资料很多地方文字都不能复制，只能死死的对这一个一个的打，也用过许多文字识别软件，但是效果很差，不是识别不了，就是准确度太低了，今天小编给大家带来的这款神器，就是解决这个文字识别问题的。”

爱可可老师24小时热门分享(2020.5.28)

0

2019年“CCF杰出工程师奖”评选结果公告

“CCF杰出工程师奖”授予在计算机工程技术及应用领域有突出成就和重要贡献者。该奖于2016年设立。CCF奖励委员会决定授予安天科技集团创始人、董事长肖新光和百度公司深度学习平台飞桨总架构师于佃海2019年“CCF杰出工程师奖”。

出击多个细分市场，ARM多款新架构中端IP一览

秋季是收获的季节，也是“收货”的季节。对于ARM这种全球首屈一指的、以知识产权为主的公司来说，在秋季自然也有一揽子货物等着用户选购。10月底，ARM推出了一系列新品，包括新的中端GPU、新的AI加速架构以及全新的显示处理模块。今天，本文就为你解读ARM在这个秋季推出的多款产品的相关信息。

从词袋到 Transformer：自然语言处理实践的十年

自2010年创立以来，著名的数据科学竞赛平台Kaggle一直是机器学习趋势演变的绝佳观察平台。在这里已经产生了几代的重大突破，吸引了成千上万的从业者以及数百万的论坛讨论。在平台上发布的各种类型的挑战中，自然语言处理如今受到了越来越多的关注。确实，近几个月以来，该领域正在见证数项令人兴奋的重大创新。最近的一个创新便是预训练语言模型transformer的问世。近日，Zelros AI公司的团队研究人员通过Kaggle平台视角，在Medium上撰文简要概述了NLP技术的发展简史。在2016年之前，解决（并赢得）Kaggle NLP挑战的标准方法是使用词袋来创建特征，以供机器学习分类器使用，例如典型的Naive Bayes。以及诸如注意力机制的改进）成为解决Kaggle上NLP任务的标准方法。这样可以进行快速实验，并可以最先进地使用NLP技术。跟踪如何在未来的Kaggle NLP比赛中使用它们将很有趣。