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鲁棒最新娱乐体验_鲁b鲁u区别(2024年12月深度解析)

内容来源：牛排名所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

贝叶斯神经网络：深度学习的新突破口大家好，最近深度学习研究是不是让你感到压力山大？是否在寻找新的创新点来突破研究瓶颈？今天，我要给大家介绍一个不那么热门但极具潜力的研究方向——贝叶斯神经网络（BNN）。贝叶斯神经网络与传统神经网络相比，有几个显著的优势。首先，它通过引入概率分布来描述网络参数的不确定性，这使得BNN在处理数据时能够更好地应对噪声和异常值，实现更高的鲁棒性。其次，BNN的代码实现相对简单，并且可以与LSTM、Transformer等流行网络结构相结合，在多种任务中显著提升模型性能。这对于希望发表论文的研究人员来说，无疑是一个极佳的选择。最近，BNN的研究成果已经登上了顶级期刊TPAMI和顶级会议Neurips。为了帮助大家在BNN领域取得突破，我整理了12篇最新的贝叶斯神经网络论文供大家学习和参考，并且附上了开源代码，以便大家直接参考和实践。希望这些资料能帮助你在深度学习的研究上找到新的灵感！

人脸识别和3D人脸识别的区别详解人脸识别是一种基于人的面部特征进行身份验证的生物识别技术。它通过计算机算法自动分析和比较人脸图像中的特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴，从而确定一个人的身份。人脸识别技术通常包括以下几个步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取和特征匹配。人脸识别的应用非常广泛，涵盖了安防监控、身份验证、智能相册和互动营销等多个领域。在实际应用中，人脸识别技术可以分为两种模式：人脸验证和人脸辨识。人脸验证用于判定两张人脸图像是否属于同一个人，常用于身份认证；而人脸辨识则是给定一张人脸图像，判断其是否在注册库中，若在则返回具体的身份信息。随着人工智能和计算机视觉技术的发展，人脸识别技术取得了显著进步，并且在硬件基础、采集便利性和拓展性方面具有优势。然而，人脸识别也面临着隐私保护和数据安全方面的挑战，因此相关的法律法规也在不断完善。近年来，人脸识别的最新进展主要集中在以下几个方面：多模态和三维识别 𐟌 多模态方法结合了不同类型的生物特征（如面部、虹膜、掌纹等），以提高识别系统的鲁棒性和准确性。此外，3D人脸识别技术也在不断发展，利用稀疏表示分类器（SRC）、Radon变换、Gabor特征等方法提取纹理和深度信息，从而实现更精确的面部特征匹配。深度学习的应用 𐟔 近年来，深度学习在特征提取和匹配过程中得到了广泛应用，显著提高了人脸识别的准确性和效率。例如，ArcFace通过加性角度边际损失（Angular Margin Loss）来优化深度人脸识别模型，进一步提升了识别精度。实时性和抗干扰能力 ⏱️ 研究者们致力于开发能够在各种复杂环境下（如不同光照条件、角度变化、遮挡等）进行高效识别的系统。例如，Sharma等人提出了一种实时面部检测系统，能够处理倾斜、闭合或不同光照条件下的面部。此外，Koc等人提出了一种新型分区选择方法，以解决遮挡问题。总的来说，虽然3D人脸识别技术在某些方面优于传统的人脸识别技术，但两者在应用场景和技术原理上有所不同。随着技术的不断进步，未来的发展方向将是两者的融合与互补，以提供更准确、更安全的身份验证服务。

深度学习干货分享：从数据预处理到模型调优大家好，今天我整理了一些深度学习的干货，绝对干货，绝对实用！希望对大家有所帮助。数据预处理技巧 𐟚€ 归一化：这个方法真的很简单，但对模型性能的提升却很大。简单来说，就是把输入数据的范围调整到同一个区间，比如[0,1]或者[-1,1]。这样可以让模型收敛得更快，性能也更好。数据增强：通过旋转、平移、翻转等方式扩充训练集，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。想象一下，原来只有100张图片，现在变成了1000张，模型自然会更强大。数据平衡：对于不平衡的数据集，可以采取欠采样、过采样或者权重调整等方法来处理。比如，正样本有1000个，负样本只有100个，那就可以给负样本更多的权重，让模型更关注它们。模型优化技巧 𐟚€ 批标准化（Batch Normalization）：这个方法在深度神经网络中特别有用。它可以加速模型训练过程，提高收敛速度。简单来说，就是让每一层的输入都保持在一个稳定的范围内。参数初始化：合适的参数初始化可以避免模型陷入局部最优解。常见的方法有高斯分布、均匀分布、Xavier初始化和He初始化等。选择合适的初始化方法可以让模型更容易找到最优解。学习率调度：使用学习率衰减策略（如StepLR、ReduceLROnPlateau等）可以帮助模型更好地收敛。简单来说，就是随着训练的进行，逐渐减小学习率，让模型更稳定。模型调优技巧 𐟚€ 超参数搜索：通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法来找到最佳的超参数组合。这个过程有点像找宝藏，找到合适的超参数组合就能让模型性能大增。模型集成：通过集成多个模型的预测结果，可以提高模型的泛化能力和稳定性。常见的集成方法有投票、平均、堆叠等。比如，把多个模型的预测结果加起来，最后取平均值，效果会更好。迁移学习：将已经训练好的模型的特征提取能力迁移到新的任务上，可以加快训练速度和提高模型性能。简单来说，就是用一个已经训练好的模型来初始化新的模型，这样新的模型会更快地收敛。解决过拟合问题 𐟚€ 正则化：使用L1正则化、L2正则化或Dropout等方法可以减少模型的过拟合现象。这些方法可以限制模型的复杂度，防止它对训练数据过拟合。早停策略：通过监控验证集的性能，在性能不再提升时停止训练，可以防止模型过拟合。简单来说，就是看到验证集的性能不再提升时，就停下来，避免过拟合。数据扩充：通过对训练数据进行增加噪声、剪切、旋转等操作，可以增加训练样本，减少过拟合发生的可能性。这样一来，模型的泛化能力也会更强。模型解释和可视化 𐟚€ Grad-CAM：通过可视化梯度信息，可以揭示深度学习模型的决策过程，帮助理解模型的行为以及哪些区域对于模型的判断有更大的影响。这个方法特别适合用来解释模型的决策过程。对抗样本攻击：通过调整输入样本的微小扰动，可以观察模型的鲁棒性，从而更好地改进模型的性能和防御能力。这个方法可以用来测试模型的健壮性。以上就是关于深度学习的一些干货内容，希望对大家有所帮助！如果有什么不懂的，随时可以问我哦！

六种人工智能漏洞挖掘技术详解随着技术的不断发展和攻击者的不断进化，对软件安全性的要求也越来越高。因此，需要不断地探索新的漏洞挖掘技术来应对这些挑战。以下是六种常见的漏洞挖掘技术，各有优势和适用场景：符号执行 𐟔 这是一种强大的静态分析技术，通过将输入变量替换为符号变量并生成约束条件，来探索程序在不同执行路径上的行为。符号执行能够深入分析程序的逻辑和行为，有助于发现隐藏在深层路径中的漏洞。模糊测试 𐟌미 这种方法通过向目标软件输入各种随机生成的测试数据来发现漏洞。它可以模拟各种异常情况，以测试软件的鲁棒性和发现潜在的崩溃或错误行为。当与符号执行等其他技术结合使用时，模糊测试可以生成更具针对性的测试用例，从而提高漏洞挖掘的效率。代码插桩 𐟛 ️ 这种动态分析技术涉及修改程序源代码或二进制代码，以便在运行时插入额外的监测代码。这有助于获取关于代码执行过程的详细信息，例如指令序列、内存访问模式等，从而揭示潜在的漏洞和异常行为。控制流程图（CFG） 𐟓Š 通过分析目标二进制文件中的控制流结构，可以识别出可疑的汇编代码序列，进而快速有效地发现未知漏洞。CFG有助于理解程序的控制结构，从而指导进一步的漏洞分析和利用。遗传算法（GA） 𐟌𑊠 这种基于自然选择和遗传学原理的优化算法可以在复杂的高维空间中搜索最优解。在漏洞挖掘中，遗传算法可以用来生成高质量的测试用例，通过迭代进化候选测试用例群体并根据特定标准选择最佳用例。人工神经网络（ANN） 𐟧 这种模仿人脑神经元网络的信息处理系统可以在漏洞挖掘中用于训练和识别可能导致错误的模式。通过分析大量的测试用例，ANN可以学习如何生成更有效的变异策略或模板，提高漏洞挖掘的效率和智能化水平。这些技术各有千秋，通常在实际应用中会根据具体的目标软件和环境选择合适的方法或方法组合来进行漏洞挖掘。

#大模型日报# ai前沿动态【提示格式对LLM性能有影响吗？】链接：论文概述：本文系统研究了不同提示格式对GPT模型性能的显著影响，发现更大的模型更鲁棒，但没有通用的最佳格式，提示格式的选择需要根据具体模型和任务进行优化，这为改进LLM评估方法和提升性能提供了重要启示。

𐟚€ ViT在语义分割中的创新应用 𐟚€ 1️⃣ 图像块级别的语义信息提取：在ViT应用于语义分割时，一个创新点是将ViT扩展到图像块级别的语义信息处理。传统上，ViT关注整个图像的全局注意力，但在语义分割中，对图像块进行更细粒度的注意力计算可以更好地捕捉局部语义。例如，可以设计一种ViT变种，允许模型对每个图像块进行独立的注意力计算，以更好地捕捉图像中不同区域的语义信息。 2️⃣ 跨层级语义信息融合：一项创新的研究方向是通过引入跨层级语义信息融合机制，使ViT更好地捕捉图像中的全局和局部语义关系。这可以通过在ViT的多层嵌入之间引入注意力机制或多尺度特征融合来实现。例如，可以设计一种网络结构，允许底层嵌入捕捉细粒度的图像信息，而高层嵌入则更关注全局语义信息，从而提高语义分割模型对图像结构的理解。 3️⃣ 自适应上下文感知的Transformer模块：在ViT用于语义分割任务中的另一创新是引入自适应上下文感知的Transformer模块。这些模块能够动态调整其注意力机制，以适应不同区域的上下文环境。例如，可以设计一种自适应Transformer模块，使得模型在处理复杂语境时能够更灵活地调整注意力的权重，提高对不同语义结构的建模能力。 4️⃣ 鲁棒性增强的多模态融合：创新的方向之一是在ViT中引入多模态信息，以提高模型对图像语义的鲁棒性。通过结合其他传感器信息（如深度信息或红外线图像），ViT可以更全面地理解图像语义。例如，设计一种多模态ViT，使其能够联合学习来自不同传感器的信息，提高语义分割模型在复杂场景下的性能。

LAMY TIPO：半金属钢笔 LAMY TIPO 是一款设计独特且性价比高的钢笔，它的笔身长度为126mm，采用侧按笔夹出芯的设计，方便快捷。笔夹采用塑料材质，而笔杆则是氧化铝材质，笔握部分和笔咀则是塑料材质，没有金属内衬。 𐟌ˆ 优点：价格亲民：这是凌美最便宜的型号之一。半金属材质：外观上显得高端，适合喜欢金属质感的朋友。适配性强：原装适配m66，日芯国芯都可以随意更换。 𐟔„ 缺点：笔咀框量大：大部分替芯吃进去后会有晃动。设计不合理：上半金属下半塑料的设计导致配重分布不均，重心偏高，使用时有不稳定的感觉。塑料笔夹容易断：鲁棒性不强，需要小心使用。 𐟏† 总结：LAMY TIPO 是一款适合有闲钱的玩家尝试的钢笔，虽然有一些小缺点，但整体表现还是值得一试的。此外，LAMY TIPO 还有全塑料款，价格为40CNY，而半金属款则为50CNY。全塑料款的笔顶有两个硕大的注塑孔，设计独特。

香港理工大学全奖PhD招生，智慧城市研究 ✨香港理工大学商学院物流及航运学系Kai Pan老师课题组✨ 𐟥𓦈功申请者将有机会在数据驱动优化、随机/稳健优化、人工智能和不确定性下的决策方面进行前沿研究，并将这些研究成果应用于智慧城市运营、能源市场、自动驾驶和供应链等领域。 𐟑谟𛢀𐟎“导师简介： Kai Pan老师现任香港理工大学（理大）商学院运营管理学副教授，同时也是运营管理理学硕士课程（MScOM）的主任。他担任INFORMS计算协会（ICS）的秘书/财务主管。Kai Pan在美国佛罗里达大学获得博士和硕士学位，在中国浙江大学获得学士学位。他曾在亚马逊（华盛顿州西雅图）担任供应链优化研究科学家，并在GE Grid Solutions（华盛顿州雷德蒙德）担任电力市场运营的电力系统工程师。他的研究兴趣包括随机和离散优化、鲁棒和数据驱动优化、动态规划及其在能源市场、智慧城市、供应链、共享出行、市场营销和交通中的应用。他的研究成果已发表在运筹学、制造和服务运营管理、INFORMS计算、生产和运营管理杂志、IISE Transactions、欧洲运筹学杂志、IEEE电力系统汇刊、Transportation Research Part B等顶级期刊上。Kai Pan是2017年享有盛誉的IISE Pritsker博士论文奖的第一名获得者。他的工作得到了香港研究资助局（RGC）和中国国家自然科学基金委员会的支持。 𐟓‘申请要求： 𐟔𘦻ᨶ𓩦™港理工大学基本入学条件 𐟔𘥅𗦜‰数学、工业工程（IE）、电气工程（EE）、计算机科学（CS）、运筹学（OR）、运营管理（OM）、统计学或其他相关背景的候选人将被考虑。 𐟔𘦜‰较强的数学背景和编程技能者优先。有相关领域研究经验者优先。 𐟎‰𐟎‰祝大家都能得偿所愿，顺利拿到全奖offer！

混合专家模型：科研新突破 𐟔 "混合专家模型"是一种创新的机器学习方法，它将不同领域的专业知识融合在一起，从而构建出更为强大和全面的预测模型。通过结合多个领域的专家系统，这种模型在面对复杂多变的问题时能够展现出卓越的性能。 𐟌Ÿ 混合专家模型的独特之处在于，它能够从多个专业领域中提取信息，综合各领域的优势，从而更好地解决跨学科挑战。通过采用深度学习和传统机器学习方法的结合，这种模型在数据驱动的背景下，展现了更高的灵活性和鲁棒性。 𐟏尟’𜰟�— 论是在金融领域的风险评估，医疗保健的疾病诊断，还是在工业生产中的质量控制，混合专家模型都展现出其在提高准确性和效率方面的巨大潜力。这个前沿的技术不仅拓展了机器学习的应用领域，更为解决实际问题提供了全新的可能性。混合专家模型，引领着未来智能决策和问题解决的创新浪潮。

大型语言模型的安全防御：现状与挑战随着大型语言模型的普及，了解其安全漏洞变得至关重要。最近的研究表明，文本优化器可以生成越狱提示，绕过审查和对齐。作者从丰富的对抗性机器学习研究中汲取经验，用三个问题来分析这些攻击：在这个领域，哪些威胁模型是实际有用的？基线防御技术在这个新领域的表现如何？大型语言模型的安全性与计算机视觉有何不同？作者评估了针对大型语言模型的领先对抗攻击的几种基线防御策略，并讨论了每种策略在哪些情况下可行且有效。特别是，作者关注三种类型的防御：检测（基于困惑度的），输入预处理（改述和重新分词），以及对抗性训练。作者讨论了白盒和灰盒设置，并讨论了每种防御措施的鲁棒性和性能权衡。作者发现，现有离散文本优化器的弱点，加上优化的相对较高成本，使得标准自适应攻击对大型语言模型的挑战更大。未来的研究将需要揭示是否可以开发出更强大的优化器，或者大型语言模型领域的过滤和预处理防御强度是否比计算机视觉领域更大。

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