How AI Is Changing Finance: A Closer Look at the Sector’s Digital Transformation
人工智能（AI）正在以几年前无法梦想的方式彻底改变财务部门。曾经是通过手动输入数据，严格的规则和本能决策来越来越快地变得更快，更聪明且越来越注重数据的世界，这是一个曾经是Drudge工作的世界。从捕捉欺诈...阅读更多»帖子AI如何改变金融：仔细研究该行业的数字化转型首先出现在大数据分析新闻中。
Universally Instance-Optimal Mechanisms for Private Statistical Estimation
我们考虑了在差异隐私的约束下，实例 - 最佳统计估计的问题，机制必须适应输入数据集的难度。我们证明了使用新的差异来确定实例特定的下限，并证明它是局部统计估计的局部最小值最佳率。我们提出了两种新的机制，这些机制在实例上是最佳的，对于对数因素而言，对于一般估计问题而言。我们的第一感机理，总变化机制，建立在指数机制上，总近似值……
New algorithm unlocks the power of quantum machine learning
一项新的研究针对特征选择，这是机器学习的关键步骤，该算法确定输入数据的哪些部分与做出准确的预测最相关。新算法解锁了量子机器学习的力量，首先出现在高级科学新闻上。
A guide to Amazon Bedrock Model Distillation (preview)
这篇文章介绍了 Amazon Bedrock 模型蒸馏的工作流程。我们首先介绍 Amazon Bedrock 中模型蒸馏的一般概念，然后重点介绍模型蒸馏中的重要步骤，包括设置权限、选择模型、提供输入数据集、启动模型蒸馏作业以及在模型蒸馏后对学生模型进行评估和部署。
UCSB 安全分析专家、GigaHackers 博客作者、Cyber Prosvet 奖获得者 Oleg Labyntsev 向 Cyber Media 门户网站介绍了渗透测试和 redtim 框架内网络钓鱼攻击的具体情况项目、用户最敏感的话题以及在进口替代的情况下使用社会工程进行攻击的具体情况 进行安全分析的典型基础设施是什么？它包含哪些元素？ Oleg Labyntsev：如果使用进行测试的话？社会工程，那么就需要准备一个专用的服务器和域来部署基础设施进行测试。正确配置邮件服务器、DNS 服务器，准备网络钓鱼前端 - 用户单击网络钓鱼链接时将看到的 Web 界面，设置输入数据的日志
The Applications of Generative AI in Various Industries
生成式 AI 是指一类人工智能模型，旨在通过从现有数据中学习模式来生成新的原创内容。生成式 AI 模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和 GPT-4 等转换器，可以通过理解和模仿输入数据的底层结构来创建文本、图像、音乐等。与专注于识别模式和做出预测的传统 AI 不同，生成式 AI 可以产生通常与人类创造的内容难以区分的新颖输出。这种能力使其在各种应用中具有无价的价值，它可以增强创造力、效率和创新。在本文中，我们将探讨生成式 AI 在各个行业中的应用。此外，我们将分析生成式 AI 的挑战和道德考虑，并向您展示如何安全负责地使用生成式 AI。那么，让我们开始吧！生成式人工智能生成式人工智能：简介生
Deepmode AI Pricing, Features, Details, Alternatives
Deepmode AI 是一款先进的深度裸体工具，它利用人工智能从上传的照片中生成超逼真的图像。它利用复杂的算法和机器学习技术来创建高度详细和可定制的图像。该工具是人工智能驱动应用程序日益增长的趋势的一部分，旨在增强数字内容创作的创造力和个性化。Deepmode AI 如何工作？Deepmode AI 旨在满足各种用户需求，无论是用于个人用途、营销还是创意项目，它都以制作逼真和细致入微的图像的能力而脱颖而出。人工智能通过分析输入数据并应用 [...] 来处理图像
在上一篇文章中，我讨论了给定数据集的 DNF 最小化的复杂性。具体来说，给定一个输入/输出对的数据集，计算与 一致的最小 DNF 有多难？在这篇文章中，我们将研究这个问题的一个变体，其中要求数据集为 中的每个点指定一个标签。DNF 真值表最小化。DNF 真值表最小化是 DNF 最小化的变体，其中输入数据集是函数 的真值表。对数据集的额外约束只能使问题变得更容易，实际上，使用 Set-Cover 的贪婪近似，可以在多项式时间内将真值表最小化近似到 的一个因子以内。第一个下界由 Masek 于 1979 年证明，表明确切的变体是 NP 难的。他的结果从未发表过，尽管后来 Umans、Villa 和
Proof of reserves is proof of nothing
储备证明在加密平台上风靡一时。其理念是，如果平台能够向客户证明他们的存款与平台上的等价资产完全匹配，那么他们的存款就是安全的。如果他们用来证明这一点的机制使用加密技术，那就更好了。加密技术解决方案肯定比传统的财务账户和审计可靠得多——毕竟，FTX 通过了美国 GAAP 审计。不，它们不是。像币安这样的交易所所做的储备证明并不能证明客户存款是安全的。这只是欺骗潜在投机者放弃资金的障眼法，就像声称交易所和平台经过“审计”或有“保险”一样。加密世界里没有审计，没有保险，正如我将解释的那样，储备证明根本证明不了什么。最大的加密交易所币安使用 Merkle 树储备证明。以下是它的描述：Merkle 树是
What is data operations (DataOps)?
当我撰写有关 AI 的文章时，我经常提到数据操作，以及它对大多数 AI 解决方案的重要性。如果没有适当的数据操作，您很容易陷入这样的境地：处理必要的数据将变得过于困难和昂贵，以至于 AI 业务案例毫无意义。因此，为了稍微澄清一下，我想让您了解它的真正含义。数据操作是以安全且经济高效的方式获取、清理、存储和交付数据的过程。它是业务战略、DevOps 和数据科学的混合体，是许多大数据和 AI 解决方案的底层供应链。数据操作最初是在大数据领域创造的，但在后来几年已成为一个更广泛使用的术语。数据操作是最重要的竞争优势正如我之前在许多帖子中提到的那样，当试图击败竞争对手时，我认为数据操作比算法开发更重要
PUBLICATION NOTICE: Spatial Downscaling Disease Risk Using Random Forests Machine Learning
链接：http://dx.doi.org/10.21079/11681/35618报告编号：ERDC/GRL TN-20-1标题：使用随机森林机器学习空间降尺度疾病风险 作者：Sean P. Griffin 已批准公开发布；分发不受限制 2020 年 2 月目的：对于国防部 (DoD) 以及更广泛的国内和国际公共卫生界来说，蚊媒疾病都是一个重大的公共卫生问题。需要彻底掌握这些疾病的空间分布、模式和决定因素，才能真正了解它们对公共卫生造成的威胁（Pages et al. 2010）。这些信息即使有，通常也只是在次国家到区域范围内。当疾病表现出较高的局部变异时，此类数据无法满足战术级应用（Rytk
