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加州大学伯克利分校 CS 280：计算机视觉高级主题
计算机视觉旨在开发能够复制人类大脑最令人惊叹的能力之一的算法：仅从到达眼睛的光线推断外部世界的属性，并利用这些信息控制现实世界的行为。我们可以确定物体距离我们有多远，它们相对于我们的方向如何，以及它们与其他各种物体的关系。我们可以准确地猜测它们的颜色和纹理，并且可以识别它们的语义类别，例如椅子和桌子。我们可以分割出特定的物体并随时间跟踪它们，例如在球场上穿梭的篮球运动员。我们可以使用从图像或视频中提取的信息来操纵现实世界中的物体并在环境中导航，同时避开障碍物。
对一些在尼日利亚卡诺（Gwale
全球经济在相互联系上蓬勃发展，AI使公司征服了这些要求。[5]要求预测，一旦经过教育的猜测就成为一门科学。AI分析历史数据，消费者行为甚至社交媒体情绪，以难以置信的准确性来预测未来的需求。[6]公司可以主动分配产品，优化产品开发，并确保其客户在需要时拥有所需的东西。，但是通往明智的未来的道路并非没有障碍。对大数据的依赖提出了数据隐私问题。公司必须优先考虑公平的数据实践并遵守严格的法规。有技术限制；实施AI解决方案可能需要复杂的数据结构和专业知识，这可能是某些人的障碍。[7]投资也很关键。
产品信息手册 - 认证吊索
也称为 3 Fast® 系统 Check-Fast® 系统旨在提高施工现场的安全性。圆形吊索产品上的 3 Fast® 标签和外部警告指示器 (EWI) 可对内部承重芯纱进行通过/未通过检查。可以检测到因紫外线 (UV) 光降解、纤维对纤维磨损、疲劳和严重过载而对芯纱造成的损坏。如果吊索错误地超过额定容量，EWI 会在吊索失效之前消失。吊索检查员现在有了一个 GO/NO-GO 检查设备，而不必依靠主观的手动检查来对承重芯纱是否状况良好做出有根据的猜测。该安全系统适用于由授权的 Slingmax® 经销商制造的高性能 K-Spec® 纤维圆形吊索或聚酯圆形吊索。
2021 年数字与数据智库白皮书 - IATA
在当今的零售生态系统中，重点仍然是使用行为和情境客户数据以及分析和算法来提出建议。这是在客户积极参与有限的情况下发生的，就好像零售商需要猜测，尽管客户希望如此。客户往往需要投入时间和精力来保护自己免受公司收集其数据而向他们发送的无关营销垃圾邮件。但是，当零售商和客户同意合作时，情况就不必如此。零售商可以直接找到来源并让客户透露他们的偏好。因此，让客户自行发布有关其旅行需求和偏好的凭证的想法，以便供应商可以更准确地提供满足这些需求的商品和服务，并使用智能代理“代表客户”并在市场上搜索优惠。
RSA的增强版本可提高安全性
摘要 - 随着今天的一切都变得数字化，因此必须维持在线交易的高级安全性。Rivest，Shamir和Adleman（RSA）算法数十年来用于提供在线安全性。在本文中，我们引入了一种方法，该方法比原始RSA算法更安全，通过进行一些修改。我们的方法消除了转移n的需求，即两个随机质数的乘积，在公共密钥中，入侵者很难猜测N的因素，因此加密消息仍然可以免受攻击者的侵害。因此，这种方法为通过公共密钥密码学传输和接收消息提供了更安全的途径。我们还通过传统的RSA算法对所提出的算法进行了比较分析。
组合频率差异用于识别设计...
> 我们最好的猜测是，您假设 NIST 要求在“类别 5”的指定度量中执行 >=2^272 > 次操作，并且 2^271.18 是此度量的评估值。但这里的假设并不正确。> NIST 尚未发布其“类别”成本指标的明确定义。如果 NIST 在某个时候确实发布了其成本指标的明确、稳定的定义，那么它也应该允许所有提交者相应地设置他们的“类别”分配。> > 请注意，通过选择一个成本指标，将不切实际的低成本分配给攻击中使用的操作，可以使任何密码系统听起来更容易被破解；RAM 访问只是一个例子。如果相同的操作不是针对 AES-m 或 SHA-n 的攻击的瓶颈，那么这可以分别逆转与 AES-m 或 SHA-n 的比较。
远程运输计划大都市...
没有数据的计划是一个猜测，在没有地图的黑暗中寻求寻路。即使有最佳数据，一些视野仍然遥远，一些结果无法预测。制定远程运输计划，在最佳情况下，为整个州提供一条路线并不容易。尽管存在所有障碍，但前进的2040却与过去的LRTP偏离了以下三个主要原因：1）它是数据驱动的，以目标为导向； 2）目标是明智的 - 特定，可衡量，可实现的，相关的和基于时间的； 3）它包含了自行车的活动计划和首个运输总体计划。转向LRTP开发的总体变化来自与公共和私人合作伙伴的交通社区中的建筑和增强关系的加强，以及对透明度的承诺。考虑到这一点，我们将此LRTP视为建立罗德岛运输未来的基础。