■摘要 Deepfakes 是一种不同于传统网络攻击的新风险，因为它们针对的是人类认知、信任和判断过程本身。虽然这对包括保险公司在内的企业造成多方面的影响，如欺诈索赔、资金被盗、虚假信息造成的声誉受损等，但通过保险很难完全转移风险。在本报告中，我们将总结在这些风险时期需要什么样的素养。 ■目录 1 - 什么是 Deepfakes？ 2 - 深度造假对公司和保险公司的威胁 1 |基于虚假信息的资金提取和欺诈2 |上级虚假指示及其对内部控制的影响3 |与外部的虚假沟通导致的声誉和信用损害 3 - 深度虚假损害与保险之间的关系 1 |与传统网络保险的关系2 |补偿和特殊条款的新动向 3 |名誉损失可
Explainable AI in Production: A Neuro-Symbolic Model for Real-Time Fraud Detection
SHAP 需要 30 毫秒来解释欺诈预测。该解释是随机的，在决策之后运行，并且需要您必须在推理时维护的背景数据集。本文对神经符号模型进行了基准测试，该模型在 Kaggle 信用卡欺诈数据集上作为前向传递本身的副产品，在 0.9 毫秒内生成确定性的、人类可读的解释。加速比为 33 倍。欺诈召回是相同的。 生产中的可解释人工智能：用于实时欺诈检测的神经符号模型首先出现在走向数据科学上。
-PTC 在云原生工作流程中将 Onshape CAD 直接连接到 NVIDIA Isaac Sim - 帮助机器人团队在几分钟内从设计过渡到真实模拟，同时保持单一事实来源 - 提供模拟就绪的机器人设计，并随着设计更改而自动更新
The Building Toys That Helped Shape Einstein's Mind
劳里·G·夏皮罗 (Laurie G. Shapiro)，史密森尼阿尔伯特·爱因斯坦 (Albert Einstein) 一生都在试图了解宇宙是如何......
