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常识论

用户态隐私的自动化识别简介

为了实现针对用户态隐私数据的有效分析保护，首先面临的挑战是如何使用自动化的方式对移动应用中广泛存在且分布离散的用户态隐私数据实现精确识别。针对这一问题，Nan等...

再谈深度学习的发展之路

2004年，执着于神经网络研究的杰弗里·辛顿获得加拿大高级研究院（CIFAR）每年50万加元的经费支持，召集为数不多的同道，启动了“神经计算和自适应感知（Neu...

什么是用户态隐私数据？一起来看看

用户态隐私数据的概念，在于隐私内容的产生来源，即源于用户使用应用的过程，而非移动设备自身。换言之，用户态隐私是指那些不依赖于移动设备自身，由用户在与应用交互过程...

用户态隐私泄露检测简介

在相关研究开始关注于自动化识别用户态隐私数据的同时，部分研究工作已经开始尝试从不同角度对可能造成用户态隐私泄露的场景实现有效检测。在移动操作系统层，根据不同应用...

信息整合理论之脑科学研究概述

现代神经心理学临床医学正在探索主观精神状态与大脑状态的确切关系。这些科学研究专注于人的身体而不是精神部分。临床医学和睡眠研究表明，意识具有不同的觉醒水平，休克、...

机器学习驱动的漏洞挖掘发现简介

最近在漏洞挖掘领域，机器学习和深度学习也有了新的进展。一个有代表性的例子是微软研究院的Learn Fuzz应用，通过学习大量输入样本来生成新的测试样本。例如通过...

移动平台的系统态隐私保护简介

随着移动操作系统平台及移动应用生态的快速发展，隐私保护越来越受到人们的广泛关注。于此同时，如何有效防止移动平台中的隐私泄露也一直是科学研究的热点问题。关于移动平...

神经网络技术发展之简析

现在提到机器学习，很多人马上就会想到深度学习。深度学习有两个重要事件2006年，多伦多大学的杰夫·辛顿研究组在《科学》上发表了关于深度学习的文章；2012年，他...

光量子计算中光子的产生和操控探测技术简析

光子的产生、操控和探测是光量子计算物理实现的三大关键技术。光子源技术为光量子计算实验产生高质量的纠缠光子。目前的主流方案是自发参量下转换技术，中国科学技术大学潘...

光量子比特的基本原理简介

光量子计算，也称为全光量子计算、光子量子计算、线性光学量子计算，指用光子编码量子比特用线性光学元件操控光量子比特的量子计算技术。光量子比特可由光的不同自由度进行...

量子计算的基本原理之简述

量子计算是一种与经典计算完全不同的、基于量子比特的全新计算技术。经典计算用比特表示0和1，比如，开关的“关”状态表示为0，“开”状态表示为1。显然，个经典比特在...

光量子计算的优势与挑战

相干时间长、单光子操控容易且精度高等，是光量子计算的重要优势。量子相干性指标，可以度量量子系统处于量子叠加状态的能力。要完成量子计算任务，量子计算的物理系统必须...

卷积神经网络（CNN）加速器设计之讨论

卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、目标检测等图片和视频处理领域B，在移动平台(如自动驾驶无人机等应用场景）有着极大的应用前景。然而，移动平台的功耗限制...

密码算法的分析方法简介

密码分析与密码设计是矛和盾的关系，二者相互促进，共同发展。设计者提出新算法的同时，会给出该算法抵抗各种分析技术的初步评估，从分析的角度支撑算法安全性。分析成功的...

机器人有哪些种类？一起来看看

当前机器人的种类有很多，不管是哪类，均已集成了不同类型的计算系统。在传统工业控制系统中，可编程逻辑控制器（PLC）使用较广，但在服务类机器人中，更多的是基于嵌入...