AI传感器的应用(1)|算法|光学|鲁棒性_网易订阅
例如,通过结合卷积神经网络和决策树的应用,展示了混合近传感器-传感器应用的概念,这种方法在保持准确性的同时减少了能耗。认知无线传感器网络中的频谱管理:通过对频谱检测和决策技术的研究,提出了快速多目标差分进化算法和基于分布式策略估计Q学习的信道和功率联合决策算法,这些方法旨在降低协作通信开销并减少能量消耗,从而...
闲鱼为什么大量用户被封号?|算法|密钥|应用程序|用户文档_网易订阅
常用算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。非监督学习:在没有标记数据的情况下,通过识别数据中的异常模式来检测欺诈。常用算法包括聚类和异常检测算法。深度学习:当有大量数据时,可以使用深度学习模型如神经网络,以提高检测复杂欺诈模式的能力。模型评估与优化交叉验证:使用交叉验证来评估模型的性能和...
物联网入侵检测与机器学习
基于这种数据驱动技术的入侵检测系统主要分为三类:基于机器学习的IDS按其细分(决策树,支持向量机,朴素贝叶斯,K近邻,随机森林),基于深度学习的IDS(人工神经网络,卷积神经网络,循环神经网络)和基于层的IDS系统(感知层,网络层,应用层)[7]。本文针对人工智能相关检测技术的分类标准主要分为以下几点:首先,这种检...
端到端的基于深度学习的网络入侵检测方法
而人工特征数据集中对Bot的检测效果最好的是决策树算法,其准确率为99.98%,F1值为99.92%。对LOIC-UDP和HOIC的检测准确率最高的是决策树算法,分别为100%和99.99%。可以看到本文算法提取的特征检测攻击效果与人工特征持平,在Bot检测中略有优势。需要指出的是,这些指标较高的原因有可能是攻击类别较...
人工智能模型的局限性探讨——以金融行业为例
因此,可能需要优先考虑具有高解释性的模型,如决策树、逻辑回归等。此外,随着人工智能技术的发展,可解释性人工智能XAI(ExplainableArtificialIntelligence)的使用可以很大程度上解决人工智能模型不透明性的问题(DGUNNING,JCHOI,TMILLER.etal,2019)。第四,数据兼容性,由于金融数据的来源差异性很强,所...
寒武纪联合创始人刘道福:智能芯片技术是行业智能化的重要推力
而在医疗领域,智能芯片则侧重于视觉技术的应用,比如医学影像的智能识别等(www.e993.com)2024年9月1日。刘道福介绍道:“以辅助诊疗为例,因为不同医生的经验与技能是千差万别的,通过AI的辅助,能将顶级医院及医生的经验和技术融入到AI决策系统里,继而共享给一些医疗能力弱的医院,比如县级和乡镇医院,实现医疗的公平化。”...
合肥市大数据企业认定管理办法
(1)数据分析挖掘:机器学习技术、统计分析技术、遗传算法、模糊集方法、挖掘对象、决策树方法、神经网络技术、数据库技术、语义引擎、专业模型算法分析等。(2)大数据咨询:大数据管理咨询,大数据系统咨询、大数据标准编制等。4、大数据呈现和应用:此类公司主要从事大数据可视化产品的研发,并结合相关专业知识和商业背景,揭示...
中国金融业信息安全调研报告:金融行业成数据泄漏重灾区,内部威胁...
银行保险机构应采用防火墙、入侵检测、防病毒等网络安全技术措施,及时处置无线网络安全事件,防止无线网络感染和传播病毒等恶意程序,防范无线网络遭受入侵和攻击风险。1.3合规成为常态需求金融机构需长期投入安全建设中国网络安全等级保护2.0将在2019年12月1日正式实施,对金融企业在云计算、移动互联网、大数据等新技术方...
RSA创新沙盒top10,最终赢家是?
此外,传统的攻击检测平台的工作机制通常是分析网络和安全设备(如入侵检测系统)的大量日志告警,进行关联分析,最后还原出恶意攻击。然而多年来,设备日志告警的置信度不高等问题导致绝大多数平台告警是误报,也造成了企业的安全团队持续处于警报疲劳的状态。为此,该公司推出的0day攻击实时检测平台Capsule8,在发生攻击时通过...
华南农大教师抄袭多篇论文仍在岗 博士学位被取消
《数据挖掘中决策树分类算法研究与应用》一文;2015年发表的一篇文章(《Novelheuristicdual-antclusteringalgorithmfornetworkintrusionoutliersdetection》)中,八成内容来自2008年南京理工大学郑晓露硕士论文《一种蚂蚁聚类算法及其在入侵检测中应用的研究》,其内文唯一改动是将作者内文中的一个词语做了修改(“...