arXiv在2021年10月16日上传论文“FindingCriticalScenariosforAutomatedDrivingSystems:ASystematicLiteratureReview“，作者来自瑞典和奥地利的几个研究机构和高校。基于场景的方法在自动驾驶系统研究和工程中受到了极大的关注。由于驾驶环境的复杂性和不确定性，以及驾驶任务本身的复杂性，自动驾驶系统（ADS）或高级驾驶辅助系统（ADAS）可能遇到的驾驶场景数量几乎是无限的。因此，必须做场景识别，特别是那些不考虑则有无法接受风险的关键场景。关键场景对于设计、确认和验证（V&V，verificationandvalidati
arXiv在2021年10月16日上传论文“FindingCriticalScenariosforAutomatedDrivingSystems:ASystematicLiteratureReview“，作者来自瑞典和奥地利的几个研究机构和高校。基于场景的方法在自动驾驶系统研究和工程中受到了极大的关注。由于驾驶环境的复杂性和不确定性，以及驾驶任务本身的复杂性，自动驾驶系统（ADS）或高级驾驶辅助系统（ADAS）可能遇到的驾驶场景数量几乎是无限的。因此，必须做场景识别，特别是那些不考虑则有无法接受风险的关键场景。关键场景对于设计、确认和验证（V&V，verificationandvalidati
所有的成功都有迹可循，ChatGPT也不例外。前不久，因为对ChatGPT的评价过于苛刻，图灵奖得主YannLeCun被送上了热搜。在他看来，「就底层技术而言，ChatGPT并没有什么特别的创新，」也不是「什么革命性的东西」。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。更重要的是，ChatGPT及其背后的GPT-3在很多方面都是由多方多年来开发的多种技术组成的，是不同的人数十年贡献的结果。因此，LeCun认为，与其说ChatGPT是一个科学突破，不如说它是一个像样的工程实例。「ChatGPT是否具有革命性」是个充满争议的话题。但毋庸置疑，它确实是在此前积累的多项技术的基础上构建起来的，比
所有的成功都有迹可循，ChatGPT也不例外。前不久，因为对ChatGPT的评价过于苛刻，图灵奖得主YannLeCun被送上了热搜。在他看来，「就底层技术而言，ChatGPT并没有什么特别的创新，」也不是「什么革命性的东西」。许多研究实验室正在使用同样的技术，开展同样的工作。更重要的是，ChatGPT及其背后的GPT-3在很多方面都是由多方多年来开发的多种技术组成的，是不同的人数十年贡献的结果。因此，LeCun认为，与其说ChatGPT是一个科学突破，不如说它是一个像样的工程实例。「ChatGPT是否具有革命性」是个充满争议的话题。但毋庸置疑，它确实是在此前积累的多项技术的基础上构建起来的，比
1、绪 论云计算是分布式计算技术的一种，其最基本的概念是透过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。云计算的架构如下所示：随着云计算逐渐成为主流，云安全也获得了越来越多的关注，本文主要介绍云计算面临的威胁主要包含数据丢失、数据泄漏等安全风险，以及应对这些风险的主要措施。2、云计算面临的主要安全问题2.1滥用和恶意使用云服务攻击者使用合法的云服务来从事非法活动。例如，他们可能使用云服务在GitHub之类的网站上托管伪装的恶意软件，发起DDoS攻击，分发网络钓鱼电子邮件、挖掘数字货币、执行自动点击欺诈或实施暴
1、绪 论云计算是分布式计算技术的一种，其最基本的概念是透过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。云计算的架构如下所示：随着云计算逐渐成为主流，云安全也获得了越来越多的关注，本文主要介绍云计算面临的威胁主要包含数据丢失、数据泄漏等安全风险，以及应对这些风险的主要措施。2、云计算面临的主要安全问题2.1滥用和恶意使用云服务攻击者使用合法的云服务来从事非法活动。例如，他们可能使用云服务在GitHub之类的网站上托管伪装的恶意软件，发起DDoS攻击，分发网络钓鱼电子邮件、挖掘数字货币、执行自动点击欺诈或实施暴
1、绪论联邦机器学习（Federatedmachinelearning）又叫做联邦学习（FederatedLearning/FL），本质上也就是机器学习，但是他是将多方数据放在一起进行学习，考虑到数据的安全性和隐私性，多个合作方的数据通常不能互通，这也就造成了数据孤岛，联邦学习能够在保证数据安全与隐私的前提下实现多方共同建模，学习流程如下：各个合作方将自己的本地数据进行训练得到子模型，将训练得到的参数再上传到服务器，经过聚合后得到整体参数：图1联邦学习流程图由于联邦学习不需要共享各个合作方的原始数据就可以更新参数而备受关注，除此之外，联邦学习需要在第三方的帮助下完成，因此隐私与安全问题是联邦
1、绪论联邦机器学习（Federatedmachinelearning）又叫做联邦学习（FederatedLearning/FL），本质上也就是机器学习，但是他是将多方数据放在一起进行学习，考虑到数据的安全性和隐私性，多个合作方的数据通常不能互通，这也就造成了数据孤岛，联邦学习能够在保证数据安全与隐私的前提下实现多方共同建模，学习流程如下：各个合作方将自己的本地数据进行训练得到子模型，将训练得到的参数再上传到服务器，经过聚合后得到整体参数：图1联邦学习流程图由于联邦学习不需要共享各个合作方的原始数据就可以更新参数而备受关注，除此之外，联邦学习需要在第三方的帮助下完成，因此隐私与安全问题是联邦
ChatGPT和其他生成式AI(GAI)技术属于人工智能生成内容(AIGC)的范畴，它涉及通过AI模型创建数字内容，如图像、音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效和可访问，允许以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。近年来，大规模模型在AIGC中变得越来越重要，因为它们提供了更好的意图提取，从而改善了生成结果。随着数据和模型规模的增长，模型可以学习的分布变得更加全面和接近现实，从而产生更加真实和高质量的内容。本文全面回顾了生成模型的历史，基本组件，以及AIGC的最新进展，从单模态交互和多模态交互。
ChatGPT和其他生成式AI(GAI)技术属于人工智能生成内容(AIGC)的范畴，它涉及通过AI模型创建数字内容，如图像、音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效和可访问，允许以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。近年来，大规模模型在AIGC中变得越来越重要，因为它们提供了更好的意图提取，从而改善了生成结果。随着数据和模型规模的增长，模型可以学习的分布变得更加全面和接近现实，从而产生更加真实和高质量的内容。本文全面回顾了生成模型的历史，基本组件，以及AIGC的最新进展，从单模态交互和多模态交互。
