头部来源于SouthChinaMorningPost一波未平，一波又起。JPEX的烂摊子还未处理完，香港加密领域再度爆出丑闻，而且无独有偶，还是交易所。11月25日，香港警方召开发布会，通报了该平台的有关情况，据香港当局报告称，有145名用户成为无牌加密货币交易所Hounax诈骗案的受害者。香港证监会透露，截至本周一，已接获18宗有关交易所的投诉，涉案金额在12000港元至1000万港元区间。目前，该事件已造成1.48亿港元的损失。值得注意的是，香港证监会称9月份就已收到第一例关于该平台的投诉，而在展开调查后，在11月1日将该平台列为可疑平台，并发出了风险警示。但对已面临损失的用户而言，该警示
11月5日，由广东省工业和信息化厅、广东省科学技术厅、广东省教育厅、深圳市人民政府主办的2023工业软件生态大会在广东省深圳市召开。开幕式上，备受关注的云几何内核开源平台——OpenGeometry开源社区正式发布。这意味着在几何引擎领域将通过开源这个模式以期实现更多的突破和创新，助力中国工业软件高质量发展。在发布仪式上，北师大港浸大的单肖文教授代表全体嘉宾表示：OpenGeometry开源社区对中国工业软件界意义很大，是构筑工业软件的“根”，只有“根”扎得深，工业软件的树才能枝繁叶茂。值得一提的是，此次发布，子虔科技云CAD负责人被OpenGeometry开源社区邀请为第一批特聘专家，共建云
微软最新研究再次证明了提示工程的威力——无需额外微调，无需专家策划，仅凭提示，GPT-4就能化身“专家”。使用他们提出的最新提示策略Medprompt，在医疗专业领域，GPT-4在MultiMedQA九个测试集中取得最优结果。在MedQA数据集(美国医师执照考试题)上，Medprompt让GPT-4的准确率首次超过90%，超越BioGPT和Med-PaLM等一众微调方法。研究人员还表示Medprompt方法是通用的，不仅适用于医学，还可以推广到电气工程、机器学习、法律等专业中。这项研究在X（原Twitter）一经分享，就引发众多网友关注。沃顿商学院教授EthanMollick、Artifici
一、MySQL8.0势在必行据权威数据库技术排名网站DB-Engines今年4月的最新数据，MySQL是全球最流行的开源数据库，没有之一。在所有数据库排名中，MySQL仅次于Oracle，“屈居”亚军之位。但大家从截图中可以看出，MySQL与Oracle的得分差距已经非常小了。“开源壮年”数据库MySQL自1995年发布1.0版本以来，迄今已经走过了28个年头。从诞生之初的“玩具型”数据库，到如今互联网行业的事实标配，它之所以流行，可归结为以下几点。开源免费：MySQL是一个开源的数据库管理系统，不仅性能卓越，而且是完全免费的，对于个人开发者和中小企业非常友好。多语言支持：MySQL支持多种编
在 EmTechMIT，专家们探讨了在企业中采用生成式 AI 的挑战和好处，包括开源生成式 AI模型的优缺点。本周早些时候，在麻省理工学院技术评论（MITTechnologyReview）主办的EmTechMIT会议上，人工智能在演讲中占有重要地位。随着实验生成式人工智能的压力越来越大，组织正面临着一系列挑战，从特定领域的准确性等实际问题到安全和隐私风险。生成式人工智能已经在企业环境中找到了多样化的应用。IBMInfrastructure 首席技术官兼创新总经理 HilleryHunter 在她的演讲“生成式 AI 世界中的数据影响”中指出，早期用例包括供应链、客户支持、合同和法律。“企业开始
第四章、生态系统服务评估1、InVEST模型原理与模块2、产水服务l数据需求与制备：3、土壤保持科研必备一、基于ArcGISPro、Python、USLE、INVEST模型等多技术融合的生态系统服务构建生态安全格局理解使用地理数据，使用掌握Python的相关模块和库，掌握ArcGIS Pro的空间分析与制图技能；从专题上教会您：掌握安全评价指标体系的构建与计算；掌握突变模型在指标集成中的作用；掌握生态安全评价时空过程分析与趋势预警的方法。本课程将基于对区域生态变化的趋势和内在关系的理解，结合生态问题诊断、生态功能需求评估和景观格局规划，助力保障生态系统的功能性与服务性。第一章、生态安全评价理论
指标、日志、链路是服务可观测性的三大支柱，在服务稳定性保障中，通常指标侧重于发现故障和问题，日志和链路分析侧重于定位和分析问题，其中日志实际上是串联这三大维度的一个良好桥梁。但日志分析往往面临成本和效果之间的权衡问题，没有完美的方案只有适合的方案，本文将结合实战经验，介绍一种日志分析的实现，分析如何在稳定性保障中用好日志这个维度，以及日志如何与指标、链路相互配合形成故障定位的最佳实践。日志分析难点1）规范问题：服务模块的语言和框架各异，日志格式不规范，分析困难；2）管理问题：微服务模块众多，日志收集和管理困难；3）成本问题：日志的保存和计算分析需要消耗大量的资源，主要是存储计算资源，使用成本高
了解监督学习、无监督学习和半监督学习的特征，以及它们在机器学习项目中的应用方式。在人工智能技术的讨论中，监督学习往往会得到最多的宣传，因为它通常是用于创建人工智能模型的最后一步，用于图像识别、更好的预测、产品推荐和潜在客户评分等。相比之下，无监督学习往往在人工智能开发生命周期的早期在幕后工作：它通常被用来为监督学习的魔力展开奠定基础，就像让经理大放异彩的繁重工作一样。正如后面所解释的，这两种机器学习模式都可以有效地应用于业务问题。在技术层面上，监督学习与无监督学习之间的区别在于用于创建算法的原始数据是预先标记（监督学习）还是未预先标记（无监督学习）。让我们开始吧。什么是监督学习？在监督学习中，
学术造假有了GPT-4，变得更容易了。这两天，一篇刊登在Nature上的新闻表示，GPT-4生成的造假数据集，第一眼还真不一定看得出来。除非请来业内专家仔细对数据集进行评估，才能发现个中细节的不合理性。这个新闻的来源是一篇发表在JAMAOphthalmology上的论文。论文使用GPT-4为一项医学学术研究生成了一个假数据集，发现它不仅能创造出看似合理的数据，甚至还能用来准确支撑错误的论文观点。对此，有网友表示十分理解：大模型最重要的能力就是生成“看似合理的文本”，因此它非常适合干这活儿。还有网友感慨：技术“有良心”的程度，也就和用它的研究人员一样了。所以，GPT-4创造的假数据究竟长啥样？G
基于动态权衡的启发式A*算法实现机器人栅格地图路径规划路径规划是机器人领域中的一个重要问题，它涉及到如何让机器人在给定的地图上找到一条最优路径以达到目标位置。在本文中，我们将介绍一种基于动态权衡的启发式A*算法，用于实现机器人在栅格地图上的路径规划。我们还将提供相应的MATLAB代码来帮助读者理解和实现该算法。算法概述启发式A*算法是一种常用的路径规划算法，它通过综合考虑启发式函数和代价函数，在搜索过程中动态地权衡路径的选择。在栅格地图中，每个格子可以表示为空闲空间或障碍物。机器人可以在空闲格子上移动，但不能穿越障碍物。算法的目标是找到从起点到目标点的最短路径。算法步骤下面是基于动态权衡的启发
