随着ChatGPT等智能化工具大行其道，企业是时候开始了解如何加强防范基于人工智能（AI）的网络攻击了。AI模型的自然语言生成功能天生适合于网络钓鱼攻击，它能够帮助攻击者大规模生成欺骗性邮件文本及其他内容。为了应对这种日益严峻的威胁，企业应该在加强网络钓鱼防护时参考以下7条准则。1.全面认知威胁目前，AI在网络攻击方面最重要的应用就是欺诈性内容生成，凡是能使用ChatGPT的人都可以生成格式规范、以假乱真的文本。对于企业的安全防护者，需要充分认识到，AI技术的这种本领只会变得更加强大。在LLM（自然语言处理模型）工具的帮助下，网络钓鱼内容不仅会变得更加真实，还会更有针对性，能够加入时间、地点和
一、概述 在图像处理相关的问题中，图像对准是一类典型的问题，也就是要将两幅图严丝合缝地对应起来。通常来讲，两幅图大小不一，一个是模板，一个是母图，也就是要在母图中搜寻定位到与模板图最为接近的区域。 实现的方式有很多，惯常使用的是基于准则匹配的方法和基于特征匹配的方法。基于准则匹配，就是直接地对图的灰度值矩阵进行计算操作，以特定的准则遍历整个母图，找到与目标图（模板图）最相近的子区域；基于特征匹配，就是先提取出图像特征，再基于特征进行操作。这里对基于准则匹配的图像对准基本方法做简单介绍。二、匹配准则 常见的匹配准则有SAD、MAD、SSD、MSD、NCC。前四种是基于两个矩阵的向量差做运算
一、概述 在图像处理相关的问题中，图像对准是一类典型的问题，也就是要将两幅图严丝合缝地对应起来。通常来讲，两幅图大小不一，一个是模板，一个是母图，也就是要在母图中搜寻定位到与模板图最为接近的区域。 实现的方式有很多，惯常使用的是基于准则匹配的方法和基于特征匹配的方法。基于准则匹配，就是直接地对图的灰度值矩阵进行计算操作，以特定的准则遍历整个母图，找到与目标图（模板图）最相近的子区域；基于特征匹配，就是先提取出图像特征，再基于特征进行操作。这里对基于准则匹配的图像对准基本方法做简单介绍。二、匹配准则 常见的匹配准则有SAD、MAD、SSD、MSD、NCC。前四种是基于两个矩阵的向量差做运算
众所周知，任何仪器设备的维修工作都是个技术活，可能每个人的维修策略都不同。然而，在仪器设备维修工作中，是有很多窍门的，如果能够很好地运用一些诀窍的话，维修工作才能够有条不紊地进行。从事仪器设备维修行业的朋友很多，但是大家有人知道仪器仪表维修的八大准则有哪些吗？ 1、先易后难发生故障时，尤其是发生比较复杂的综合性故障，对于解决这种故障应该先从比较容易解决的故障入手，如：检修仪器的电路板，应先检查电阻、电容、电感、二极管、三极管、保险丝、接插件、指示灯、开关等，在排除这些元件故障后，再检查集成电路、大功率管、功率模块、专用传感器、微处理器IC、接口IC、存储器IC等。2、先简后繁在维修电路时，根
众所周知，任何仪器设备的维修工作都是个技术活，可能每个人的维修策略都不同。然而，在仪器设备维修工作中，是有很多窍门的，如果能够很好地运用一些诀窍的话，维修工作才能够有条不紊地进行。从事仪器设备维修行业的朋友很多，但是大家有人知道仪器仪表维修的八大准则有哪些吗？ 1、先易后难发生故障时，尤其是发生比较复杂的综合性故障，对于解决这种故障应该先从比较容易解决的故障入手，如：检修仪器的电路板，应先检查电阻、电容、电感、二极管、三极管、保险丝、接插件、指示灯、开关等，在排除这些元件故障后，再检查集成电路、大功率管、功率模块、专用传感器、微处理器IC、接口IC、存储器IC等。2、先简后繁在维修电路时，根
尽管DNN在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释DNN如何做出决定。缺乏可解释性损害了DNN的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和AI医疗。因此，可解释DNN引起了越来越多的关注。作为解释DNN的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因/重要性/贡献分数。例如，给定一个用于图像分类的预训练DNN和一个输入图像，每个输入变量的属性得分是指每个像素对分类置信度得分的数值影响。尽管近年来研究者提出了许多归因方法，但其中大多数都建立在不同的启发式方法之上。目前还缺乏统一的理论视角来检验这些归因方法的正确性，或者至少在数学上阐
尽管DNN在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释DNN如何做出决定。缺乏可解释性损害了DNN的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和AI医疗。因此，可解释DNN引起了越来越多的关注。作为解释DNN的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因/重要性/贡献分数。例如，给定一个用于图像分类的预训练DNN和一个输入图像，每个输入变量的属性得分是指每个像素对分类置信度得分的数值影响。尽管近年来研究者提出了许多归因方法，但其中大多数都建立在不同的启发式方法之上。目前还缺乏统一的理论视角来检验这些归因方法的正确性，或者至少在数学上阐
