企业网络安全论文研究方法
社区干货
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
当前网络空间已经迈进到人工智能时代。人工智能对网络空间产生了变革性的影响,如何使用人工智能技术构建更可靠的网络安全系统就变得至关重要。具体来说,人工智能赋能安全,是指基于海量数据的基础上利用人工智能来自... 网络钓鱼检测与防护、威胁情报构建等。人工智能不仅能够提高威胁检测能力,而且还能帮助安全运营分析师辅助决策。例如从无数的学术论文、博客、新闻报道中收集威胁情报,从而对每日海量的警报日志进行自动筛选,并结合...
大数据学习架构实践|社区征文
> “大数据“,近几年来最火的词之一。虽然大数据这个词的正式产生也就10年左右,但对大数据分析却早就有之。早在互联网初期,就有很多公司通过计算机技术对大量的分析处理,比如各个浏览引擎。> 然而,大数据的真正提出却是源自2008.09.03 《Nature》专刊的一篇论文,紧接着,产业界也不断跟进,麦肯锡于2011.06 发布麦肯锡全球研究院报告,标志着大数据在产业界的真正兴起,随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。# *...
1024 分辨率下最快模型,字节跳动文生图开放模型 SDXL-Lightning 发布
调用庞大的神经网络。这样的速度限制了有快速、实时生成需求的应用场景。 **如何在提升生成质量的同时加快速度** ,是当前研究的热点领域,也是我们工作的核心目标。SDXL-Lightning 通过一种创新技术—— **渐进式对抗蒸馏(Progressive Adversarial Distillation)** ——突破了这一障碍,实现了前所未有的生成速度。该模型能够在短短 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像,将计算成本和时间降低十倍。我们的方法甚至可以在...
1024 分辨率下最快模型,字节跳动文生图开放模型 SDXL-Lightning 发布
调用庞大的神经网络。这样的速度限制了有快速、实时生成需求的应用场景。如何在提升生成质量的同时加快速度,是当前研究的热点领域,也是我们工作的核心目标。SDXL-Lightning 通过一种创新技术—— **渐进式对抗蒸馏(Progressive Adversarial Distillation)** ——突破了这一障碍,实现了前所未有的生成速度。 **该模型能够在短短 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像,将计算成本和时间降低十倍** 。我们的方法甚至可以在...
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大数据学习架构实践|社区征文
> “大数据“,近几年来最火的词之一。虽然大数据这个词的正式产生也就10年左右,但对大数据分析却早就有之。早在互联网初期,就有很多公司通过计算机技术对大量的分析处理,比如各个浏览引擎。> 然而,大数据的真正提出却是源自2008.09.03 《Nature》专刊的一篇论文,紧接着,产业界也不断跟进,麦肯锡于2011.06 发布麦肯锡全球研究院报告,标志着大数据在产业界的真正兴起,随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。# *...
1024 分辨率下最快模型,字节跳动文生图开放模型 SDXL-Lightning 发布
调用庞大的神经网络。这样的速度限制了有快速、实时生成需求的应用场景。 **如何在提升生成质量的同时加快速度** ,是当前研究的热点领域,也是我们工作的核心目标。SDXL-Lightning 通过一种创新技术—— **渐进式对抗蒸馏(Progressive Adversarial Distillation)** ——突破了这一障碍,实现了前所未有的生成速度。该模型能够在短短 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像,将计算成本和时间降低十倍。我们的方法甚至可以在...
1024 分辨率下最快模型,字节跳动文生图开放模型 SDXL-Lightning 发布
调用庞大的神经网络。这样的速度限制了有快速、实时生成需求的应用场景。如何在提升生成质量的同时加快速度,是当前研究的热点领域,也是我们工作的核心目标。SDXL-Lightning 通过一种创新技术—— **渐进式对抗蒸馏(Progressive Adversarial Distillation)** ——突破了这一障碍,实现了前所未有的生成速度。 **该模型能够在短短 2 步或 4 步内生成极高质量和分辨率的图像,将计算成本和时间降低十倍** 。我们的方法甚至可以在...
火山引擎与普华永道:隐私合规与云上安全信任如何实现?
但在国内外数据安全、隐私保护等监管要求趋严,数据泄露等安全事件频发的背景下,数据共享问题也引发了企业对数据安全、隐私保护、网络安全、数据确权、责任共担等方面的担忧。 普华永道近日举办了“建立外部数据信任——国际第三方安全鉴证报告”网络研讨会,深度解析企业建立第三方安全信任的常见问题与难点、隐私合规的挑战与应对策略、云上安全的要点,并邀请国内走在国际化前沿的科技互联网企业,分享他们的成功经验。 火山引擎云...
网络分析概述
把客户端 SDK 集成到您的游戏客户端 App 中并初始化 SDK 后,您可以调用 SDK 中的方法实现网络分析功能。
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
是指使用单眼摄像头观察并分析的动态环境,其中场景中的物体可以自由移动。单目动态场景重建对于理解环境中的动态变化、预测物体运动轨迹以及动态数字资产生成等任务至关重要。随着以神经辐射场(Neural Radiance ... 该研究的论文《Deformable 3D Gaussians for High-Fidelity Monocular Dynamic Scene Reconstruction》已被计算机视觉顶级国际学术会议 CVPR 2024接收。值得一提的是,该论文是**首个使用变形场将3D高斯拓展到单目动...
抖音「神曲」那么多,字节跳动是如何玩转亿级曲库的?
字节跳动海外技术团队有 7 篇论文入选,涵盖了**音乐分类**、**音乐标签**、**音源分离**、**音乐结构** **分析**等多个技术方向。该团队成员分布在美国、英国等国家和地区,支持了字节系产品音乐的搜索、推荐、内容... `ISMIR 2021 论文:Semi-supervised Music Tagging Transformer论文提出的半监督式 Transformer 音乐模型,能够突破传统卷积神经网络的一些表现,进一步提出了基于噪声学习和半监督学习的方法,充分利用有标记数据和无...
实现游戏对局网络分析功能
本文档介绍如何在您的 Unity 游戏工程中实现游戏对局网络分析功能。 实现步骤您需要在您的 Unity 游戏工程中调用 GNA Unity SDK 提供的接口实现游戏对局网络分析功能。您可以参见 实现网络分析(Unity) 了解游戏对局网络分析功能的实现方法。 接下来您可以测试并发布您的 App
抖音「神曲」那么多,字节跳动是如何玩转亿级曲库的?
字节跳动海外技术团队有 7 篇论文入选,涵盖了 **音乐分类** 、 **音乐标签** 、 **音源分离** 、 **音乐结构分析** 等多个技术方向。该团队成员分布在美国、英国等国家和地区,支持了字节系产品音乐的搜索、推荐... 能够突破传统卷积神经网络的一些表现,进一步提出了基于噪声学习和半监督学习的方法,充分利用有标记数据和无标注数据,大幅减少人工数据标注的工作量。该模型已经超越了现在大规模使用的深度残差网络表现。> > ...
