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Nginx
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Linux
可信计算论文精读
信息系统安全导论第五章之
可信计算
一、
可信计算
概论1.1
可信计算
的定义
可信计算
是增强信息系统安全的一种行之有效的技术。它基于一个硬件安全模块,建立可信的计算环境。
解包
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2023-07-28 01:27
学习记录
网络安全
「TCG 规范解读」TCG 规范架构概述(上)
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可信计算
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概述
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CVPR_2023】3D-Aware Face Swapping
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CVPR_2023】3D-AwareFaceSwapping前言Abstract1.Introduction2.RelatedWorkFaceSwapping.3D-AwareGenerativeModels.GANInversion
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人脸相关科研笔记【AI换脸】
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HDC.Cloud 2021剧透:六大创新产品、开发者年度盛宴即将开启
HDC.Cloud2021)媒体预沟通会在京召开,华为技术有限公司高级副总裁、云与计算BG副总裁张顺茂在会上表示,华为将在HDC.Cloud2021重磅发布六大创新技术和产品,所涉及的领域包括云原生、人工智能、数据库、多方
可信计算
CSDN云计算
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2023-07-27 04:08
云原生
云计算
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云原生
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华为开发者大会2021
HDCCloud
操作系统
可信计算
实验:TPM模拟器的安装与环境配置
一、TPM模拟器安装配置①安装配置依赖在终端的命令行界面输入:sudoaptinstalllcovpandocautoconf-archiveliburiparser-devlibdbus-1-devlibglib2.0-devdbus-x11libssl-dev点击回车,输入:sudoaptinstallautoconfautomakelibtoolpkg-configgcclibcurl4-g
Eran_
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2023-07-26 17:27
ubuntu
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CTR预估
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(十七)--ESMM: Entire Space Multi-Task Model
ESMM:EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate论文总结本文介绍阿里妈妈团队发表在SIGIR’2018的论文《EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate
dby_freedom
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2023-07-26 00:29
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】Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation
Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGenerationvideo-to-videoAbstractIntroductionMethodDiffusionModelsLatentDiffusionModelOne-shotVideoGenerationOurTune-A-Videoattentionblo
_企鹅_
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2023-07-25 23:30
论文精读
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论文笔记-Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(CLIP)
论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.00020博客:https://openai.com/blog/clip/代码:https://github.com/OpenAI/CLIP
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升不上三段的大鱼
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IEEE_2023_6】FlowFace++: Explicit Semantic Flow-supervised End-to-End Face Swapping
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CVPR_2023_6】FlowFace++:ExplicitSemanticFlow-supervisedEnd-to-EndFaceSwapping一、前言AbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKIII.PROPOSEDMETHODA.FaceSwappingNetworkSharedFaceEncoder
旋转的油纸伞
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2023-07-25 14:02
人脸相关科研笔记【AI换脸】
计算机视觉
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Swapping
AI换脸
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LLM 大语言模型 & Prompt Technique
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WebShop:TowardsScalableReal-WorldWebInteractionwithGroundedLanguageAgents面向可扩展的基于语言引导的真实世界网络交互链接:https://arxiv.org/abs/2207.01206摘要:现有的用于在交互环境中引导语言的基准测试要么缺乏真实世界的语言元素,要么由于数据收集或反馈信号中涉及大量人类参与而难以扩展。为了弥合这一
Zeeland
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2023-07-25 12:20
chatgpt专栏
prompt
人工智能
GPT
chatgpt
【NLP经典
论文精读
】Attention Is All You Need
AttentionIsAllYouNeed前言Abstract1.Introduction2.Background3.ModelArchitecture3.1EncoderandDecoderStacksEncoderDecoder3.2Attention3.2ScaledDot-ProductAttention3.2.2Multi-HeadAttention3.2.3Applicationsof
HERODING77
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2023-07-24 18:40
LLM
NLP经典论文
人工智能
自然语言处理
语言模型
transformer
attention
生成模型理解
参考文章:http://www.cbww.cn/news/55654.shtml文章目录自编码器Autoencoder潜在表示(latentrepresentation)VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐
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摘要导言相关工作
ICUD
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2023-07-23 01:07
深度学习
Matcher: Segment Anything with One Shot Using All-Purpose Feature Matching
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Matcher:SegmentAnythingwithOneShotUsingAll-PurposeFeatureMatching论文链接:[2305.13310]Matcher:SegmentAnythingwithOneShotUsingAll-PurposeFeatureMatching(arxiv.org)代码链接:aim-uofa/Matcher:Matcher:SegmentAnyth
小毛激励我好好学习
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2023-07-21 00:09
语义分割
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OneShot
SAM
【Whisper】《OpenAI Whisper 精读【
论文精读
】》学习笔记
方法Whisper在论文中表示使用单模型(singlemodel)来完成多个语音任务(multitask),李沐教授认为优点是设计上比较干净;I.关于单模型效果的疑问但是他同时也提出了两个疑问:使用单模型会不会跑得不够快(因为保证多任务的性能需要大参数的模型)假设同时能做五个任务,假设有一个任务做得比较差,怎么办[34:42]2.“多个任务的性能如何取舍呢?”
songyuc
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whisper
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「TCG 规范解读」TCG 规范架构概述(下)
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可信计算
组织(TtrustedComputingGroup,TCG)是一个非盈利的工业标准组织,它的宗旨是加强不同计算机平台上计算环境的安全性
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可信计算
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可信计算
TEE
度量
A Gentle Introduction To Graph Neural Networks
零基础多图详解图神经网络(GNN/GCN)【
论文精读
】_哔哩哔哩_bilibili图神经网络(GNN/GCN)博客原文地址:AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks
-小透明-
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2023-07-19 06:53
AI论文精读--李沐
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深度学习
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论文精读
系列:Relaxed Dot Plots
论文题目:《RelaxedDotPlots:FaithfulVisualizationofSamplesandTheirDistribution》论文作者:NilsRodrigues;ChristophSchulz;SorenDoring;DanielBaumgartner;TimKrake;DanielWeiskopf主创来自德国斯图加特大学可视化研究中心该研究中心研究方向:科学可视化:数字人文
玄魂
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信息可视化
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系列:SizePairs
论文题目:《SizePairs:AchievingStableandBalancedTemporalTreemapsusingHierarchicalSize-basedParing》论文作者:ChangHan,AnyiLi,JaeminJo,BongshinLee,OliverDeussen,YunhaiWanTreemap简介引用http://www.tuzhidian.com:3000/ch
玄魂
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LLM Prompt Technique
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下面为笔者最近看的一些prompttechnique领域的新兴论文以及对应的总结,分享给大家一起学习。持续更新中…Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels思维链提示引发大型语言模型的推理能力链接:https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf时间:2022摘要:我们探讨了如何生成一系列中间
Zeeland
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GPT
LLM
ChatGPT
LLM Prompt Technique
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持续更新中…LLMPromptTechnique
论文精读
-1QLoRA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs链接:https://arxiv.org/abs/2305.14314
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2023-07-17 13:19
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FSUIE:ANovelFuzzySpanMechanismforUniversalInformationExtraction前言Abstract1.Introduction2.FSUIE2.2FuzzySpanLoss(FSL)2.2FuzzySpanAttention(FSA)3.Experiments3.1Setup3.2ResultsonNERtasks3.3ResultsonREtask
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通用信息抽取
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AAAI_2023】FlowFace: Semantic Flow-guided Shape-aware Face Swapping
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AAAI_2023】FlowFace:SemanticFlow-guidedShape-awareFaceSwapping0、前言Abstract1Introduction2RelatedWork3ProposedMethodFaceReshapingNetworkFaceShapeRepresentation.SemanticFlowEstimation.TrainingLoss.Fa
旋转的油纸伞
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人脸相关科研笔记【AI换脸】
AI
人工智能
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AI换脸
Transformer:《Attention is all you need》(
论文精读
/原理解析/模型架构解读/源码解析/相关知识点解析/相关资源提供)
本文解读Transformer较为详细,是一篇两万字的长文,如果想看简短版的,请参考这篇文章目录1相关背景1.1Transformer1.2《Attentionisallyouneed》1.3论文作者1.4Googlebrain1.5NIPS1.6BLEUscore2摘要、结论、导言、相关工作2.1摘要2.2结论2.3导言2.4相关工作2.4.1为什么卷积做时序不行?2.4.2self-atten
会害羞的杨卓越
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【Image captioning】
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三–Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
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安静到无声
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BERT
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1.论文题目BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding2.论文摘要本文引入了一种名为BERT的新语言表示模型,它代表Transformers的双向编码器表示。与最近的语言表示模型(Petersetal.,2018a;Radfordetal.,2018)不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的左右上
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01智能合约介绍区块链作为一种分布式
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平台,去中心化是其最本质的特征。每笔交易的记录不可篡改地存储在区块链上。智能合约中定义可以在区块链上执行的动作
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在讲OpenAIWhisper前先做了一个剪视频小工具【
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视觉应用算法
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FallDetectionforShipboardSeafarersBasedonOptimizedBlazePoseandLSTM基于BlazePose-LSTM的海员跌倒检测本博客通过全文翻译和总结的方式对论文进行精读。读完此论文颇受启发,比如:视频中的时间序列问题;文章简单明了的整体脉络;数据集的制作方式和表格描述法;实验证明模型的广泛性;整篇文章一直在强调现如今存在的问题和相应的解决方案。
Flying Bulldog
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2023-06-23 05:54
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可信安全-1-安全可信网络安全观
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3.0工程初步系列课程笔记传统安全机制防火墙、防病毒、入侵检测,统称被动防御措施比被动防御措施更传统的安全机制–访问控制
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可信->可预期性根据行为预测,在计算的同时进行安全防护,让计算可测可控
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网络安全
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可信计算
复习题Question1可信平台芯片TPM与CPU的连接方式?2.常见的hash算法有哪些?hash算法的性质和特点?3.常见的对称加密算法和非对称加密算法有哪些,特色和应用场景?
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机系统评估准则》D.《通信保密技术理论》回答正确(得分:1分)正确答案A解析通信保密阶段开
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】DELS-MVS
今天读的是发表在WACV2023上的文章,第一作者来自于格拉茨技术大学。文章链接:DELS-MVS:DeepEpipolarLineSearchforMulti-ViewStereo文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Algorithm3.1Depthestimationviaepipolarresidual3.2Deepepipolarlinesea
YuhsiHu
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三维重建
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ACL_2021】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation
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ACL_2021】Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration0、前言Abstract1Introduction2RelatedWork2.1Fine-tuningfornaturallanguagegeneration
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pytorch深度学习实战
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tuning
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MAE
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二、MAE
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参考:论文《MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners》李沐《MAE论文逐段精读【
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】》、笔记《MAE论文逐段精读》知乎《别再无聊地吹捧了
AI生成曾小健
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】InstructIE: A Chinese Instruction-based Information Extraction Dataset
InstructIE:AChineseInstruction-basedInformationExtractionDataset前言Abstract1.Introduction2.TaskDefinition:Instruction-basedIE3.DatasetConstructionforInstructIE3.1DataSource3.2DataPreparation3.3DatasetC
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LLM
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知识图谱
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通用抽取
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】InstructUIE: Multi-task Instruction Tuning for Unified Information Extraction
InstructUIE:Multi-taskInstructionTuningforUnifiedInformationExtraction前言Abstract1.Introduction2.Methodology2.1InstructionTuningBackground2.2Framework2.2.1TaskSchemaTaskInstructionOptionsTextOutput2.2.
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】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS前言ABSTRACT1.INTRODUCTION2.PROBLEMSTATEMENT3.AREN'TEXISTINGSOLUTIONSGOODENOUGH?AdapterLayersIntroduceInferenceLatencyDirectlyOptimizingthePromptisHard4.OURME
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2023-06-19 07:32
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】HugNLP: A Unified and Comprehensive Library for Natural Language Processing
HugNLP:AUnifiedandComprehensiveLibraryforNaturalLanguageProcessing前言Abstract1.Introduction2.Background2.1Pre-trainedLanguageModels2.2Fine-tuningforPLMs3.HugNLP3.1Overview3.2LibraryArchitecture3.2.1Mod
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』Vision Transformer(VIT)论文解读
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』VisionTransformer(VIT)论文解读文章目录一.简介二.模型架构2.1.关于imagepresentation2.2.关于positionalencoding2.3.关于CNN
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【ChatAug: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation
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ChatAug:LeveragingChatGPTforTextDataAugmentation
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文章目录自编码器Autoencoder潜在表示(latentrepresentation)VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐
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—— Invisible Backdoor Attack with Sample-Specific Triggers
文章目录带有样本特定触发器的隐形后门攻击论文信息论文贡献理解性翻译摘要1.引言2.相关工作2.1.后门攻击2.2.后门防御3.深入了解现有防御4.样本特定的后门攻击(SSBA)4.1.威胁模型4.2.提出的攻击如何生成样本特定的触发器样本特定的后门攻击流程5.实验5.1.实验设置数据集和模型实验比较基准攻击设置防御设置评价指标5.2.主要结果5.3.讨论6.结论论文解析重要参考文章独立同分布说说几
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人工智能安全与可信AI
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和组会汇报PPT制作方法历时半个月写成,绝对是全网最详细介绍使用ChatGPT精读论
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度量学习Metirc Learning和基于负例的对比学习Contrastive Learning的异同点思考
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胖胖大海
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transformer运算量
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