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AI解数学题，答案是对的过程却是错的？DeepMind新研究改进谷歌思维链方法

为此，他们在GSM8K数据集上全面对比了基于过程和基于结果的监督方法，并结合二者优势训练出一个最佳模型。结果表明，新模型的答案

QbitAl·2022-12-05 10:17

企业通过5G双DNN同时接入Internet和IMS配置案例

它还提供减少的延迟，可扩展的带宽容量以及与现有GSM和UMTS技术的向后兼容

搞钱的阿泽·2022-12-05 07:33

GEO数据库的使用（一）

GEO上有四类数据GSM,GSE,GDS,GPL1.GSM是单个样本的实验数据2.GDS是人工整理好的关于某个话题的GSM的集合，一个GDS中的GSM的平台是一样的3.GSE是一个实验项目中的多个芯片

xiaobai1_1·2022-12-04 16:50

GEO 数据介绍及在线下载

下载数据之前你要了解GEO数据库的4个概念和4个数据存放类型：GSE数据编号(Series)GPL数据编号(GEOplatforms)GSM数据编号(Samples)GDS数据编号(Datasets)一篇文章可以有一个或者多个

hyena_7·2022-12-04 16:47

胎儿产科生长发育曲线，体重估计，公式和绘图、参考文献、python代码

1.参考资料LeungTN,PangMW,DaljitSS,LeungTY,PoonCF,WongSM,LauTK.FetalbiometryinethnicChinese:biparietaldiameter

vcbe·2022-12-03 05:33

bert 对抗训练实现代码

目录前言：FGSMPGDFreeLBVirtualAdversarialTraining效果参考资料前言：对抗训练是魔改训练方式的一种，凡事对抗一下，说不定可以提高性能，建议都试一试，网上关于对抗训练的代码已经有很多啦

weixin_42001089·2022-12-02 12:28

决赛入围名单公告——2022 EdgeX中国挑战赛暨中关村国际前沿科技创新大赛EdgeX专题赛

中国挑战赛暨中关村国际前沿科技创新大赛EdgeX专题赛2022EdgeX中国挑战赛暨中关村国际前沿科技创新大赛EdgeX专题赛由北京市科委、中关村管委会指导，Linux基金会主办，阿里云、百度智能云、EMQ、GSMA5GIN

EdgeX中文社区·2022-12-01 16:20

C# 拨号面板高亮显示

设计思路：①重写OnMouseClick();②根据鼠标点击位置，计算点中哪个单元格，再找到对应的数字；定义myDialEvent参数myDialEventArgsMouseDown:鼠标按下；MouseUp

钢铁男儿·2022-12-01 11:52

GG-CNN代码学习

文章目录1、源码网址：https://github.com/dougsm/ggcnn2、数据集格式转化，下载后的康奈尔数据集解压完之后里面的格式：里面的.tiff图像通过.txt文件转化得到。

偃师千乘·2022-12-01 10:29

anaconda/spyder安装pymc3.8后WARNING (theano.configdefaults): g++ not available解决办法

(theano.configdefaults):g++notavailable,ifusingconda:`condainstallm2w64-toolchain`Warning(fromwarningsmodule

__風__·2022-12-01 06:18

对抗学习学习笔记

github.com/Guo-Yunzhe/Adversarial_Learning_Paperhttps://gitee.com/guoyunzhe/Adversarial_Learning_SurveyFGSM

那花·2022-11-30 13:58

B45 - 基于STM32单片机的家庭防火防盗系统的设计

文章目录设计要求实物人脸识别模块的调试传感器采集与显示模块设计温湿度模块烟雾浓度MQ2GSM模块人脸识别模块语音报警模块资源占用源程序主程序处理逻辑AD/DA转换检测烟雾浓度GSM-A6模块驱动HLK210

小小工程员·2022-11-30 11:37

机器学习里的攻击-躲避攻击(Evasion attacks)

常见对抗样本生成方式2.4.1基于梯度的攻击2.4.1.1FGSD（Fastgradientsignmethod）[5]2.4.1.2Targetedfastgradientsignmethod(T-FGSM

学渣渣渣渣渣·2022-11-29 07:06

对抗攻击算法总结论文集合（白盒、黑盒、目标检测、对抗训练等）

文章目录前言对抗攻击名词解释一、白盒攻击1.FGSM2.JSMA：3.DeepFool：4.CW：5.PGD:二、黑盒攻击1.单像素攻击2.基于查询（query-basedattack）3.基于迁移4.

nanyidev·2022-11-29 07:28

【Python-实操】找到图像文件并重命名移动所有图像文件

findimgsmovenew.pyimportosimp

黄金旺铺·2022-11-29 07:54

Boosting Fast Adversarial Training with Learnable Adversarial Initialization

通过可学习的对抗初始化促进快速对抗训练为了提高训练效率，在fastAT中采用快速梯度符号法FGSM，只计算一次梯度，但是鲁棒性不能令人满意。

你今天论文了吗·2022-11-28 13:59

从行业共生到产业共生——2021 MWC上海展观察

5G行业应用·2022-11-28 07:08

秉持技术普惠的华为，致力于无处不在的联接

按照GSMA《2022全球移动经济发展》来计算：6%的人口生活在没有网络覆盖的地区，差

pangtout·2022-11-27 02:38

李宏毅机器学习作业10——Adversarial Attack

目录目标和方法评价方法导包GlobalSettingsDatatransformDataset代理网络评估模型在非攻击性图像上的表现AttackAlgorithmFGSMI-FGSMMI-FGSMDiverseInput

iwill323·2022-11-26 10:16

基于智能卡数据的特殊事件地铁客流预测

文章信息《SubwayPassengerFlowPredictionforSpecialEventsUsingSmartCardData》是2020年发表在期刊IEEETRANSACTIONSONINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS

当交通遇上机器学习·2022-11-25 17:51

人工智能洗衣机模糊推理系统实验（课本实验）

设计洗衣机洗涤时间的模糊控制三、实验要求已知人的操作经验是污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短洗衣机的模糊控制规则表xyzSDNGVSSDMGMSDLGLMDNGSMDMGMMDLGLLDNGMLDMGLLDLGVL

耶989·2022-11-25 15:23

芯片、二代测序的差别及GEO数据库界面

一、GEO基本界面GEO主要的四类数据：1、GEODataset(GDS)：人工整理的某个类别的GSM集合2、★GEOSeries(GSE)：所有样本的实验数据集合3、GEOSample(GSM)：样本的实验数据

医道无名·2022-11-25 01:54

物联网行业定位应用场景及其解决方案

今天的跟踪器在广域通信技术绝大部分基于GSM、UMTS和LTE，用于汽车或行人导航的GPS接收器的问题在于它们是为持续跟踪而设计的，必须要与卫星持续保持通信。

eSIM物联工厂·2022-11-24 04:27

SEED2.0 ARP欺骗

Task1：ARPCachePoisoning目标：伪造ARP数据包造成目标主机ARP缓存被修改Task1.AARPrequest查看HostA的ARP缓存AddressHWtypeHWaddressFlagsMaskIface10.9.0.6ether02

qq_31699791·2022-11-23 18:17

【对抗攻击论文笔记】对抗迁移性：Delving Into Transferable Adversarial Examples And Black-Box Attacks

文章目录论文概述ideamethod详细内容摘要1.介绍2对抗深度学习和可迁移性2.1对抗深度学习问题2.2对抗样本生成的方法2.3评估方法3.非定向对抗样本3.1基于优化3.2基于FGSM4.定向对抗样本

nanyidev·2022-11-23 13:03

LoRa模块未来发展趋势会怎样？

另一类是由3GPP主推基于授权频谱，采用蜂窝通信技术的EC-GSM、LTECat.1/0/M1（eMTC）、NB-IoT等。在未授权频谱技术中，LoRa模块技术应

MinewSemi创新微·2022-11-23 11:58

免流量LoRa智慧农业解决方案

通讯距离可达2km，内置LoRa的SX1278芯片GSM/GPRS/

钡铼技术物联网关·2022-11-23 10:59

【论文阅读】SCRDet++

SCRDet++：DetectingSmall,ClutteredandRotatedObjectsviaInstance-LevelFeatureDenoisingandRotationLossSmoothingSCRDet

Clark-dj·2022-11-22 12:22

LeViT: a Vision Transformer in ConvNet‘s Clothing for Faster Inference

patchembeddingnoclassiticationtokennormalizationlayersandactivationsMulti-resolutionpyramidDownsamplingAttentionbiasinsteadofapositionalembeddingSmallerkeysAttentionactivationR

big_hm·2022-11-22 08:23

【阅读】A Comprehensive Survey on Electronic Design Automation and Graph Neural Networks——EDA+GNN综述翻译

0ABSTRACT1INTRODUCTION2BACKGROUNDANDDEFINITION2.1ElectronicDesignAutomation2.2Graphs2.3ShallowEmbeddingsM

小锋学长生活大爆炸·2022-11-22 05:01

vslam14讲中编译G2O报错：对‘google::LogMessageFatal::LogMessageFatal（xxxxx）’未定义的引用； GFLAGS报错

试试下面我这种解决方案：首先重新下载和编译gflags和glog两个库，放心速度很快：1.gflagsgitclonehttps://github.com/gflags/gflags.gitcdgflagsmkdirbuild

又决定放弃·2022-11-22 03:13

nlp中的对抗训练比较

对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力常见的对抗训练有：fgsm、fgm、pgd、FreeAT、yopo、FreeLB、smart，AWP这里给出fgsm、fgm

未来影子·2022-11-21 19:27

HackRF One—GSM嗅探

虽然现在已经开始普及4G、5G，但GSM嗅探仍然是学习路上的基础，在安装和使用grgsm模块时也可能遇到各种问题。

失落的熊熊·2022-11-21 05:45

MEC用例协议导读：从SD-WAN到边缘计算

几个考量：ETSIGSMEC002协议的用例部分，是由3大类36个相对独立的用例组成，不容易组织成阅读文体，所以索性就导读得彻底一些：从相关行业的视角，来试图串联这些用例。

边缘计算社区·2022-11-20 23:12

对抗攻击笔记02:李宏毅对抗攻击视频课P3P4-how to attack

x0为初始值不断迭代x生成新的x‘，同时如果x‘的变动大于我们设置的阈值的时候对x‘进行修正修正函数：fix（x‘）在规定区域中寻找与x’最接近的那个点作为修正后的x‘AttackApproachesFGSM

地表最菜研究生·2022-11-20 06:37

MT6853（联发科技天玑 720 ）核心板支持5G北斗

、可运行android11.0操作系统的5GAI智能模块,支持NR-SA/NR-NSA/LTE-FDD(CAT-18)/LTE-TDD(CAT-18)/WCDMA/TDSCDMA/EVDO/CDMA/GSM

newmobi·2022-11-20 05:29

MTK6833（天玑700平台）5G全网通_安卓智能核心板简介

可运行android12.0操作系统的5GAI智能模块,支持NR-SA/NR-NSA/LTE-FDD(CAT-18)/LTE-TDD(CAT-18)/WCDMA/TD-SCDMA/EVDO/CDMA/GSM

newmobi·2022-11-20 05:29

联发科MT8788（i500P）安卓智能核心板，支持4GLTE，搭载双核AI处理器

是一款基于MTK平台、工业级高性能、可运行android9.0操作系统的4GAI安卓智能模块，支持LTE-FDD（CAT-7）/LTE-TDD（CAT-7）/WCDMA/TD-SCDMA/EVDO/CDMA/GSM

newmobi·2022-11-20 05:59

对抗学习总结：FGSM-＞FGM-＞PGD-＞FreeAT, YOPO -＞FreeLb-＞SMART-＞LookAhead-＞VAT

对抗训练基本思想——Min-Max公式中括号里的含义为我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本（该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到）。这样一组样本组成的对抗样本集，它们所体现出的数据分布，就是该中括号中所体现的。外层min()函数指的则是，我们面对这种数据分布的样本集，要通过对模型参数的更新，使模型在该对抗样本集上的期望loss最小对抗训练的核心步骤

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-19 20:18

FGSM知识总结

一、像素点问题1、数字图像：每一个数字图像都是一个像素点矩阵，这个矩阵包含所有像素点的强度值。2、像素点：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸。3、位图：也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图

嗯~啥也不会·2022-11-19 18:34

MMLAB学习-MMCLS项目-模块配置文件组成

源码目录源码已上传举例介绍resnet18的各个模块分析各模块找到模型模块，在_base_/models/resnet18.py#modelsettingsmodel=dict(#所有的type值表示，

dzm1204·2022-11-19 07:24

混合高斯模型介绍以及应用

混合高斯模型1.单一的高斯模型(Gaussiansinglemodel,GSM)2.混合高斯模型(GMM模型)2.1混合高斯模型直观上的理解和描述2.2极大似然估计(MaximumLikehoodEstimate

Mobtgzhang·2022-11-19 01:28

《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》即FGSM算法Pytorch实现

参考了众多代码，但是效果不佳，可以勉强实现文中的实验，仅供参考，代码菜鸟，大神飘过……#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchfromtorchv

xk_005·2022-11-18 07:04

PyTorch FGSM Attack 对抗样本生成

要阅读带有插图的文章版本请前往http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/fgsm_tutorial.html如果你正在阅读这篇文章，希望你能体会到一些机器学习模型是多么的有效

ScorpioDoctor·2022-11-18 07:04

Pytorch实现FGSM（Fast Gradient Sign Attack）

流年若逝·2022-11-18 07:34

pytorch 对抗样本_AI安全之对抗样本入门-基于PyTorch的FGSM攻击

对抗样本由ChristianSzegedy等人提出，是指在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。它们的存在表明模型倾向于依赖不可靠的特征来最大限度的提高性能，如果受到干扰，可能会导致错误分类，带来潜在的灾难性后果。对抗样本是人工智能面料的最大的安全风险之一。快速梯度符号攻击FastGradientSign

weixin_39553156·2022-11-18 07:32

FGSM代码实践

浅谈FGSMFGSM是什么？从机器学习到深度学习，第一次听这个名词，后来查阅资料了解到是一种图像的攻击方法。

凉茶i·2022-11-18 07:32

pytorch1.7教程实验——对抗示例生成FGSM

具体而言，我们将使用最流行的一种攻击方法，即快速梯度符号攻击（FGSM）来欺骗MNIST分类器。跑的代码需要用到的数据集和预训练模型自行下载，最好去官网下载。

清梦枕星河~·2022-11-18 07:31

FGSM 从论文到代码 pytorch 白盒非目标攻击

读论文——FGSM从论文到代码第一次记录自己读论文的心得，以此留念！！！

CAMlive·2022-11-18 07:23

PyTorch使用快速梯度符号攻击（FGSM）实现对抗性样本生成（附源码和数据集MNIST手写数字）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言或者私信~~~一、威胁模型对抗性机器学习，意思是在训练的模型中添加细微的扰动最后会导致模型性能的巨大差异，接下来我们通过一个图像分类器上的示例来进行讲解，具体的说，会使用第一个也是最流行的攻击方法之一，快速梯度符号攻击来欺骗一个MNIST分类器每一类攻击都有不同的目标和对攻击者知识的假设，总的目标是在输入数据中添加最少的扰动，以导致所需要的错误分类。攻击有

showswoller·2022-11-18 07:50

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