Čo je to načasovanie?
Časový útok je typ útoku bočným kanálom v oblasti kybernetickej bezpečnosti, ktorý využíva variácie času potrebného na vykonanie kryptografických algoritmov. Analýzou týchto rozdielov v načasovaní môžu útočníci odvodiť citlivé informácie o používaných kryptografických kľúčoch. Táto forma útoku môže ohroziť bezpečnosť systémov, ktoré sa spoliehajú na
Aké sú aktuálne príklady nedôveryhodných úložných serverov?
Nedôveryhodné úložné servery predstavujú významnú hrozbu v oblasti kybernetickej bezpečnosti, pretože môžu ohroziť dôvernosť, integritu a dostupnosť údajov, ktoré sú na nich uložené. Tieto servery sa zvyčajne vyznačujú nedostatkom vhodných bezpečnostných opatrení, čo ich robí zraniteľnými voči rôznym typom útokov a neoprávnenému prístupu. Je to rozhodujúce pre organizácie a
- vyšlo v Kyber ochrana, Pokročilá bezpečnosť počítačových systémov EITC/IS/ACSS, Bezpečnosť skladovania, Nedôveryhodné úložné servery
Aké sú úlohy podpisu a verejného kľúča v bezpečnosti komunikácie?
V bezpečnosti správ zohrávajú koncepty podpisu a verejného kľúča kľúčovú úlohu pri zabezpečovaní integrity, pravosti a dôvernosti správ vymieňaných medzi entitami. Tieto kryptografické komponenty sú základom pre bezpečné komunikačné protokoly a sú široko používané v rôznych bezpečnostných mechanizmoch, ako sú digitálne podpisy, šifrovanie a protokoly výmeny kľúčov. Podpis v správe
- vyšlo v Kyber ochrana, Pokročilá bezpečnosť počítačových systémov EITC/IS/ACSS, Správy, Zabezpečenie správ
Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
V oblasti umelej inteligencie (AI) a strojového učenia je výber vhodného algoritmu rozhodujúci pre úspech akéhokoľvek projektu. Ak zvolený algoritmus nie je vhodný pre konkrétnu úlohu, môže to viesť k neoptimálnym výsledkom, zvýšeným výpočtovým nákladom a neefektívnemu využívaniu zdrojov. Preto je nevyhnutné mať
Ako možno použiť vrstvu vkladania na automatické priradenie správnych osí pre graf reprezentácie slov ako vektorov?
Aby sme mohli využiť vrstvu vkladania na automatické priraďovanie správnych osí na vizualizáciu slovných reprezentácií ako vektorov, musíme sa ponoriť do základných konceptov vkladania slov a ich aplikácie v neurónových sieťach. Vložené slová sú husté vektorové reprezentácie slov v súvislom vektorovom priestore, ktoré zachytávajú sémantické vzťahy medzi slovami. Tieto vložky sú
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Neurálne štruktúrované učenie s TensorFlow, Prehľad rámca Neural Structured Learning
Aký je účel maximálneho združovania v CNN?
Max pooling je kritická operácia v konvolučných neurónových sieťach (CNN), ktorá hrá významnú úlohu pri extrakcii funkcií a redukcii rozmerov. V kontexte úloh klasifikácie obrázkov sa po konvolučných vrstvách aplikuje max pooling na prevzorkovanie máp prvkov, čo pomáha pri zachovaní dôležitých funkcií a zároveň znižuje výpočtovú zložitosť. Primárny účel
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Používanie TensorFlow na klasifikáciu obrázkov odevov
Ako sa proces extrakcie prvkov v konvolučnej neurónovej sieti (CNN) aplikuje na rozpoznávanie obrázkov?
Extrakcia prvkov je kľúčovým krokom v procese konvolučnej neurónovej siete (CNN) aplikovanej na úlohy rozpoznávania obrázkov. V CNN proces extrakcie funkcií zahŕňa extrakciu zmysluplných funkcií zo vstupných obrázkov, aby sa uľahčila presná klasifikácia. Tento proces je nevyhnutný, pretože nespracované hodnoty pixelov z obrázkov nie sú priamo vhodné na klasifikačné úlohy. Autor:
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Používanie TensorFlow na klasifikáciu obrázkov odevov
Je potrebné použiť funkciu asynchrónneho učenia pre modely strojového učenia spustené v TensorFlow.js?
V oblasti modelov strojového učenia bežiacich v TensorFlow.js nie je využitie funkcií asynchrónneho učenia absolútnou nevyhnutnosťou, ale môže výrazne zvýšiť výkon a efektivitu modelov. Funkcie asynchrónneho učenia zohrávajú kľúčovú úlohu pri optimalizácii tréningového procesu modelov strojového učenia tým, že umožňujú vykonávať výpočty.
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow.js, Budovanie neurónovej siete na vykonávanie klasifikácie
Aký je parameter maximálneho počtu slov rozhrania TensorFlow Keras Tokenizer API?
Rozhranie TensorFlow Keras Tokenizer API umožňuje efektívnu tokenizáciu textových údajov, čo je zásadný krok v úlohách spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Pri konfigurácii inštancie Tokenizer v TensorFlow Keras je jedným z parametrov, ktoré je možné nastaviť, parameter „num_words“, ktorý určuje maximálny počet slov, ktoré sa majú zachovať na základe frekvencie
Dá sa TensorFlow Keras Tokenizer API použiť na nájdenie najfrekventovanejších slov?
Rozhranie TensorFlow Keras Tokenizer API možno skutočne využiť na nájdenie najfrekventovanejších slov v korpuse textu. Tokenizácia je základným krokom v spracovaní prirodzeného jazyka (NLP), ktorý zahŕňa rozdelenie textu na menšie jednotky, zvyčajne slová alebo podslová, aby sa uľahčilo ďalšie spracovanie. Tokenizer API v TensorFlow umožňuje efektívnu tokenizáciu