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Akamai變革遠(yuǎn)程應(yīng)用程序訪問(wèn)規(guī)則

中國(guó)北京，2017年2月7日——全球內(nèi)容交付、應(yīng)用優(yōu)化及云安全服務(wù)領(lǐng)域首屈一指的供應(yīng)商阿卡邁技術(shù)公司（Akamai Technologies, Inc.，以下簡(jiǎn)稱：Akamai）（NASDAQ：AKAM）于今日推出“企業(yè)應(yīng)用程序訪問(wèn)”（Enterprise Application Access）解決方案。該解決方案旨在為企業(yè)提供簡(jiǎn)化遠(yuǎn)程和第三方應(yīng)用程序訪問(wèn)、同時(shí)提升企業(yè)安全狀況的新途徑。此外，它沒(méi)有客戶端，是基于云、易管理的解決方案，并采用了Akamai在近期收購(gòu)Soha Systems后所獲得的技術(shù)。

發(fā)表于：2/7/2017

英特爾搶回領(lǐng)先位置今年底導(dǎo)入7nm

10納米只是過(guò)渡，7納米才是主戰(zhàn)場(chǎng)，包含AMD、Nvidia等大客戶此前均曾暗示跳過(guò)10納米、直接晉升7納米，而臺(tái)積電、三星還要等到2018年才會(huì)開(kāi)始試產(chǎn)7納米制程。

發(fā)表于：2/4/2017

IBM沃森CTO：AI將會(huì)超過(guò)人類

1月24日消息，根據(jù)Inverse的估計(jì)，全球每天大約生成2.5艾字節(jié)（exabytes）的數(shù)據(jù)。到底有多少呢？1024G為1T，1024T為1P，1024P為1E，也就是一艾。美國(guó)西北大學(xué)(Northwester University)教授保羅·瑞伯（Paul Reber）認(rèn)為，人的大腦只能存儲(chǔ)2.5P數(shù)據(jù)。未來(lái)3年，每天生成的數(shù)據(jù)將會(huì)增加至4ZB，1Z相當(dāng)于1024E。

發(fā)表于：1/24/2017

基于BIT位修正與數(shù)據(jù)疊加的快速捕獲算法

基于BIT位修正技術(shù)以及數(shù)據(jù)疊加預(yù)處理技術(shù)，提出了一種在長(zhǎng)積分時(shí)間條件下能夠有效抑制導(dǎo)航數(shù)據(jù)跳變影響,同時(shí)降低捕獲運(yùn)算量的算法。該算法理論分析結(jié)果表明，在輸入信噪比為-29 dB條件下，預(yù)檢積分時(shí)間選取20 ms時(shí)，虛警概率Pfa=0.001時(shí)，檢測(cè)概率Pd能夠達(dá)到0.99，此時(shí)該算法運(yùn)算量分別是延遲相乘算法、信號(hào)壓縮算法、非相干捕獲算法、FFT并行碼搜索算法運(yùn)算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%，故此算法具有很大的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：1/23/2017

基于Census變換的自適應(yīng)權(quán)值Hamming距離立體匹配算法

傳統(tǒng)的Census+Hamming距離立體匹配算法往往由于將鄰域像素等同對(duì)待，從而缺少足夠的匹配信息，造成較高的誤匹配率。對(duì)此提出了一種自適用加權(quán)的Hamming距離算法，通過(guò)引入鄰域像素空間距離，使在距離測(cè)算時(shí)將鄰域像素分等級(jí)計(jì)算，豐富了匹配圖像的信息。并且使用梯度圖像像素之間的距離作為聚合代價(jià)計(jì)算的權(quán)值，實(shí)驗(yàn)證明其對(duì)于噪聲有一定的抗干擾性，并且能夠很好地反映紋理等信息，同時(shí)引入稀疏聚合窗口來(lái)減少算法的復(fù)雜度。最后進(jìn)行亞像素插值增大匹配的正確性。通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)證明，此算法不僅能夠提高匹配的準(zhǔn)確性和抗干擾性，還能減少算法的復(fù)雜度，適用于實(shí)時(shí)的立體匹配。

發(fā)表于：1/23/2017

基于抽樣路徑的K-匿名隱私保護(hù)算法

K-匿名是信息隱私保護(hù)的一種常用技術(shù)，而使用K-匿名技術(shù)不可避免會(huì)造成發(fā)布數(shù)據(jù)的信息損失，因此，如何提高K-匿名化后數(shù)據(jù)集的可用性一直以來(lái)都是K-匿名隱私保護(hù)的研究重點(diǎn)。對(duì)此提出了一種基于抽樣路徑的局域泛化算法——SPOLG算法。該算法基于泛化格尋找信息損失較小的泛化路徑，為減少尋徑時(shí)間，引入等概率抽樣的思想，選用等概率抽樣中的系統(tǒng)抽樣方法進(jìn)行取樣，利用樣本代替數(shù)據(jù)集在泛化格上尋找目標(biāo)泛化路徑，最后在該路徑上對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行泛化。同時(shí)，本算法使用局域泛化技術(shù)，能夠降低信息損失量，提高發(fā)布數(shù)據(jù)集的可用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本算法匿名化的數(shù)據(jù)集信息損失度低，數(shù)據(jù)可用性高。

發(fā)表于：1/23/2017

基于曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測(cè)圖像匹配算法分析

計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展下，優(yōu)化提升圖像匹配算法，可以提升圖像檢測(cè)精度?；谇食叨瓤臻g的角點(diǎn)檢測(cè)圖技術(shù)，優(yōu)化設(shè)計(jì)圖像匹配算法，基于曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行圖像特征點(diǎn)的提取，歸一化處理特征點(diǎn)，有助于提高圖像匹配精度。利用該算法最終實(shí)現(xiàn)圖像匹配需求，驗(yàn)證了算法的有效性，改進(jìn)了圖像匹配中特征點(diǎn)過(guò)度分離的弊端，提高了圖像匹配檢測(cè)的整體精度約10.0%。該算法發(fā)揮了積極應(yīng)用價(jià)值，值得在實(shí)踐應(yīng)用中推廣。

發(fā)表于：1/23/2017

STM32的窗口看門狗

?stm32有兩個(gè)看門狗，獨(dú)立看門狗和窗口看門狗，其實(shí)兩者的功能是類似的，只是喂狗的限制時(shí)間不同。

發(fā)表于：1/18/2017

微軟將于 4 月將推出電子書(shū)店，Edge 是標(biāo)配閱讀器

有消息稱，微軟準(zhǔn)備在 Windows Store 中加設(shè)“書(shū)籍”欄目，填補(bǔ)在電子書(shū)店領(lǐng)域空缺，預(yù)計(jì)將于 2017 年 4 月推出。

發(fā)表于：1/18/2017

Google 又玩黑科技，用機(jī)器學(xué)習(xí)幫你節(jié)省 75% 流量

在最專業(yè)的圖片處理軟件 Photoshop 中，當(dāng)你導(dǎo)出圖片時(shí)，有一個(gè)叫“存儲(chǔ)為網(wǎng)頁(yè)所用格式”的選項(xiàng)，它清楚地列出了你可以保存的圖片品質(zhì)，以及圖片在不同帶寬下的加載時(shí)間。

發(fā)表于：1/17/2017

應(yīng)用人工智能，Google 圖像壓縮技術(shù)又升級(jí)

圖片和照片的傳播在社交網(wǎng)絡(luò)里占了很大的比重，無(wú)論是專業(yè)的攝影師還是業(yè)余的攝影愛(ài)好者，無(wú)論是旅行、玩具還是街景，每一幅圖片都有自己的故事，都應(yīng)該被關(guān)注。

發(fā)表于：1/17/2017

基于局部控制核的彩色圖像目標(biāo)檢測(cè)方法

在圖像處理問(wèn)題中，對(duì)圖像中給定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和定位時(shí)，為提高目標(biāo)檢測(cè)的速度與可靠性，引入一種基于圖像局部控制核的目標(biāo)檢測(cè)算法。利用參考圖像同等大小的窗口遍歷目標(biāo)圖像，得到一系列與參考圖大小相同的子圖，然后計(jì)算參考圖和目標(biāo)子圖的局部控制核，得到圖像特征信息的數(shù)據(jù)矩陣。為了提高運(yùn)算速度，對(duì)數(shù)據(jù)矩陣用局部保留投影方法降維。再用相似性判決準(zhǔn)則將參考圖像與目標(biāo)圖像中子塊的特征矩陣進(jìn)行相似性分析，查找與參考圖像最相似矩陣所對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域即為檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對(duì)目標(biāo)定位具有較高的可靠性與準(zhǔn)確度。

發(fā)表于：1/17/2017

三星認(rèn)了!迫于樸槿惠壓力向特定機(jī)構(gòu)提供大量資金

負(fù)責(zé)調(diào)查“親信干政”事件的韓國(guó)特別檢察組13日早晨結(jié)束對(duì)三星電子副會(huì)長(zhǎng)李在镕近22小時(shí)的問(wèn)訊，表示將在今后兩天內(nèi)考慮是否對(duì)李在镕啟動(dòng)申請(qǐng)逮捕令等司法程序。李在镕承認(rèn)，三星迫于總統(tǒng)方面的壓力向特定機(jī)構(gòu)提供了大量資金。

發(fā)表于：1/16/2017

Amazon聯(lián)手Xilinx推出云端新FPGA解決方案

在2016年11月中旬舉辦的“2016年超算大會(huì)上”，F(xiàn)PGA大廠Xilinx發(fā)布了可重配置加速棧(ReconfigurableAcceleraTIon Stack)。配合可重構(gòu)的FPGA，這個(gè)架構(gòu)能解決可重構(gòu)計(jì)算中的編程困難問(wèn)題，并加速可重構(gòu)計(jì)算生態(tài)的建設(shè)。

發(fā)表于：1/16/2017

用于油畫(huà)鑒別的自適應(yīng)MPSoC中NoC仿真平臺(tái)研究

實(shí)時(shí)光譜圖像技術(shù)的應(yīng)用是數(shù)據(jù)和通信的密集型算法的綜合。因?yàn)槠舷到y(tǒng)（SoC）具有較大的靈活性及良好的性能，并可以直接采用IP核，基于片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的SoC架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)這種實(shí)時(shí)系統(tǒng)最合適的解決方案。針對(duì)不同的應(yīng)用算法，調(diào)整基于SoC的NoC架構(gòu)是較為復(fù)雜的工作，因?yàn)樵O(shè)計(jì)空間探索和實(shí)驗(yàn)需要大量的時(shí)間。針對(duì)這些問(wèn)題，提出了一種探索和評(píng)估SoC架構(gòu)性能的仿真平臺(tái)。該仿真平臺(tái)基于NoC和參數(shù)化的評(píng)估模塊，在FPGA上對(duì)SoC的通信結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿真，并將時(shí)間性能和模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比?；谠摲抡嫫脚_(tái)的系統(tǒng)評(píng)估主要用來(lái)考察用于油畫(huà)鑒別應(yīng)用的MPSoC的性能。

發(fā)表于：1/16/2017