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1.政策法规与执法行动1月风控大事件 | 《互联网信息服务深度合成管理规定》施行;春节网络环境整治专项行动开展中
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互联网企业营销活动中,常常会遇到刷单、刷票、刷投票、刷点赞困扰。如何保护好企业业务安全,免受羊毛党和黑灰产的吞噬,已经成为需要迫切解决的问题。本文将重点介绍营销活动中如何防刷单/刷票/刷券等作弊行为。如何防刷单/刷票?如何防止机器批量刷投票/点赞?
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我们无不惊叹于互联网带给娱乐与社交的巨变,我们在新闻中看到,网络暴力横行、虚假谣言肆虐、个人身份隐私盗窃活动以及网络欺诈的威胁,数字风险造成了严重的社会问题。用数据看穿黑产面目,2022年“数字内容风控”全知道
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正因如此,“斜杠”趋势在中青年群体中愈演愈烈,或许是因为“斜杠”为焦虑提供了释放的出口,也是打破生活桎梏的突破口。程序员的跨界生活,“杠”上十八般运动
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在很多App中都有上传背景图功能,需用BitmapFactory读取用户本地相册图片,缩放平移裁剪以后上传到服务端。一般App为了防止OOM,都会限制最大长度或最大像素Android单反级超高清图片裁剪之防止OOM
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2019年4月3日,国家广播电视总局发布“国家广播电视总局第3号令:未成年人节目管理规定”,对未成年人节目制作、传播中应遵守的规范也予以细化,自2019年4月30日起施行。国家广播电视总局第3号令:未成年人节目管理规定
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语义分割,旨在将图像中的所有像素进行分类,一直是计算机视觉图像领域的主要任务之一。在实际应用中,由于能准确地定位到物体所在区域并以像素级的精度排除掉背景的影响,一直是精细化识别、图像理解的可靠方式。弱监督语义分割:从图像级标注快进到像素级预测
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大部分的机器学习算法认为所有训练样本的重要程度是等同的,但是在用户兴趣建模任务中却并不是这样,因为用户的兴趣随时可能发生变化,过时的训练样本的重要程度会显著降低,这就是用户兴趣建模中的兴趣偏移问题。【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理
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网易易盾移动应用安全检测服务,已经覆盖移动应用(APP)事前评测、加固,事中检测,事发响应的全流程闭环安全防护体系。个人信息安全合规,移动应用需做好提前量!
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在这篇文章中,我们将简要介绍人工智能领域,特别是计算机视觉领域中遇到的挑战,这些挑战的现有解决方法以及如何快捷地使用这些方法。知物由学 | 只要5行代码,就可以实现AI图像识别
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