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Zeppelin在网易云音乐的实践_网易易盾
网易云音乐自2013发布以来,累计用户量突破8亿,每天用户的行为日志就已突破了千亿,我们经历了猛犸大数据平台从无到有的整个发展阶段,在早期Zeppelin可以说是伴随这我们发展壮大的一个重要工具。Zeppelin在网易云音乐的实践
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人工智能、机器学习和深度学习如何在网络安全领域中应用?_网易易盾
本文首先探讨人类智能与人工智能的基本概念,解释一些比较流行的词汇,包括人工智能、机器学习、专家系统和深度学习的差异。最后,将讨论人工智能在网络安全应用中的真实情情况,以及为什么需要把它作为一种战略工具人工智能、机器学习和深度学习如何在网络安全领域中应用?
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未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾
对于很多计算机程序,在黑客眼中,他们不是想享受这些程序提供的服务,而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统,窃取数据并造成严重破坏。未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络
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网易云技术开放日 云安全专场分享圆满结束_网易易盾
2018年12月28日下午,网易云技术开放日云安全专场分享会在网易园区B1报告厅顺利举办。网易云技术开放日 云安全专场分享圆满结束
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App个人信息保护合规十大常见问题及处置策略_网易易盾
近年来,App存在的强制索权、过度收集个人信息等问题。本文总结提炼出当前App个人信息保护合规十大常见问题以及相应的处置策略,以便于App企业了解和重视相关问题,从而更有针对性地进行改进和完善。App个人信息保护合规十大常见问题及处置策略
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【专家坐堂】用户兴趣偏移问题整理_网易易盾
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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AI之间的博弈,从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾
近年来,“深度伪造”成为显著的内容安全风险之一。易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术,凭借对AI决策模型的创新,更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈,从造假视角看“深度伪造”对抗之道
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自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾
对于许多研究者而言,一个通用且强大的人工智能是最终梦想,然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据,把海量的无标签数据利用起来?自监督学习助力内容风控效果提升
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【杭研大咖说】落地三年,两次架构升级,网易的Service Mesh实践之路_网易易盾
当Service Mesh从概念期进入到应用期时,关注重点都会转向先锋企业的落地实践。本文为网易杭州研究院架构师、技术专家冯常健接受InfoQ采访实录,和大家分享网易的Service Mesh实践。 【杭研大咖说】落地三年,两次架构升级,网易的Service Mesh实践之路
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透过数据看真相:手游市场趋势报告_网易易盾
得益于HTML5游戏、微信“小游戏”、游戏直播、移动电竞、手机支付等生态的完善,移动游戏市场规模进入千亿时代。2017年中国移动市场收入规模已达1039亿,同比16年增长57%。透过数据看真相:手游市场趋势报告
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