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博冠体育|GeekPwn开启GAN掉马赛克趣味挑战以AI之名带你解锁新视界

时间:2022-07-17 02:56 点击次数:
 本文摘要:身份证上加代码,照片上加代码,电影里的人加代码。这些已经成为人们日常的操作者,许多修改图、电影制作软件得到了方便快捷的标记工具。 但是黑客现在可以依靠标记告诉他所有五谷丰登的年代已经过去了。利用AI技术,可以将已经标记的照片复原到极限。

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身份证上加代码,照片上加代码,电影里的人加代码。这些已经成为人们日常的操作者,许多修改图、电影制作软件得到了方便快捷的标记工具。

但是黑客现在可以依靠标记告诉他所有五谷丰登的年代已经过去了。利用AI技术,可以将已经标记的照片复原到极限。为了增进人工智能界和黑客界的跨境融合,协助人工智能的健康成长,作为世界上第一个探索人工智能和专业安全性的尖端平台,世界上第一个探索人工智能和专业安全性的黑客竞赛——GeekPwn也在10月20日选手必须做的是,用分解“抗性网络-GAN”(以下简称GAN )的AI技术复原成有马赛克的图像,在人工智能领域应对反击技术,特别是GAN的传播和发展。

“GAN废弃马赛克”兴趣挑战赛现在正在举办全球募捐,任何对GAN技术、人工智能技术、黑客技术感兴趣的技术爱好者都可以挑战。GAN抛弃了马赛克,黑客用AI带你去世界,GAN是什么? GAN是一种深刻的自学模式,是全名Generative Adversarial Networks,中文是“生成式对应网络”。GAN设计了两个神经网络,一个分解,一个判别展开博弈论,处理样品对神经网络的反击,但在白雪公主和王后的故事中,王妃在GAN——中使用“定向反击”,魔镜的视觉识别能力从某种意义上说,GAN展开了人工智能界的“机器学习安全性”领域的问题。

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这本质上是因为GAN获得了有效分解标本的方法论,标本是指人工智能可能产生错误决定和不道德的标本,黑客界生成大量模糊反击标本构建计算机系统的错误,最后是安全漏洞总是用不可思议的想法打开脑洞的GeekPwn在2014年第一次关注反击样品对人工智能的安全性威胁,协助大家尽可能多地认识到在机器学习过程中处理样品已成为GeekPwn希望的白帽黑客研究方向之一2018是精心计划的“GAN舍弃马赛克”兴趣挑战,这种形式很容易理解,但通过著挑战和充满技术门槛的兴趣比赛,让更多人理解用黑客思维解决问题未来人工智能和专业安全性跨界问题的方法在这次GAN抛弃马赛克的比赛中,选手必须对图像展开以自然还原为目标的马赛克去除操作者,经过去除效果和技术方法的组织方面的审定,分数最高的人是比特币(或2018年10月24日当天的比特币等价如果你用其他非人工智能技术的方法去除马赛克总是关注最先进的安全威胁GeekPwn,拿着你的水平AI打新比赛的技术本身并不害怕好,重要的是人们是怎么看的。AI经常还原为图像技术。例如,在犯罪侦查领域,GAN利用I销毁马赛克可以大大提高警官案件的效率,大大缩短逮捕时间。

例如,模糊的视频识别嫌疑犯和清楚的视频识别嫌疑犯哪个更方便? 除了GAN放弃镶嵌挑战外,GeekPwn还由Google大脑顶级专家Alexey Kurakin和“GAN之父”Ian Goodfellow、美国加利福尼亚大学伯克利分校EECS教授宋晓冬共同“CAD对样品 GeekPwn有“推进安全性人才培养,发表安全性研究,获得赞同和荣誉”的想法,为正义的白帽侠客党和国家寻找展示自己才能的平台,寻找城主智能安全性的新思路,在智能安全性领域寻找新的血液有更多的比赛信息,请理解GeekPwn官网。版权文章,发布许可禁令刊登。

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