Kaj je časovni napad?
Časovni napad je vrsta stranskega napada na področju kibernetske varnosti, ki izkorišča razlike v času, potrebnem za izvajanje kriptografskih algoritmov. Z analizo teh časovnih razlik lahko napadalci sklepajo na občutljive informacije o uporabljenih kriptografskih ključih. Ta oblika napada lahko ogrozi varnost sistemov, ki se zanašajo na
Kateri so trenutni primeri nezaupljivih strežnikov za shranjevanje?
Nezaupljivi strežniki za shranjevanje predstavljajo veliko grožnjo na področju kibernetske varnosti, saj lahko ogrozijo zaupnost, celovitost in razpoložljivost podatkov, ki so na njih shranjeni. Za te strežnike je običajno značilno, da nimajo ustreznih varnostnih ukrepov, zaradi česar so ranljivi za različne vrste napadov in nepooblaščen dostop. To je ključnega pomena za organizacije in
- Objavljeno v Cybersecurity, Varnost naprednih računalniških sistemov EITC/IS/ACSS, Varnost skladiščenja, Nezaupanja vredni strežniki za shranjevanje
Kakšni sta vlogi podpisa in javnega ključa pri komunikacijski varnosti?
Pri varnosti sporočanja igrata koncepta podpisa in javnega ključa ključno vlogo pri zagotavljanju celovitosti, pristnosti in zaupnosti sporočil, izmenjanih med entitetami. Te kriptografske komponente so temeljne za varne komunikacijske protokole in se pogosto uporabljajo v različnih varnostnih mehanizmih, kot so digitalni podpisi, šifriranje in protokoli za izmenjavo ključev. Podpis v sporočilu
- Objavljeno v Cybersecurity, Varnost naprednih računalniških sistemov EITC/IS/ACSS, Sporočila, Varnost sporočanja
Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
Na področju umetne inteligence (AI) in strojnega učenja je izbira ustreznega algoritma ključnega pomena za uspeh vsakega projekta. Če izbrani algoritem ni primeren za določeno nalogo, lahko povzroči neoptimalne rezultate, povečane računske stroške in neučinkovito uporabo virov. Zato je nujno imeti
Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
Če želimo uporabiti vdelano plast za samodejno dodeljevanje ustreznih osi za vizualizacijo besednih predstavitev kot vektorjev, se moramo poglobiti v temeljne koncepte vdelave besed in njihove uporabe v nevronskih mrežah. Besedne vdelave so goste vektorske predstavitve besed v neprekinjenem vektorskem prostoru, ki zajemajo semantična razmerja med besedami. Te vdelave so
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Nevronsko strukturirano učenje s TensorFlow, Pregled okvira za nevronsko strukturirano učenje
Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
Največje združevanje je kritična operacija v konvolucijskih nevronskih omrežjih (CNN), ki igra pomembno vlogo pri ekstrakciji funkcij in zmanjšanju dimenzionalnosti. V okviru nalog klasifikacije slik se največje združevanje uporabi po konvolucijskih slojih za znižanje vzorčenja zemljevidov funkcij, kar pomaga pri ohranjanju pomembnih funkcij in hkrati zmanjša računsko kompleksnost. Primarni namen
Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
Ekstrakcija funkcij je ključni korak v procesu konvolucijske nevronske mreže (CNN), ki se uporablja za naloge prepoznavanja slik. V CNN-jih postopek ekstrakcije značilnosti vključuje ekstrakcijo pomembnih značilnosti iz vhodnih slik za lažjo natančno klasifikacijo. Ta postopek je bistven, saj neobdelane vrednosti slikovnih pik iz slik niso neposredno primerne za naloge klasifikacije. Avtor:
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, Uporaba TensorFlow za razvrščanje oblačilnih slik
Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
Na področju modelov strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js, uporaba asinhronih učnih funkcij ni absolutna nuja, vendar lahko znatno izboljša zmogljivost in učinkovitost modelov. Asinhrone učne funkcije igrajo ključno vlogo pri optimizaciji procesa usposabljanja modelov strojnega učenja, saj omogočajo izvajanje izračunov
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, TensorFlow.js, Gradnja nevronske mreže za izvedbo klasifikacije
Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
TensorFlow Keras Tokenizer API omogoča učinkovito tokenizacijo besedilnih podatkov, kar je ključni korak pri nalogah obdelave naravnega jezika (NLP). Pri konfiguriranju primerka Tokenizer v TensorFlow Keras je eden od parametrov, ki jih je mogoče nastaviti, parameter `num_words`, ki določa največje število besed, ki jih je treba obdržati glede na frekvenco
Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
TensorFlow Keras Tokenizer API je dejansko mogoče uporabiti za iskanje najpogostejših besed v korpusu besedila. Tokenizacija je temeljni korak pri obdelavi naravnega jezika (NLP), ki vključuje razčlenitev besedila na manjše enote, običajno besede ali podbesede, da se olajša nadaljnja obdelava. Tokenizer API v TensorFlow omogoča učinkovito tokenizacijo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Obdelava naravnega jezika s TensorFlow, Tokenizacija