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西班牙公务员10年间只打卡不上班照常领薪遭政府开除

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中新网1月1日电 据欧联网援引欧联社报道,近日,西班牙司法系统一名公务员被发现在长达10年的工作期间,只打卡不上班,且照常领薪,因涉嫌渎职、浪费纳税人钱财遭检方指控。目前该公务员已被政府开除。

据报道,西班牙司法系统公务员卡尔斯·雷西奥(Carles Recio)年薪约53000欧元,已在法院档案管理部门工作10余年。期间尽管雷西奥每天只是在上下班的时间前来机关打卡签到,从不正常上班,但依然获得了升迁。直到事情败露,雷西奥才被当地政府开除。

 从技术发展的视角,智慧城市建设要求通过以「移动技术」为代表的物联网、云计算等新一代信息技术应用实现全面感知、泛在互联、普适计算与融合应用。 

2月16日至24日,由多国专家组成的中国—世界卫生组织新冠肺炎联合专家考察组,在中国四个省份开展为期九天的调研;

 计算密集型的 AI 技术,不仅需要更加智能和可持续化的解决方案,还应该有助于应对全球日益上升的能源需求。 

二、黑客的革命:利用 AI 来攻击 AI

“人民群众生命安全和身体健康始终是第一位的,疫情防控是当前最重要的工作。”1月28日,在会见世界卫生组织总干事谭德塞时,习近平主席明确表示。

 前些日子,Deepfake技术现身印度选举,被候选人用于竞选拉票的宣传材料。虽然此候选人最终以惨败收场,但这意味着Deepfake点燃的AI换脸之火有逐渐升温的迹象。 

郭燕红当日表示,截止到目前,全国已经采集了544人次的血浆用于245例患者的临床治疗。

1)不仅在医疗领域,金融领域,工业界也会加大力度布局联邦学习,接下来跨领域合作、跨国合作将成为常态。 

西班牙地方法院近日经审理作出裁决,法院对检方涉嫌渎职指控不予支持,认定雷西奥犯有忽视工作岗位上应尽的职责、且长期未执行职务的过失。法院判令雷西奥未来9年内不得在公务机关就职。(赵曦)

 CB insights认为商业性质的Deepfake可能会兴起,死去的名人将会“复活”,零售业以及营销的方式也会得到改变。

三、AI 技术日益普及化和平民化,AutoML将大显身手

 结合经典机器学习算法和量子 AI 的混合模型,不久后将得到实际应用。 量子机器学习借鉴了传统机器学习的原理,不过算法在量子处理器上运行,不仅在速度上要远快于一般的神经网络,还能克服阻碍了当前在海量数据上做AI 研究的硬件限制。 

一张时间表,记录着中国积极主动履行国际责任、同国际社会携手抗击新冠肺炎疫情的坚实行动——

对此,科技部社会发展科技司司长吴远彬当日明确,到目前为止研究的结论显示,呼吸道飞沫和密切接触传播仍然是新冠病毒的主要传播路径;粪口传播是具有一定风险的,但是传播的能力和条件还需要进一步的开展相应的研究证实;气溶胶传播则需在极端条件下才有可能性。

智慧城市最重要的是利用各种信息技术或创新概念,将城市的系统和服务打通、集成,以提升资源运用的效率。

2020年,人工智能依旧在蓬勃发展,并在各行各业产生了深刻的影响。2020年还剩下10个月的时间,让我们去预期,人工智能会有哪些重要的趋势呢? CB insights曾就此问题做了一个判断,并给出人工智能的九个重要研究和应用趋势。AI 科技评论在一定程度上认同这些判断,针对这 9 个趋势,我们将做以下分析。  

郭燕红指出,这就是要提早实施干预措施,一方面加强对轻症的及早治疗,同时在治疗过程中尽可能减少轻症向重症的进展,提升轻症患者治疗的水平。

会晤访华外宾,同外国领导人通电话,给支持中国的国际友人回信……战“疫”时刻,中国领导人亲力亲为,向世界介绍中国抗疫举措和进展。

2)Deepfake将改变商业模式,广告营销将会变得更加个性化,电影创作不再局限于真实拍摄。  

旺盛的节前消费市场也为乡亲们铺就了致富路。地处太行山深处的河南辉县裴寨村,村民手工制作的红薯粉条在集市上十分紧俏,串起了大家增收的产业链。山东即墨的肖家泊子村、山西稷山的杨赵村,家家户户忙着印福字、做灯笼,每天将几十万份新春祝福送到全国各地。

2)在AutoML理论研究上,目前相关的研究还较少,对自动机器学习的泛化能力及适用性也不是很清楚。因而,一方面要回答目前自动机器学习算法的适用性和泛化能力,另一方面也要回答哪些问题类存在通用的机器学习算法上和更广泛问题空间上的自动机器学习算法的可行性。

事件曝光后,雷西奥向媒体表示,他常常像奴隶一样工作勤勤恳恳的工作,尽管时常不在办公室,但依然在处理文书和信件。并强调,他之所以不想待在办公室,是因为遭到同僚排挤。

“严密防范”,怎么防?

这两个技术号称 AI换脸界的“利矛”和“坚盾”,在业界取得了领先的结果,另外值得注意的是其所需的数据比以前的方法少得多。 

当然智慧城市涉及领域之广,绝不是一家企业能够掌握,即使是万亿美元的 Al 巨头Alphabet也只有通过联手政府,才能在众多城市创造新的街区,规划房地产、公共能源设施、交通等布局。 

就此,坚持戴口罩、勤洗手仍是防护的重中之重。

“这次的新冠肺炎是新的突发传染病,是呼吸道传染病,人群没有免疫力,普遍容易感染,所以当前阶段建议大家千万不要放松警惕,依然要持续地做好个人防护。”崔钢说。(完)

据悉,目前已有3.6万治愈患者出院,占累计确诊病例的45.9%。郭燕红介绍,对治愈出院病人整体病例情况的分析现在已达到8400多份病例,“通过对轻症病人和重症病人治疗方法的总结,也会将当中行之有效的治疗方法和经验,在修订诊疗方案时纳入到诊疗方案之中,以指导全国的救治工作”。

利用语音合成的犯罪案件 当网络安全研究员越来越多的使用AI防御攻击时,AI本身也会被用来制造更加复杂,更有针对性的网络攻击。例如Deepfake生成的语音和合成的语音越来越逼真。

在解决小数据问题上,2020 年的发展趋势主要包括: 

此外,专家们在医疗救治中发现一些患者可能在三到五天内病情突然加重,轻症阶段的治疗从而显得非常重要,是在和死神赛跑。对于“怎样跑赢”,推进关口前移成为重中之重。

从技术层面上讲,Deepfake技术也在突飞猛进。就在近期,北京大学联合微软研究院分别提出了FaceShifter和Face X-Ray,前者是一种高保真度、可识别遮挡的换脸工具,后者则是能够检测伪造人脸图像的工具。 其中经过训练的FaceShifter可以无需任何手动注释,以自我监督的方式恢复异常区域,自适应地集成身份和人脸合成属性。

所以在Deepfake问题上,2020 年的发展趋势主要包括:

随着人工智能的崛起,AI渐渐被用于自动检测和打击恶意软件,可以学习发现可疑行为,并在可能影响任何系统之前阻止网络攻击,同时使得人类避免一些不必要的工作量。

而 IoT 和机器学习的兴起显然为其提供了支持,例如使用机器学习来为通勤行为建模,并关注影响通勤方式选择的因素等;使用机器学习分析传感器数据减少温室气体排放和更智能的资源管理。 

随着治愈病例增多,大量临床研究和临床实践证明新冠肺炎康复者血浆,通过其特异性抗体中和新冠病毒,在治疗过程中取得了比较好的效果,安全性和有效性得到一致公认。

这是一幅风雨同舟的画卷——

对此,当日参加中国国务院联防联控机制新闻发布会的官员与专家口风一致,大敌当前,仍需“毫不放松”“严密防范”“积极应对”“全力阻止”。

“除湖北外其他省份,和湖北除武汉外的其他地市,新冠肺炎新增确诊病例数首次双双降至个位,防控形势积极向好。”28日,中国国家卫健委公布的最新疫情数据令人颇为振奋,“什么时候能够恢复正常生活秩序?”这个人们在心里压抑许久的问题随之再度浮出。

疫情发生后,第一时间向世界卫生组织通报信息,同有关国家保持沟通;

2月5日,一场纷纷扬扬的春雪降临北京。

正如中国国家卫生健康委疾控局二级巡视员崔钢当日所言,整个防控工作形势持续向好的同时,应该关注到湖北武汉当前的防控形势依然非常严峻和复杂,其他省份既要巩固前期的防治成果,同时还要防止疫情的反弹。

2、利用AI发起更为复杂的攻击。

1)AI本身也会被用来制造更加复杂,更有针对性的网络攻击。 

韩国新任驻武汉总领事姜承锡疫情严峻时期乘货机抵汉履新,带来韩国地方政府、企业与民间的物资捐赠;

五、机器学习加码智慧城市构建

该软件被描述为“一种由AI驱动的具有高度针对性和规避性攻击工具的新型恶意软件”,目的是了解现有的AI模型是如何与恶意软件技术相结合,从而创造出一种新的攻击类型。 此技术将黑盒AI的传统弱点变成了一种优势,在目标物未出现之前,可以隐藏在普通的应用软件中,感染掉上百万的系统也不会被察觉。

如何临阵不乱,以最佳阵型出击,据介绍,近期发布的《关于规范医疗机构开展新型冠状病毒肺炎药物治疗临床研究的通知》正是为进一步统筹规范已上市药物的临床研究工作所制定,据了解,《通知》中进一步强调:明确开展研究的条件;规范研究的程序;有序加快应用。

人们对于新冠病毒的恐惧不小程度上来源于它的“神出鬼没”,此前广东、四川、湖北、湖南等地治愈出院病例出现复检核酸阳性的情况曾令人担心,中国国家卫生健康委医政医管局监察专员郭燕红当日给出的“定心丸”是,“通过监测发现,这部分患者没有再发生传染别人的现象”。

“心怀善良,你就拥有最帅的盔甲。”她说。

四、联邦学习将带来新的数据共享范式

新冠肺炎疫情发生以来,170多个国家领导人、40多个国际和地区组织负责人以电话、信函、声明等方式对中国表示慰问和支持。

无需数据收集,即可改进AI模型 相对于传统的AI模型,联邦学习更像针对当前人工智能发展所面临的困境的新范式,例如: 

原本回国休假的法国驻武汉总领事贵永华,在疫情暴发后回到武汉,与自愿留下的法籍同事和远程办公的中方员工一起,继续保持领馆运行;

吴远彬介绍,下一步将通过规范、科学有序高效的药物临床研究来筛选出更多管用的药物。

2、数据保留在本地,避免数据泄露,满足用户隐私保护和数据安全的需求; 

 AutoML 作为一套自动化设计和训练神经网络的工具,能够降低企业的进入门槛,使得技术更加“平民化”。 从数千个特定任务中设计或搜索正确的神经网络框架整个过程非常耗时,尤其是在为更加复杂的场景(例如自动驾驶,需要兼具速度和准确率)设计AI 架构时,就更非易事。

2)大型科技公司依旧会领衔技术的发展。开发预训练语言模型也是计算密集的,因而在小数据的 AI 模型开发上,也将遵循“自下而上”的规律,即由科技巨头公司将开发成果开源给下游应用的研究者使用。 

在抗击病魔的全球战“疫”中,国际社会守望相助、携手并肩,合奏出一曲人类命运共同体的壮阔乐章。

(雷锋网(公众号:雷锋网))

美国人安东尼·奎不顾疫情如期到兰州大学履约任教,随身携带的5个大箱子有3个装满了捐赠给当地医院的专业护具……

3)精简发电和油气等业务:人工智能能够预测可再生能源产出、自动化电网管理、帮助油井精确钻探,以及为智能家居和商业建筑提供可持续能源管理解决方案。 

10多天后,同样是东京街头,一个戴着小鹿玩偶头套的中国女孩,手捧写着“来自武汉的报恩”日语字样的纸箱,掏出口罩分发给路人……

2月8日,日本东京。

河北正定的年货大集上,手写春联让人们感受到了浓浓的年味儿。黑龙江肇东的冻货市场里,近百种冻货承载着东北人对春节的记忆。浙江宁波的海鲜派对现场,大家晒鱼晒福,期盼年年有余的好年景。

开发能从小数据中学习的AI 模型方法,具体方法如常用于计算机视觉任务的迁移学习,即先在拥有大量标准数据的任务上训练 AI 算法,再将算法学到的知识迁移到另一个数据很少的任务上。 虽然迁移学习在计算机视觉任务上起到了很大的作用,但是在NLP 任务上,由于普遍缺乏标注数据,该方法目前还无法起到很好的效果。 

相似的场景,同样的感动。

1月21日,中方公布新型冠状病毒核酸检测引物和探针序列;

1、在联邦学习的框架下,各参与者地位对等,能够实现公平合作; 

这意味着在2020年,未来的黑客可能在两个方面发力:

 1)Deepfake在一攻一防的斗争中逐渐进步,小数据、无监督的训练方法将成为模型的主流,传统耗时耗力的计算机生成图像技术也将逐渐被取而代之。 

4、建模效果与传统深度学习算法建模效果相差不大; 

1)硬件公司将会聚焦于为机器学习研究提供“超低功耗”的设备,与此同时能源效用会成为边缘计算的主要考量点。 

面对疫情来袭,中国郑重承诺:及时向世界卫生组织、有关国家和地区组织通报疫情信息,加强疫情防控国际合作,共同维护地区和全球卫生安全。

 1)在合作层面必须得到政府青睐,政府的加入将弱化企业不成比例的前期创新成本 

临阵不放松,更不能在“积极应对”中“乱阵脚”。最近有媒体报道,疫情发生后有200多项的临床试验注册,其中很大比例是关于药品的,然而这其中尚有无临床试验资格的药品。

“中国所采取的举措不仅是在保护中国人民,也是在保护世界人民。”谭德塞屡次称赞中国。

随着AI 能源消耗的持续走高趋势,节约能源将会是 AI 在 2020 年乃至未来的重要研究课题。用 AI 技术节约能源主要可从以下三个方面着手: 

另一方面,黑客也可能会从数据的角度来愚弄AI,即破坏AI算法的训练数据,使得AI产生偏见,影响其对网络中正常行为和恶意行为的区分。 

在欧洲,已经发生了一些黑客利用AI模仿公司CEO给员工打电话然后让其转账的案件。 虽然在现实世界中利用AI来攻击的犯罪案件尚未有报道,但是早在2018年,IBM就开发了一种名为Deeplocker的深度学习驱动的恶意软件,可以绕过网络安全保护来进行攻击。

而另一种方法——自监督预训练,则能较好地应对NLP 领域的特殊性。 谷歌的 BERT 就是自监督预训练一个很好的案例,让 AI 语言模型不仅能够根据前面的词预测词,而且还预测后面的词,即能够实现对上下文的双向理解。 

随着疫情逐步得到遏制,所谓“回归正轨”的第一步其实正在展开,在各行各业有序进行复工复产中,个人防护愈加重要,然而目前被公布的新冠病毒的多种传播途径颇为令人头痛,在飞沫接触、粪口、气溶胶传播等等“威胁”中,公众究竟应该如何做好个人防护?

蒙古国总统巴特图勒嘎在蒙古国传统佳节白月节假期后第一天到访北京,向中方赠送3万只羊;

这个 AI 模型只有在识别出特定的标准时,才会“解锁”并开始攻击。 当然,除了AI型的黑客,使用量子计算资源的量子黑客、利用大数据进行分析的大数据黑客等也将逐渐浮出水面。 所以在技术层面,2020 年黑客发展趋势主要包括: 

虽然此技术出现在政治视频以及色情视频中会带来负面的影响,但是对于媒体、电影公司来说却是千载难逢的机会。例如好莱坞的一些电影公司正在想方设法“数字复活”五十年代中的电影人物。 

 例如在2019年,Skylight Cyber的研究人员找到了一种方法可以发现AI模型中的固有偏见,利用这种偏见可以创建出“后门”,使得恶意软甲绕过 AI 防火墙,骗过杀毒软件。 

对此,神经架构搜索(NAS)应运而生,可自动化为给定任务找到最佳 AI 设计的过程。2017年,谷歌正式将其命名为“AutoML”。谷歌在当时便指出,AutoML 将启发新型神经网络的诞生,并且还能够让非专家也能够根据他们的特殊需求创建相应的神经网络。 

1)可缓解人才短缺问题:目前 AI 专家还是处于非常短缺的状态,而AutoML 则会极大地降低非专家以及企业的技术使用门槛,从而推动 AI 技术的普及和推广。 

但是攻击一方也可以使用相同的技术来增强他们的攻击方法,特别是犯罪分子将之武器化,这些恶意软件甚至可以逃避最好的网络安全防御并感染计算机网络,甚至可以仅在摄像机检测到目标的人脸时发动攻击。 

1)随着自监督技术的发展,NLP 领域会再度成为万众瞩目的焦点。下游的NLP 应用如聊天机器人、机器翻译以及类人写作等,将会茁壮成长。 

但这也同时说明,新冠肺炎病毒作为一个新病毒,它的致病机理、疾病的全貌和病程的特点还需要进一步加深认识,即便“形势向好”,在防控中仍需及时应对各种“新发现”,绝不能露出丝毫破绽。

六、用AI 技术应对 AI 训练的巨大消耗

一些人,选择坚守——

患难见真情。危难时刻,许多像柬埔寨一样的朋友,坚定地同中国站在一起。

1月20日,习近平总书记就新冠肺炎疫情作出重要指示,强调坚决遏制疫情蔓延势头;1月25日正月初一,他又主持召开中共中央政治局常委会会议,对疫情防控工作进行再研究、再部署、再动员。

“我要向所有目前生活在中国的人、那些无法过上正常生活的人表达感激之情。”联合国秘书长古特雷斯说,中国人民以付出巨大自我牺牲的方式,为全人类作出重大贡献。

例如谷歌 AI 团队自2013年开始就在尝试为量子计算机开发算法,而最近的目标则是在现有的量子设备上开发混合的量子—经典机器学习技术。

2)由于AI的黑盒性质,网络攻击将会变得更加隐蔽和猛烈。

从“非典”到中东呼吸综合征,从埃博拉到新冠肺炎,历史一再证明,重大传染病是人类面临的共同威胁。

中新社记者 高凯 李亚南

七 、解决小数据问题势在必行

在中国共产党坚强领导下,中国人民不惧风雨、全面动员,在全国打响了一场疫情防控的人民战争、总体战、阻击战。

Yann LeCun领导的Facebook 人工智能部门便一直在从事自监督方面的研究。一个案例是,对语言模型进行预训练,然后对模型进行微调来应用于识别仇恨言论。 

公共卫生安全是人类面临的共同挑战。新冠肺炎疫情发生后,中国以何种方式应对,国际社会高度关注。

生命重于泰山。在党中央坚强领导和统一指挥下,以湖北武汉为主战场,一场声势浩大的疫情防控人民战争、总体战、阻击战在全国范围打响。

2)在技术层面必须优化端到端的解决方案,拥有机器学习的城市开发工具、自动驾驶汽车技术以及建筑能源管理的AI企业将会极具竞争力。 

2)数据隐私问题、小数据问题得到缓解,跨设备模型训练成为解决方案。 

“全力阻止”,怎么治?

“没有任何国家可以做得比中国更好。”巴基斯坦总理伊姆兰·汗感慨,整个世界都感谢并赞赏中方应对疫情的努力与成效。

一、Deepfake将改变商业模式

在商业层面,Deepfake将会变的更加个性化,提升电子商务体验和虚拟在线试用;广告投放也会朝着超定向方向发展,例如按照需求合成视频,并配备相应的方言;创意流程也会变得自动化,例如“补拍”电影续集。

这是一场艰苦卓绝的战斗——

他们中,有一些人,勇敢“逆行”——

为了表达对“铁杆朋友”中国政府和人民的慰问与支持,在韩国访问的洪森临时决定,增加行程,来华访问。

寒风中,一位身着红色旗袍的日本少女,手捧写着“中国武汉加油”的募捐箱,一次次向路人深深鞠躬,感谢他们的慷慨解囊。

1、欺骗规模上升到系统级别;

唯有团结合作,才能战胜疫病。

这也就是说,如果能够理解AI模型的工作原理,基于其特定功能设计攻击武器,就能够愚弄系统。 随着Skylight Cyber这种AI公司越来越多,消费者和企业保护的级别固然会上升,但是针对AI特有弱点的新一批黑客和软件也会随着出现。

对此,吴远彬直言,太多的药物实验可能存在浪费资源问题,甚至可能影响患者治疗。

3)生成真实假数据的合成数据方法和工具将会为那些不像巨头公司一样有海量数据的小公司,提供更加公平的竞争环境。 

岁末年初,新型冠状病毒感染的肺炎疫情在湖北武汉等地发生,人类被迫面临一种未知病毒的汹涌侵袭。

“我很喜欢中国,只是做了自己应该做的事情。”她说。

项目的重点和亮点就集中在 AI 在政府和城市规划的应用上。 总而言之,在2020年,智发展慧的城市发展会在协作和技术两方面开花:

疫情无国界。危机面前,人类更是一个命运共同体。

1月12日,世界卫生组织宣布,已收到中国分享的新型冠状病毒基因序列信息;

据统计表明,谷歌在2018 年的BigGAN实验中用来创建狗、蝴蝶和汉堡的超现实图像所消耗的电量“相当于每个美国家庭在近6个月的时间里所用的总电量”。如此的耗电量着实令人震惊!

 传统黑客主要是通过发现系统漏洞从而进行系统侵入。但进入人工智能时代后,黑客、白客之间的攻防战争也发生巨大的变化。 

5、联邦学习是一个闭环的学习机制,模型效果取决于数据提供方的贡献。 以上优点显然给解决数据隐私和安全问题提供了一种新的路径,而在具体应用层面,英伟达的医疗硬件和软件框架Clara已经能够支持联邦学习,当前已经有美国放射学院、MGH、BWH临床数据科学中心以及UCLA Health 在平台上训练相关算法。 

自提出至今,相关研究甚嚣尘上。 联邦学习之所以能够在如此短的时间里迅速由一个构想变为一门学科,主要原因在于联邦学习技术作为一种学习范式,能够在确保用户数据隐私的同时解决“数据孤岛”问题。

2)将 AI 应用于公用事业规模的能源生产:更多的云计算巨头将转向使用可持续发展的能源,并利用 AI 技术来增加可再生能源产出以及精简数据中心的运营。 

在辽宁庄河,26位驻村第一书记代言的特色农产品直营店在批发市场开门迎客。这几天,各村带来的水果、蔬菜、杂粮等60多个品种销售很火爆。

1)在AutoML算法上,未来的工作如果能在效率提升、泛化性、全流程的优化、面对开放世界、安全性和可解释性这 5 个方向上取得突破,将会有较大的价值。 

3、能够保证参与各方在保持独立性的情况下,进行信息与模型参数的加密交换,并同时获得成长; 

而Face X-Ray不光能判断是否是合成图片,还能指出哪个地方是合成的,即兼备识别+解释两种功能。 

事实上,尽管对手狡猾多变,但防控疫情以来,医务人员在与新冠病毒的一次次交锋中也在不断地发现对手的弱点,发掘治疗的新招。

“积极应对”,不能乱

总体而言,AutoML 主要具备两个主要优势: 

中国人民在疫情面前表现出的极大凝聚力、惊人的坚韧和令人钦佩的奉献精神,让世界为之赞叹。

 联邦学习的概念最初是由Blaise等人于2017年在Google AI Blog上发表的一篇博文中首次提出。

在部分国家和地区出现疫情扩散的形势下,中国迅速给予力所能及的支援……

AI 领域的进展往往都是自上而下的,比如说由科技巨头开发出某些 AI 工具,然后开源给其他人,造成这一现象的原因之一便是 AI 研究的计算密集性。 

联合专家考察组则在报告中评价:中国新冠肺炎疫情的下降显著地保护国际安全,构建起了防止疾病国际传播强有力的第一道防线。

 如果没有足够的数据来训练“数据饥渴”的深度学习算法,有两种解决方法:生成合成数据,或者开发能从小数据中学习的AI 模型。 生成合成数据的方法在自动驾驶领域应用得比较多,即在模拟环境中合成暴风雪、异常行人行为等现实世界中难以获得的图像数据。 

 例如,去年第二季度,Alphabet 旗下子公司 Sidewalk Labs 发布了一份 1500 页的方案,其中详述了如何通过与政府和其他企业的合作,以 13 亿美元在多伦多打造一个智慧城市的项目。

无论是科技巨头还是量子初创公司都正在研究这种混合方法,即其中一部分任务由运行在普通计算机上的传统神经网络完成,另一部分任务则由量子神经网络(QNN)进行增强。 

随着 AI 技术越发普及化和平民化,AutoML将继续大显身手。 而在未来的研究方向上,主要可以从算法方向和理论方向着手: 

2)可节省成本和降低复杂性:即便对于专家而言,设计神经网络都是一个费时费力的过程。AutoML 在降低计算和试错成本的同时,开发的解决方案也更胜一筹。

报道称,雷西奥被政府除名前,曾是西班牙一家法院档案馆的副所长。雷西奥遭同僚指控,每天早上7时30分照常上班打卡,随后便从单位消失不知去向,下午4时又准时回到单位。就这样雷西奥只打卡不上班已经连续10年。

所以,在技术上,确实可以保证合法的进行联邦学习,并且是有效果的。因此联邦学习像一个操作系统,它的特点是多方合作,只有多方都认可才能发挥其威力。 所以接下来,联邦学习在2020年会继续成为一种火热的研究趋势: 

同时间赛跑,与病魔抗争。通过采取最全面、最严格、最彻底的防控举措,中国新冠肺炎疫情防控形势积极向好的态势正在拓展。

下午6时许,习近平主席在人民大会堂东大厅会见柬埔寨首相洪森。

许多友好国家、国际和地区组织以及普通外国人纷纷伸出援手,与中国人民并肩作战。

自此之后,AutoML 的应用越发广泛,在数据准备、训练、模型搜索、特征工程等 AI 设计中都发挥着巨大的作用,极大地推动了 AI 技术的普及化。