Ano ang timing attack?
Ang timing attack ay isang uri ng side-channel na pag-atake sa larangan ng cybersecurity na nagsasamantala sa mga variation sa tagal ng panahon para magsagawa ng mga cryptographic algorithm. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga pagkakaiba sa timing na ito, ang mga umaatake ay maaaring magpahiwatig ng sensitibong impormasyon tungkol sa mga cryptographic key na ginagamit. Maaaring makompromiso ng ganitong paraan ng pag-atake ang seguridad ng mga system na umaasa
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/ACSS Advanced Computer Systems Security, Pag-atake sa oras, Pag-atake sa timing ng CPU
Ano ang ilang kasalukuyang halimbawa ng hindi pinagkakatiwalaang mga server ng imbakan?
Ang mga hindi pinagkakatiwalaang storage server ay nagdudulot ng malaking banta sa larangan ng cybersecurity, dahil maaari nilang ikompromiso ang pagiging kompidensiyal, integridad, at availability ng data na nakaimbak sa kanila. Ang mga server na ito ay karaniwang nailalarawan sa pamamagitan ng kanilang kakulangan ng wastong mga hakbang sa seguridad, na ginagawa silang mahina sa iba't ibang uri ng pag-atake at hindi awtorisadong pag-access. Ito ay mahalaga para sa mga organisasyon at
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/ACSS Advanced Computer Systems Security, Seguridad ng imbakan, Mga hindi pinagkakatiwalaang storage server
Ano ang mga tungkulin ng isang lagda at isang pampublikong susi sa seguridad ng komunikasyon?
Sa seguridad ng pagmemensahe, ang mga konsepto ng lagda at pampublikong susi ay gumaganap ng mga mahalagang papel sa pagtiyak ng integridad, pagiging tunay, at pagiging kumpidensyal ng mga mensaheng ipinagpapalit sa pagitan ng mga entity. Ang mga cryptographic na bahagi na ito ay mahalaga sa pag-secure ng mga protocol ng komunikasyon at malawakang ginagamit sa iba't ibang mekanismo ng seguridad tulad ng mga digital signature, encryption, at key exchange protocol. Isang lagda sa mensahe
- Inilathala sa Cybersecurity, EITC/IS/ACSS Advanced Computer Systems Security, Messaging, Seguridad sa pagmemensahe
Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
Sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) at machine learning, ang pagpili ng naaangkop na algorithm ay mahalaga para sa tagumpay ng anumang proyekto. Kapag ang napiling algorithm ay hindi angkop para sa isang partikular na gawain, maaari itong humantong sa mga suboptimal na resulta, tumaas na mga gastos sa computational, at hindi mahusay na paggamit ng mga mapagkukunan. Samakatuwid, ito ay mahalaga na magkaroon
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
Upang magamit ang isang layer ng pag-embed para sa awtomatikong pagtatalaga ng mga wastong axes para sa pag-visualize ng mga representasyon ng salita bilang mga vector, kailangan nating suriin ang mga pangunahing konsepto ng mga pag-embed ng salita at ang kanilang aplikasyon sa mga neural network. Ang mga pag-embed ng salita ay mga siksik na representasyon ng vector ng mga salita sa isang tuluy-tuloy na espasyo ng vector na kumukuha ng mga semantikong ugnayan sa pagitan ng mga salita. Ang mga pag-embed na ito ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pangkalahatang-ideya ng balangkas ng Neural Structured Learning
Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
Ang Max pooling ay isang kritikal na operasyon sa Convolutional Neural Networks (CNNs) na gumaganap ng malaking papel sa pag-extract ng feature at pagbawas ng dimensionality. Sa konteksto ng mga gawain sa pag-uuri ng larawan, inilalapat ang max pooling pagkatapos ng mga convolutional layer upang i-downsample ang mga feature na mapa, na tumutulong sa pagpapanatili ng mahahalagang feature habang binabawasan ang pagiging kumplikado ng computational. Ang pangunahing layunin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Paggamit ng TensorFlow upang maiuri ang mga imahe ng damit
Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
Ang pagkuha ng tampok ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng convolutional neural network (CNN) na inilapat sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Sa mga CNN, ang proseso ng pagkuha ng tampok ay nagsasangkot ng pagkuha ng mga makabuluhang tampok mula sa mga imahe ng input upang mapadali ang tumpak na pag-uuri. Ang prosesong ito ay mahalaga dahil ang mga hilaw na halaga ng pixel mula sa mga larawan ay hindi direktang angkop para sa mga gawain sa pag-uuri. Sa pamamagitan ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Paggamit ng TensorFlow upang maiuri ang mga imahe ng damit
Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
Sa larangan ng mga modelo ng machine learning na tumatakbo sa TensorFlow.js, ang paggamit ng mga function ng asynchronous na pag-aaral ay hindi isang ganap na pangangailangan, ngunit maaari nitong makabuluhang mapahusay ang pagganap at kahusayan ng mga modelo. Ang mga function ng asynchronous na pag-aaral ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pag-optimize ng proseso ng pagsasanay ng mga modelo ng pag-aaral ng machine sa pamamagitan ng pagpayag na maisagawa ang mga pagkalkula
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Pagbuo ng isang neural network upang maisagawa ang pag-uuri
Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
Ang TensorFlow Keras Tokenizer API ay nagbibigay-daan para sa mahusay na tokenization ng data ng text, isang mahalagang hakbang sa mga gawain sa Natural Language Processing (NLP). Kapag nag-configure ng Tokenizer instance sa TensorFlow Keras, isa sa mga parameter na maaaring itakda ay ang parameter na `num_words`, na tumutukoy sa maximum na bilang ng mga salita na pananatilihin batay sa dalas.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Tokenization
Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
Ang TensorFlow Keras Tokenizer API ay talagang magagamit upang mahanap ang pinakamadalas na salita sa loob ng isang corpus ng text. Ang tokenization ay isang pangunahing hakbang sa natural language processing (NLP) na nagsasangkot ng paghahati-hati ng text sa mas maliliit na unit, karaniwang mga salita o subword, upang mapadali ang karagdagang pagproseso. Ang Tokenizer API sa TensorFlow ay nagbibigay-daan para sa mahusay na tokenization
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Tokenization