English
邮箱
联系我们
网站地图
邮箱
旧版回顾



博天堂游戏平台:守望英雄安娜正式参战《风暴英雄》国庆送强化剂

文章来源:博天堂游戏平台    发布时间:2018年07月22日 13:15  【字号:      】

博天堂游戏平台1、现有部分名额对单身读者开放,具体信息请大家关注南国都市报活动俱乐部公众号或者南国情缘俱乐部的二维码了解。

2、请填写以下报名资料并附三张生活近照发给我们,收到邀请后,你就可勇赴高端交友会,遇见完美另一半了:

手机号码:


Talos研究员威廉·拉根特星期三在一篇博客文章中说,攻击可能会阻断所有设备的互联网访问。

美国思科发出警报:俄罗斯黑客已经袭击超过500,000台路由器

周三晚些时候,联邦调查局从法庭获准封杀了一个互联网域名,司法部称一家名为Sofacy Group的俄罗斯黑客组织正在用该域名来控制受感染的设备,该组织也以名称Apt28和Fancy Bear命名,至少从2007年开始就针对政府,军事和安全组织开展黑客活动。

“此操作是中断僵尸网络的第一步,Sofacy Group的成员从中获得一系列能够用于各种恶意目标的功能,包括情报收集,盗窃有价值的信息,破坏性攻击以及误导对这些操作的追踪,”国家安全助理检察长约翰·德默斯在一份声明中说。

对路由器的攻击不仅是因为它们可以阻止互联网访问,还因为黑客可以使用恶意软件监控网络活动,包括密码使用。今年4月,美国和英国官员警告俄罗斯黑客瞄准全球数百万台路由器,计划利用这些设备进行大规模攻击。在那个声明中,联邦调查局称路由器是“对手手中的巨大武器”。

“任何事情都是可能的,这次袭击基本上建立了一个隐蔽网络,允许该组织成员以一个又一个追踪相当困难的姿态攻击世界,”Talos的负责人克雷格·威廉斯在一封电子邮件中说。

百亿海底捞的最大危机是什么?| 独家

海底捞是餐饮行业中是最有影响力的企业之一,它的上市向餐饮行业释放了一个巨大的信号。过去人们认为,餐饮业作为劳动密集型产业,上市会比较困难。但其实,连锁的餐饮行业,是能得到资本市场认同的。

对于海底捞,主要问题是产品。

这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。




(责任编辑:王雪凝)

附件:

专题推荐

相关新闻


© 1996 - 2017 中国科学院 版权所有 京ICP备05002857号  京公网安备110402500047号 

网站地图    地址:北京市三里河路52号 邮编:100864