揭示Transformer周期建模缺陷！北大提出新型神经网络FAN，填补周期性特征建模能力缺陷
在人工智能和机器学习领域，神经网络模型的发展日新月异。其中，Transformer模型因其在自然语言处理等领域的卓越表现而备受瞩目。然而，近期来自北京大学的研究团队发现，包括Transformer在内的一些主流神经网络模型在周期特征建模方面存在缺陷。 周期特征是自然界和工程系统中普遍存在的现象，如季节变化、股票市场波动等。在机...
揭示Transformer重要缺陷！北大提出傅里叶分析神经网络FAN，填补周期性特征建模缺陷
近年来，神经网络的发展日新月异，尤其是以MLP（多层感知器）和Transformer为代表的模型，在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型在处理周期性特征时却暴露出潜在的缺陷。它们往往倾向于记忆周期性数据，而不是真正理解其背后的原理。 周期性是自然界和工程系统中普遍存在的重要特性，...
网络安全需求增大，世平信息用数据内容识别技术填补市场空白
网络安全可以分为最底层的基础设施安全、网络传输安全、应用安全和数据安全，其中最核心的是数据安全。2020年全球数据总量预计达到40ZB，与此同时黑客攻击手段多样化，仅仅针对物理层面和运行层面的防护已不足以化解漏洞危机。数据安全威胁的持续上升，带动了数据安全产品的需求。 世平信息成立于2010年，将人工智能技术应用于数据治理领域，为用户提供业务数据梳理和安全管理解决方案。和其它安全公司不同的是，世....
美国人事管理办公室实施网络人才战略填补人才空缺
美国人事管理办公室（The Office of Personnel Management ，OPM），正与美国预算管理办公室（the Office of Management and Budget，OMB）和美国联邦政府的人力资源专家进行合作，实施一系列举措来招聘、雇佣和培养必需的网络安全队伍，以解决国家信息技术网络和数据面临的持续性危险。这项工作是美国政府网络安全行动计划（the Admini....
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