حمله زمانی چیست؟
حمله زمانبندی نوعی حمله کانال جانبی در حوزه امنیت سایبری است که از تغییرات زمان لازم برای اجرای الگوریتمهای رمزنگاری سوء استفاده میکند. با تجزیه و تحلیل این تفاوت های زمانی، مهاجمان می توانند اطلاعات حساسی در مورد کلیدهای رمزنگاری مورد استفاده استنتاج کنند. این شکل از حمله می تواند امنیت سیستم هایی را که به آن متکی هستند به خطر بیاندازد
چند نمونه فعلی از سرورهای ذخیره سازی نامعتبر چیست؟
سرورهای ذخیره سازی غیرقابل اعتماد تهدیدی قابل توجه در حوزه امنیت سایبری هستند، زیرا می توانند محرمانه بودن، یکپارچگی و در دسترس بودن داده های ذخیره شده در آنها را به خطر بیندازند. مشخصه این سرورها فقدان اقدامات امنیتی مناسب است که آنها را در برابر انواع مختلف حملات و دسترسی غیرمجاز آسیب پذیر می کند. برای سازمان ها و سازمان ها بسیار مهم است
نقش امضا و کلید عمومی در امنیت ارتباطات چیست؟
در امنیت پیامرسانی، مفاهیم امضا و کلید عمومی نقشهای محوری در تضمین یکپارچگی، صحت و محرمانه بودن پیامهای مبادله شده بین نهادها دارند. این اجزای رمزنگاری برای پروتکل های ارتباطی ایمن اساسی هستند و به طور گسترده در مکانیسم های امنیتی مختلف مانند امضای دیجیتال، رمزگذاری و پروتکل های تبادل کلید استفاده می شوند. یک امضا در پیام
- منتشر شده در امنیت سایبری, امنیت سیستم های کامپیوتری پیشرفته EITC/IS/ACSS, پیام, امنیت پیام
اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
در حوزه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی، انتخاب یک الگوریتم مناسب برای موفقیت هر پروژه بسیار مهم است. زمانی که الگوریتم انتخاب شده برای یک کار خاص مناسب نباشد، می تواند منجر به نتایج غیربهینه، افزایش هزینه های محاسباتی و استفاده ناکارآمد از منابع شود. بنابراین، داشتن آن ضروری است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چگونه می توان از یک لایه جاسازی برای اختصاص خودکار محورهای مناسب برای نمودار نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده کرد؟
برای استفاده از یک لایه جاسازی برای تخصیص خودکار محورهای مناسب برای تجسم بازنمایی کلمات به عنوان بردار، باید به مفاهیم اساسی جاسازی کلمات و کاربرد آنها در شبکه های عصبی بپردازیم. جاسازیهای کلمه، نمایشهای برداری متراکمی از کلمات در یک فضای برداری پیوسته هستند که روابط معنایی بین کلمات را نشان میدهند. این تعبیه ها هستند
هدف از تجمع حداکثری در CNN چیست؟
Max Pooling یک عملیات حیاتی در شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) است که نقش مهمی در استخراج ویژگی و کاهش ابعاد دارد. در زمینه وظایف طبقهبندی تصویر، حداکثر ادغام پس از لایههای کانولوشن برای نمونهبرداری از نقشههای ویژگی اعمال میشود، که به حفظ ویژگیهای مهم و کاهش پیچیدگی محاسباتی کمک میکند. هدف اولیه
فرآیند استخراج ویژگی در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چگونه برای تشخیص تصویر اعمال می شود؟
استخراج ویژگی یک مرحله مهم در فرآیند شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) است که برای وظایف تشخیص تصویر اعمال می شود. در CNN ها، فرآیند استخراج ویژگی شامل استخراج ویژگی های معنی دار از تصاویر ورودی برای تسهیل طبقه بندی دقیق است. این فرآیند ضروری است زیرا مقادیر پیکسل خام از تصاویر مستقیماً برای کارهای طبقه بندی مناسب نیستند. توسط
آیا استفاده از تابع یادگیری ناهمزمان برای مدل های یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا می شوند ضروری است؟
در حوزه مدلهای یادگیری ماشینی که در TensorFlow.js اجرا میشوند، استفاده از توابع یادگیری ناهمزمان یک ضرورت مطلق نیست، اما میتواند عملکرد و کارایی مدلها را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. توابع یادگیری ناهمزمان با اجازه دادن به انجام محاسبات نقش مهمی در بهینه سازی فرآیند آموزش مدل های یادگیری ماشین ایفا می کنند.
پارامتر حداکثر تعداد کلمات TensorFlow Keras Tokenizer API چیست؟
TensorFlow Keras Tokenizer API امکان توکنسازی کارآمد دادههای متنی را فراهم میکند که یک گام مهم در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) است. هنگام پیکربندی یک نمونه Tokenizer در TensorFlow Keras، یکی از پارامترهایی که میتوان تنظیم کرد، پارامتر "num_words" است که حداکثر تعداد کلماتی را که باید بر اساس فرکانس نگهداری شوند را مشخص میکند.
آیا می توان از TensorFlow Keras Tokenizer API برای یافتن بیشترین کلمات استفاده کرد؟
API TensorFlow Keras Tokenizer در واقع می تواند برای یافتن پرتکرارترین کلمات در مجموعه ای از متن استفاده شود. Tokenization یک مرحله اساسی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شامل شکستن متن به واحدهای کوچکتر، معمولاً کلمات یا زیرکلمهها، برای تسهیل پردازش بیشتر است. Tokenizer API در TensorFlow امکان توکن سازی کارآمد را فراهم می کند