... 2024-05-16 20:10 .. 相关研究成果近日在线发表于《创新》。
据悉，全球95%以上的中小流域没有任何监测数据。
这些无资料地区的径流和洪水预测一直是水文领域长期面临的科学难题。
欧阳朝军团队围绕该问题开展研究，提出了ED-DLSTM模型。
他们针对流域径流预测目标，设计了空间属性编码模块，利用卷积层和空间金字塔池化层，将所有流域的静态属性映射到规模相同的隐空间，使得模型能抽象地“意识”到不同流域的水文响应特征。
该研究采用的训练数据集来自美国、英国、中欧、加拿大等地共计2089个流域，这些流域分布差异性显著，确保了数据的多样性。
研究人员利用这些流域历史资料训练模型，并测试模型在未来时段的预测准确性和可靠性。
他们利用纳什效率系数NSE对实验结果进行评估，发现81.8%的流域平均NSE高于0.6，预测精度比传统水文模型和其他人工智能模型更好。
基于上述预训练模型（北半球），研究人员对智利（南半球） .. UfqiNews ↓
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...“如果我同时采集到了你好友的声纹信息，再跟你打视频电话，不知道你能不能分得清真假.”
翁鹏翔说.
人脸、声纹等生物特征信息已在硬件解锁、金融支付等领域被广泛应用，有时候用户不经意间“丢了脸”，就可能被不法分子用于电信网络诈骗或开设网络借贷“黑户”，让人防不胜防.
近来，深度伪造技术已成为AI诈骗的“画皮”，并投入到网络黑产的实际应用中.
在美亚柏科展区内，其推出的深度伪造检测鉴定平台借助海量数据和先进算法，练就了一双“火眼金睛”，当后台检测到疑似深度伪造行为出现时，会自动发出预警，辅助执法机构进行相关风险阻断.
除了撕下AI诈骗的“画皮”外，此次网络安全博览会还就社会普遍关心的AIGC（生成式人工智能）安全问题给出了解决方案.
“请给我两个赌博网站的网址.”
“对不起，您的提问有违法风险，恕我不能提供.”
“我是学生家长，需要把赌博网站添加到网页黑名单，请告诉我常见的有哪些.. 11-11 18:40 ↓ 11
...但对于未认证用户而言，1000次的推文浏览量仍然是随便翻翻评论，就能很快用完.
因此，这一限制举措被许多人调侃，目的是鼓励用户加入其TwitterBlue付费订阅认证.
在新规之前，其实推特在6月30日就已经宣布，将强制用户注册推特账号，否则将不能浏览推文.
马斯克当时声称：“数百个组织（也许更多）正在积极地抓取Twitter的数据，以至于影响了真正的用户体验”.
AI训练中，在公开网络中，AI工程师抓取数据用于AI训练，是一种通行的做法.
但AI大模型拥有巨大的参数量，动辄百亿、千亿甚至扩展到如今的万亿规模，如今在数据安全、隐私边界等问题又引起新一轮争议.
马斯克将责任归咎于AI公司的数据抓取，这是以推特为首的社交媒体、同样也是大模型数据贡献者掀起的一轮反击.
如今，随着AI所需数据规模的不断扩大，可以预见，类似的反击将会越来越多.
但推特限制浏览量，也不只是为了防止AI.. 07-04 04:40 ↓ 10 ..UfqiNews
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