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A and of , and
隨著世界對(duì)自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)的依賴程度逐漸加深，目前最顯著的挑戰(zhàn)之一就是打造安全應(yīng)用、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)。與此同時(shí)數(shù)字證書在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用論文，很多安全漏洞也相繼出現(xiàn)。為了減輕帶來(lái)的影響數(shù)字證書在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用論文，研究者提出了多種解決辦法。但是目前的工具經(jīng)常無(wú)法處理頻繁變換的結(jié)構(gòu)。這篇論文就對(duì)目前的數(shù)據(jù)集組成和入侵探測(cè)系統(tǒng)（IDS）的種類進(jìn)行了調(diào)查和分類，為的就是提升IDS的效率，并且為下一代IDS數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建帶來(lái)更好的效果。
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in in the Age of Deep
關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)的技術(shù)成果，我們也已經(jīng)介紹很多了。這篇論文仍是總結(jié)性質(zhì)的，它回顧了最近幾年用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的成果應(yīng)用，為這一領(lǐng)域提供了深度、綜合性的總結(jié)。這篇調(diào)查不僅包括典型的結(jié)構(gòu)（SSD、YOLO、-RCNN），還討論了目前整個(gè)領(lǐng)域面臨的困難。
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Deep Maps for
讓機(jī)器人在不規(guī)則、非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中進(jìn)行不確定性預(yù)測(cè)是一項(xiàng)重要能力。大多數(shù)室內(nèi)的移動(dòng)機(jī)器人都是靠2D激光掃描進(jìn)行定位、映射和導(dǎo)航。但這些傳感器無(wú)法探測(cè)到透明表面或完整掃描全部的復(fù)雜物體，例如桌子等。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近的發(fā)展提出了很多方法解決這一問(wèn)題，但是所提出的框架并不受高斯模型不確定性的限制。我們得出的結(jié)果證明，在障礙物距離的不確定性上的表現(xiàn)比在拉普拉斯分布上的表現(xiàn)要好。
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