像生物网络一样生长，具备结构可塑性的自组织神经网络来了
最近，一篇名为“Evolving Self-Assembling Neural Networks: From Spontaneous Activity to Experience-Dependent Learning”的论文引起了广泛关注。这篇论文由IT University of Copenhagen的Sebastian Risi团队撰写，并已发布在arXiv预印本...
网络安全技术 | 身份认证的革命——生物特征身份认证
01、生物特征认证的概念生物特征认证又称为“生物特征识别”，是指通过计算机利用人体固有的物理特征或行为特征鉴别个人身份。在信息安全领域，推动基于生物特征认证的主要动力来自于基于密码认证的不安全性，即利用生物特征认证来替代密码认证。人的生理特征与生俱来，一般是先天性的。行为特征则是习惯养成，多为后天形成。生理和行为特征统称为生物特征。常用的生物特征包括脸像、虹膜、指纹、声音、笔迹等。同时，随着现代....
【聚能聊】网络安全事件频发，怎么保护自己的生物识别信息
聚能聊有奖话题：https://yq.aliyun.com/roundtable/59358?spm=5176.8091938.0.0.ZCJ5o4 随着科技的进步，越来越多的生物识别技术被应用到生活和工作中。像最常见的指纹识别和人脸识别，还有三星S8的虹膜识别，以及部分语音应用的声纹识别。当然，在公安系统还有步态特征识别等等。这些生物识别技术确实为人们提供了巨大的便利，但是他们真的足够安全吗？....
MIT重磅研究：基于人工神经网络，探索抑制神经元的生物学意义
在近几年，人工神经网络——一种参照大脑运作模式而建成的计算模型——已经成为了最为炙手可热的人工智能系统，并且应用于从语音到图像的各个领域。 雷锋网消息，MIT CSAIL 于今日发布了一个重磅研究成果：他们已经开发出一个大脑神经回路的计算模型，它揭示了抑制神经元的生物意义。 这个模型是由一组输入神经元阵列与同等数量的输出神经元组成，采用「竞争学习规则」（winner-take-all）来操作。 ....
网络安全宣传周 生物识别在安防也很有市场
[导读]上游企业开始纷纷进入安防行业，通过寻找设备供应商，将最新的网络安全防范技术应用到安防产品中，这是上游企业打开安防市场的最佳机遇。 网络安全宣传周 生物识别在安防也很有市场 责任编辑：editor006 | 2016-09-23 17:09:33 本文摘自：千家网 [导读]上游企业开始纷纷进入安防行业，通过寻找设备供应商，将最新的网络安全防范技术应用...
网络安全中的生物识别：毫秒级大数据计算的未来
不管是网络欺诈还是对应的安全措施，都随着科技的发展表现出越来越高的科技依赖性。这其中，生物识别技术在互联网安全、信息认证方面扮演起愈发重要的角色。 作为2016年国家网络安全宣传周重点活动之一，网络安全博览会9月19日起将在武汉国际博览中心举行。在9月18日的新闻发布上，互联网、运营商等行业的多位嘉宾就互联网安全问题发表了见解，并且都对“网络安全靠大家”这一主题从个角度进行了阐释。 但网络安全不....
Nat. Commun. | 多层生物分子网络的鲁棒性研究
今天给大家介绍华中科技大学人工智能与自动化学院Xueming Liu课题组、哈佛医学院Joseph Loscalzo团队和伦斯勒理工学院Jianxi Gao课题组合作发表在 Nature Communication上的一篇文章“Robustness and lethality in multilayer biological molecular networks”。作者构建了人体多层生物分子网络....
Survey | 深度学习方法在生物网络中的应用
今天介绍厦门大学刘向荣老师团队在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇综述论文，该论文首先介绍了应用在网络数据上的深度学习几种典型的模型，然后根据不同的生物网络数据分类，介绍了现有的实际研究和工作；最后对这篇文章提到的方法进行了总结和讨论。1背景生物系统有很多不同层面和不同组织形式的网络，包括基因转录调控网络、生物代谢与信号传导网络、蛋白质相互作用网络等。除此之外，人....
Nature论文解读：用于改善加权生物网络信噪比的网络增强方法
本文提出一种网络增强（Network Enhancement）方法，即一种用于改善无向加权网络的信噪比的方法。NE 使用双随机矩阵算子来诱导稀疏性，并提供封闭形式的解决方案，增加输入网络的频谱本征。因此，NE 可消除弱边缘，增强实际连接，并带来更好的下游性能。如果你对本文工作感兴趣，点击底部阅读原文即可查看原论文。 关于作者：薛寒生，澳大利亚国立大学博士生，研究方向为人工智能与计算生物学。 ■ ....
《中国人工智能学会通讯》——8.25 基于演化优化的生物网络配准
8.25 基于演化优化的生物网络配准 生物网络配准是为了找到不同种群之间不同蛋白质网络的相似子图。生物网络配准可以帮助我们预测蛋白质功能。网络配准主要分为局部网络配准和全局网络配准两种。局部网络配准是为了匹配网络的局部区域，而全局网络是为了匹配网络的所有节点。在全局网络配准中，一个重要的问题是同时匹配网络结构和生物信息。全局网络配准被证明是一个 NP 完全问题。 目标函数以前的算法主要是通过最大....
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