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Malwarebytes 專家發現,Lazarus Group ─ 也就是源自北韓、全球最惡名昭彰的 APT 團夥之一 ─ 在最近的魚叉式釣魚攻擊行動當中,添加了把惡意代碼隱藏在 BMP 圖檔的手法。
更具體來說,他們把惡意 HTA 檔案當作壓縮的 zlib 檔案,嵌入在 PNG 圖檔中,然後在運行過程中通過將自身轉換為 BMP 圖檔,來完成解壓縮。如此一來,他們就可以逃過系統的防護機制,成功植入木馬。
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【AI 演算法日新月異,晶片架構當然也要與時俱進!】
當人工智慧 (AI) 強勢來襲、而半導體已趨近物理極限,業界該如何因應?
回顧 2016 年以前,雲端在運算力與延遲性略勝一籌,直到 Inception-ResNet 出現,才讓在終端進行推論 (inference) 成為可行,只要 50ms 就可算完一幀 (frame) 圖檔。加之,不少人對雲端仍有隱私與網路環境的顧慮,隨著演算法的複雜度下降、準確度提升,有越來越多推論工作會從雲端移至終端。
在資料中心方面,傳統運作是由一台伺服器,經由網路向另一台伺服器完成資料庫詢問,而在其中建置 FPGA 具備以下好處:
●擁有豐富 I/O 且配置靈活,可直接從攝影機或網路抓取資料、中間不須繁重交換動作且能依目的將資料轉送出去;
●不需 CPU 參與,就能將所有資料庫放到 CDR (Clock and Data-Recovery,時脈資料回復) 做影像預處理或合成,能耗低、效率高;
●甚至有 AI 晶片商將 FPGA 重新編譯,藉以開發更具成本效益的專用晶片 (eASIC),非常適合利基市場;
●若 AI 部分元素的 CPU 運算力不足,亦可將初步結果丟給 FPGA 接手處理。
然不可否認,擁有平行運算能力的 GPU 更適合用於「訓練」;不過,GPU 與 CPU、FPGA 或專用晶片並非壁壘分明的競爭、而是協作關係。另「多處理器」(Multi-processor) 運算為提升效率,晶片商會在既有架構上發展通訊方式,以便大幅拉升 GPU 卡片之間的通訊頻寬、加速數據訓練時間。再者,就是設法利用函式庫,以混合精度 (Mixed Precision) 極大化晶片的運算效能。
從半導體製程觀點來看,要將數位、類比 IC 和記憶體三種截然不同的製程整合成一個晶片,只得從「系統級封裝」(SiP) 著手;然而,若要兼顧效能、功耗和成本,更值得討論的是:怎麼將不同 CPU 架構集成在一個單晶片中。統整 AI 晶片設計有三大挑戰:處理器架構、記憶體效能與安全機制;以往演算法存在「大就是好」的謎思,但現在講究的是怎麼降低模型要求、又能維持一定的精準度。
延伸閱讀:
《AI 風起雲湧,新的晶片架構勢在必行!》
http://compotechasia.com/a/opportunity/2019/0726/42399.html
#國際半導體產業協會SEMI #聯發科技MediaTek #NeuroPilot #英特爾Intel #微軟Microsoft #OpenVINO #輝達NVIDIA #新思科技Synopsys
cdr轉檔 在 彭哥的贏家之路 Facebook 的最讚貼文
台指挑戰壓力區失敗 多方強度有瑕疵
從5/11影音節目當中
彭哥告訴大家壓力區就在10965
而昨日碰觸此區之後就在這裡陷入整理
今日盤也因為多頭結構轉弱而回跌
最近只要沒有做到被動元件、矽晶圓、
雪紅姐姐概念股、CDR族群的股票
真的要賺一大波的機率是很低
這就是我說的多方行情卻不是大家都可以賺到錢的瑕疵
而且這些股票都是很多投資人認為的高危險股票
目前被動元件最近都常一下過熱一下結冰的狀況
更會讓股市難以操作
所以在此還是提醒投資人不要在過熱的時候追價股票
以免套到的時候難以脫身
目前多方雖有回檔 但還屬於多頭趨勢架構內
只要矽晶圓、被動元件其一 再回到主流買盤
這個盤還是上看挑戰11271
當然買多還是不要忘記風險存在
台指不宜跌破10810之下 否則轉弱機率大
高處買股真的要小心!! 切記不要重壓喔
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cdr轉檔 在 [平面] cdr轉ai 檔案大10倍? - 看板Digital_Art - 批踢踢實業坊 的必吃
使用軟體:CorelDraw
版本:12
附加使用軟體:AI
問題描述:Corel轉檔後,從10.6mb,結果檔案容量變成1G
已嘗試過方式:
爬文(Google)?N/Y:Y
請問各位達人,為何我corel做的東西,
轉成ai,容量爆增?
所以ai轉cdr會變小?
是這樣嗎?
感謝各位^^
--
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