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LUPA开源周刊:中兴遭美国禁购对开源项目有何影响?

2018-4-21 20:38| 发布者: joejoe0332| 查看: 14147| 评论: 0|原作者: LUPA开源社区|来自: LUPA开源社区

摘要: 从 Oracle “版权战”先后向 Java、JavaScript 开火,到中美贸易摩擦科技战中,中兴可能失去 Android 系统部分服务授权。当我们日常所使用的编程语言、操作系统、开发框架与工具、服务,被注入了国家政府或是商业集 ...


  Oracle Java SE 8 的公开更新仍面向单独的个人使用提供,至少持续至 2020 年底。2019 年 1 月以后发布的 Oracle Java SE 8 公开更新将不向没有商用许可证的业务、商用或生产用途提供。如果您是使用者,将 Java 用于单独的个人用途,则至少在 2020 年底之前,您对 Oracle Java SE 8 更新仍具有与现在相同的访问权限。


  在大多数情况下,您运行的基于 Java 的应用程序由 Oracle 之外的公司单独授予许可(例如,您在 PC 上玩的游戏很可能由游戏公司开发)。这些应用程序可以在 Java 平台上运行,并依赖于 Oracle Java SE 8 更新,直至 2020 年。因此,Oracle 建议您与应用程序开发商联系,以了解对方继续为您提供应用程序支持的计划的详细信息。

  如果您是开发人员,Oracle 建议您查看 Java SE 8 及更高版本的路线图信息,并根据您开发的应用程序类型以及分发模式采取相应的操作。如果您代表企业工作,Oracle 建议您查看 Java SE 8 及更高版本的路线图信息,并评估您的持续 Java 支持需求,以便根据实际情况,及时迁移到更高的版本或者获取商用许可证。

  甲骨文旗下的 Java EE 已转交给 Eclipse 基金会管理,并改名为 Jakarta EE,其最新负责事务推动的组织称为 Jakarta EE 工作组(Jakarta EE Working Group)。Jakarta EE 工作组将负责推动 EE4J(Eclipse Enterprise for Java) 项目或相关技术的发展与推广。


  其组织章程阐述了其 7 项关键任务:Jakarta EE 工作组负责推广 Jakarta EE 品牌及市场价值;在 Jakarta EE 生态中,为供应商提供中立的市场营销与服务;定义与管理规范程序,以确立 Jakarta EE 工作组的规范;定义兼容性以及实际执行的品牌程序规范,以确保应用程序的可移植性;定义授权以及知识产权细节,以鼓励社群参与、保护社群成员,以及鼓励使用;管理 EE4J 和相关项目的整体技术以及业务策略;建立融资模式,以确保 Jakarta EE 工作组与社群可以持续运营……

  Eclipse 基金会执行董事 Mike Milinkovich 表示,之前公布的改名列表中,JCP 被改为 Eclipse EE.next 工作组(Eclipse EE.next Working Group,EE.next)只是一个暂时的名字,而现在则正式更名为 Jakarta EE 工作组。

  Jakarta EE 工作组与过去的 JCP 有些不同,Mike Milinkovich 指出,Jakarta EE 工作组之于所有供应商都是中立的,没有任何组织有特殊的权利或是扮演独特的角色。另外,Jakarta EE 工作组开放知识产权的流动,还有以开源实践做敏捷开发。更多内容,请关注本次专辑……
 
  为了防止 AI 模型受误导产生错误的判断,研究人员需要经过不断的模拟攻击来确保 AI 模型不会受到欺骗。IBM 研究团队近日开源了检测模型及对抗攻击的工具箱 Adversarial Robustness Toolbox,来协助开发人员加强针对深度神经网路攻击的防御性,让 AI 系统变得更加安全。


  近几年 AI 在认知问题上取得不少突破,生活中许多任务也都开始加入 AI 技术,像是辨识图像和影片中的物体、语音转文字、机器翻译等。不过,深度学习网络若受到设计过的干扰讯号影响,很容易产生错误的判断,而这类型的干扰是人类难以察觉的,有心人可能会利用这样的弱点,误导 AI 模型的判断,用于不当的行为。

  Adversarial Robustness 工具箱目前主要提供增强电脑视觉辨识的防御性,给开发人员提供新型防御技术,并在实际部署 AI 模型时也能防御恶意的误导攻击,该工具箱是用 Python 撰写而成,因为 Python 是建立、测试和部署深度神经网路最常用的语言,包含了对抗和防御攻击的方法。

  首先,开发人员可以用该工具箱检测深度神经网路的稳固性,主要记录了模型对不同干扰的输出结果,再透过攻击的资料集来强化 AI 模型,最后标注攻击模式和讯号,防止模型因干扰讯号,产生错误结果。


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