ava图片(区块链到底怎么和物联网无缝连接)

ava图片，区块链到底怎么和物联网无缝连接？

虽然比特币价格目前处于横盘状态，但依旧有无数怀有暴富梦的投资者冲进数字货币市场。各种区块链项目层出不穷，甚至不用白皮书，就已经私募到数额巨大的以太坊。还有的项目没有应用就上了数字货币交易所。这些圈钱的代币，在刚上交易所时会急速拉升吸引更多的投资者购买，随后极速跌落甚至跌破发行价或者归零，让投资者血本无归，俗称“割韭菜”。

区块链无疑是现在最火的话题（图片来源：互联网）

告别炒币，让区块链技术回归应用才是正道。大家熟知的电信设备制造商诺基亚，将要推出基于物联网的传感器即服务产品。并使用区块链技术中的智能合约技术，对服务进行计费和付款。诺基亚这一产品的理念为电信运营商提供了一种全新的收入方式。运营商通过现有基础设施，向城市管理部门和其它公司出售实时环境传感器数据从而获利。

收集传感器数据（图片来源：networkworld）

由于智能手机的爆炸式增长，运营商逐渐从语音、短信为主的盈利方式转向出售流量盈利。目前流量价格越来越便宜，电信运营商正积极地寻找新的收入来源。而世界各国的城市，现在都在进行数字城市建设，从而提高城市管理效率。比如监控城市中的空气质量，发布实时空气质量预报。诺基亚想要通过城市中的传感器，帮助电信运营商创造新收入。

智慧城市建设如火如荼（图片来源：互联网）

诺基亚的智慧城市传感器即服务，可以将停车数据、垃圾管理、环境数据、安防摄像头等数据提供给管理部门和其他企业。通过区块链智能合约技术，让管理部门和企业支付处理和分析数据的费用。区块链的智能合约技术时在满足特定条件时，在各方之间自动转移资金的机制。诺基亚负责提供边缘网关和传感器安装，数据将存储在微软Azure或AWS平台上，通过AVA平台、亚马逊物联网平台或微软物联网平台执行数据传输。

人工智能该如何远离偏见与歧视？

如今，算法中存在的偏见问题比大家所能想到的更为普遍。

比如：在2012年发表的一篇学术论文指出，来自Cognitec的人脸识别系统对非裔美国人的检测效果比白种人要差5%至10%。另外，研究人员还在2011年的调查中发现，由中国、日本以及韩国开发的模型往往难以区分高加索人与东亚人。而在最近的另一项研究中，谷歌与亚马逊推出的高人气智能扬声器在服务非本地用户时，结果显示其理解非美国口音的能力要低出30%。而此前在2016年的一篇论文也提到，谷歌新闻文章中的嵌入词往往对女性与男性表现出刻板的性别印象。

对于这个困扰业界许久的问题，麻省理工学院算机科学与人工智能实验室（简称MIT SCAIL）的科学家们不久前发表了一篇题为《Uncovering and Mitigating Algorithmic Bias through Learned Latent Structure（通过学习潜在结构提示并缓解算法偏见）》的论文（在“科技行者”对话界面回复“MIT论文”获取论文下载链接>，这篇论文由博士生Alexander Amini与Ava Soleimanhy、硕士研究生Wilko Schwarting以及麻省理工学院教授Sangeeta Bhatia与Daniela Rus共同撰写。

论文中描述了如何通过重新采样确保人工智能系统对数据自动“消除偏见”，从而使最终给出的观点结果更为中立。他们表示，当在专门设计用于测试计算机视觉系统偏见的数据集上进行评估时，这套方案表现出了更优越的性能以及“更低的分类偏见”。

作为作者之一的Amini在一份声明中解释称：“虽然大家普遍认为人脸识别已经是一项较为成熟的技术，但很明显，即使是其中经常使用的数据集也并没有得到适当的审查。对这些问题加以纠正尤其重要，因为我们已经开始看到这些算法被应用于安全、执法以及其它众多领域。”

事实上，这已经不是MIT SCAIL第一次就这个问题展开研究——在2018年的一篇论文中，David Sontag教授及其同事就提出了一种能够减少AI偏见而又不致降低预测结果准确性的方法。但此次提出的新论文采用了一种新颖的、半监督式的端到端深度学习算法。该算法会同时学习需要完成的任务本身（例如人脸识别）以及训练所用数据的潜在结构，通过对后者的学习，能够帮助其及时发现训练数据中隐藏或隐含的偏见，并在训练期间自动消除这种偏见，而完全无需数据预处理或注释。

实现方式

研究人员打造的这套AI系统的核心，其实是一套变分自动编码器（简称VAE），能够模拟人脑中神经元的数学函数层，其本质是一种神经网络，具体包括编码器、解码器以及损失函数。编码器负责将原始输入映射至特征表示，而解码器则将特征表示作为输入，以利用其完成预测并生成输出结果。（损失函数则测量算法对于给定数据的建模效果。）

在使用这套VAE方案的情况下（论文中将其称为去偏见-VAE，简称DB-VAE），编码器能够在一定程度上学习特定数据点内潜在变量的真实分布近似情况，而解码器则立足潜在空间重建输入内容。对解码结果的重建使得系统能够在训练期间对潜在变量进行无监督学习。

为了验证去偏见算法在具有 “重大社会影响”的真实世界问题中的表现，研究人员们使用包含40万幅图像的数据集训练DB-VAE模型，并以八成对二成的比例将其划分为训练集与验证集。在此之后，他们在PPB测试数据集上进行评估——这套数据集包含来自非洲与欧洲各国总计1270名男女议员的图像。

结果令人眼前一亮。根据研究人员的说法，DB-VAE不仅学会了识别面部特征，例如感知到肤色与头发的存在，还学会了区分性别及年龄等其它特征。立足个人人口统计（种族/性别）及PPB数据集，在对多种模型进行去偏见与未去偏见结果比较之后，DB-VAE显示出更高的分类准确性并降低了由种族与性别引发的分类偏见——研究团队认为，这是人工智能朝着公平与公正发展方向迈出的重要一步。

在论文中，研究人员这样写道：“系统的开发与部署对于防止意外歧视并保证这些算法的长期有效运作至关重要。我们希望自己提出的方法能够成为一种真正的系统化工具，从而促进现代AI系统的算法公平性。”

技术进展

过去十年以来，一系列失误事件让我们意识到人工智能确实存在潜在偏见，这无疑令人沮丧万分。然而，问题的出现也让学术界在实现更准确、更客观中立的系统开发方面取得了可喜的进展。

除了麻省理工学院此次研究结果之外，还有许多企业也在该领域不断进行尝试和努力。比如：

去年6月，微软公司与人工智能（简称AI）公平专家合作，修改并扩展了用于训练的Face API数据集。这是一个微软Azure API，提供用于检测、识别并分析图像中人脸的算法。通过新的肤色、性别与年龄数据，其能够将深肤色男性与女性的识别错误率降低至原本的二十分之一，并将女性整体的识别错误率降低至原本的九分之一；去年5月，Facebook推出了Fairness Flow，它能够自动警告某种算法是否根据种族、性别或者年龄对某人做出了不公平的判断；埃森哲方面则发布了一款工具包，用于自动检测AI算法中的偏见，并帮助数据科学家缓解结果中的偏见；去年9月，谷歌公司出推出了其What-If工具，这是面向其TensorFlow机器学习框架的TensorBoard网络仪表板中的一项偏见检测功能；IBM公司则于去年秋季拿出了自己的Ai Fairness 360，这是一款基于云端的全自动化套件，能够帮助用户了解AI系统如何制定决策并提供调整建议——例如算法调节或者数据平衡，从而缓解偏见的影响。最近，IBM沃森与Cloud Platforms小组的研究重点也开始转向减轻AI模型中的偏见问题，特别是与人脸识别相关的偏见。

如果一切顺利，那么上述举措——以及像麻省理工学院CSAIL新算法这样的开创性工作，将有望给人工智能的偏见问题带来喜人的整体性改善。

有什么游戏是目前能玩到的单机游戏？

使命召唤系列

使命召唤系列游戏其实没啥好说的，基本上只要提射击类游戏，必然会把它拿出来。如果不把它拿出来，估计我又要被喷成一脸花露水。不过说句实在话，这一个系列十四部作品剧情跨度可谓囊括古今，绝对是能让你坐在电脑下玩半拉月不带抬屁股也玩不完的那种。

正当防卫系列

正当防卫一共三部，画质最好当数《正当防卫3》。好吧前面是句废话，这游戏有差不多300个任务，一个开放性大地图，以及海、陆、空各类交通工具。也是那种你坐下来一直玩，能让你玩到吐血的游戏，这游戏不存在通关一说，只有你玩吐一说。

孤岛惊魂系列

育碧的经典游戏系列作品之一，最新系列《孤岛惊魂5》爆料预计在3月27日正式发售。所以在此之前，如果你没玩过这个系列，不妨抽空去入坑玩玩他的前几部游戏。这游戏每一个系列剧情和玩法都不太一样，所以具体还需要你实际入游体验，不过肯定的就是，这个系列真的很好玩。

狙击精英系列

我是从《狙击精英》第一部开始接触这款游戏，除了远程狙击还可以设置陷阱。当然游戏最大的特色还是子弹命中敌人时，为你再现子弹在空中划出的轨迹，刺穿敌人内脏骨骼的一瞬间。这种快意感无论是在系列中哪一部作品中，无论是重复多少遍，都不会让你感到厌烦。

合金装备系列

合金装备系列游戏，主要推的就两个：《合金装备崛起：复仇》《合金装备5：幻痛》

这两个游戏满足你在画质上的一切要求，前者‘复仇’属于动作格斗类，主角很帅，打击感超赞，剧情我个人感觉也很不错。后者‘幻痛’高开低走，但过程很爽，‘潜行玩法’还有任务剧情都值得称赞，唯一败笔可能就是烂尾。

无主之地系列

依然是个不提就会被喷的游戏，一款带着RPG味道的FPS游戏。大部分玩家把‘无主之地’奉为神作，原因在于这游戏可玩性特别高，所以基本满足‘耐玩’要求。游戏整体采用了卡通渲染画风，玩游戏给我第一感觉是看美式动漫。

恶灵附身系列

这游戏你要说恐怖吧，它主角带着枪一路杀怪还真没感觉哪里吓人。你要说他不恐怖吧，有些剧情桥段和配乐，还真是让你胆战心惊。《恶灵附身》系列总共两部作品，多个DCL扩展玩法，潜入、解密是整个游戏的核心玩法，射击属于附属产物，最主要还是让你体验恐怖剧情，所以我强烈建议你半夜12点玩，贼刺激！

地铁系列

地铁系列游戏似乎在国内名气不显，但确实是一款不可多得的好游戏。作为末日题材的游戏，它的剧情改编自俄国作家Dmitry Glukhovsky的畅销小说「Metro 2033」，对于我这种小说迷来讲，玩这游戏真的就好像是在读小说看电影。而其中氧气罩的游戏设定，以及弹药数量限制，更是让你不得不精打细算在这末日生存，给你一种强烈的代入感。

战地系列

联机与单人模式并存的战地系列游戏，是我相碰不敢碰的存在。首先就是游戏确实好玩，但我电脑有点跟不上节奏，而且正版有点小贵，所有没事只能去B站看视频养眼。我对于这个系列最爱还是《战地1》，因为从视频上来看画面效果超赞，游戏破坏场面更是让我瞠目结舌，我时长把《战地1》视频当成一战电影看，因为仅仅是从视频角度，就能给你那种战争紧迫感，所以很期待有朝一日换台流弊的电脑，亲自入游体验的时候。

黑暗之魂系列游戏

贼难的硬核游戏，本世纪神作中的神作，闲着没事去里面找虐，绝对能满足你的心愿。这游戏如果不给你攻略，我估计你要玩一个多月都不一定通关，所以入坑需谨慎，手残别没事找死好奇尝试。就比如我这种的，尼玛进去连第一关都还没过，艹！

刺客信条系列

信仰之跃，不提不行。这一个系列的游戏如果不拿出来说道说道，估计又会被各方大神喷成傻子。过多的就不在解释了，经典就是经典，神作就是神作，光是串整个系列的剧情，都够我看小半天的。我现在强烈推荐玩最新版本《刺客信条：起源》，游戏与前几部相比自由度更高，地图也更大，也是我有朝一日换台流弊的电脑，要入正体验的游戏。

结

后续就不一一列举推荐了，游戏实在是太多了，例如：杀手系列、耻辱系列、黑道圣徒系列、GTA系列、蝙蝠侠系列、生化危机系列、热血无赖、质量效应、生化奇兵系列等等就不细说了。

反正就前面提这些，你如果全玩一遍估计也要一年时间，当然不吃不睡就是‘干’那也得小半年~

PS：熬夜写文，感觉可以请帮忙点个赞支持一下，拜谢~

舔病毒的瑞士女孩有没有如愿呢？

大千世界，无奇不有。

当很多国家对新冠病毒趋之若鹜，很多人相法远离“新冠病毒”的时候，瑞士女孩莉亚·英德比津（Lea Inderbitzin）却相方设法要感染上新冠病毒。

为了达到感染新冠病毒的目的，从三月初起，这女孩开始疯狂地四处添东西，啥都添，票机、按钮、各种把手，甚至垃圾桶都不放过。

那么，女孩如愿了吗？

瑞士女孩如愿得了新冠病毒

3月18日，瑞士女孩莉亚·英德比津宣布，她已经得上了新冠病毒。看来，她已经“成功”了，她终于“如愿”了！当然，也很有理由感染上，毕竟，到3月21日13点整，瑞士的新冠病毒已经感染了5544位了。

一个一心“赴死”，一心想得新冠病毒的人，在如此疫情灾难之下，很容易中招。只要坚持不在家隔离，只要往人堆里扎，那就有很大的概率被传染。

瑞士女孩“想得新冠病毒”的背后逻辑

瑞士女孩莉亚·英德比津的真实身份是一个节目主持人，主持朋克、重金属类的摇滚风音乐节目。她的第一次添，是发生在2月29日，那天，她添了喜剧演员哈泽尔·布鲁格的手，由此开始了她怪异的“添”行为。

莉亚·英德比津的行为，大多出于三个原因。

一是为了寻求刺激。大家都知道，玩艺术的，玩摇滚的，追求思想的解放，因此常有越界行为。这可以理解为一种情感的宣泄和释放，也可以看成是为了感受更多的刺激。显然，莉亚·英德比津的行为有追求刺激的意思。

二是为了展示勇敢。在疫情面前，很多人变得很怂，怕这怕那。而莉亚·英德比津的行为，就是在展示她的勇敢，展示她的大心脏，展示她的与众不同。

三是想告诉年轻人，新冠病毒并没有那么可怕。莉亚·英德比津用大量的“添物”表达了这样一种感受，疫情并不可怕，可怕的是人的思想。

瑞士女孩真的想得新冠肺炎吗？真的想死吗？

不是真的，瑞士女孩莉亚·英德比津并不想死，她所做的一切都是为了成为“话题人物”，获得大量的关注度。为什么这么说呢？

第一，她得了新冠肺炎后，并没有特别高兴，而是略有沮丧，这不是一心想得病的状态。

第二，在每次“添物”之前，对相关物品，莉亚·英德比津都做了消毒处理，之后才去添，然后再进行摄制。如果一点都不怕死，何必提前消毒呢？一切都是戏。

综合来说，莉亚·英德比津还是怕死的，只是为了节目的需要，为了宣传的需要，才不顾一切，到处去添。只是这种出名的方式太过奇葩了。

学习java需要具备哪些基础知识？

由于Java开发涉及到比较多的领域，每个领域需要具备的知识结构也是有所区别的，所以就需要根据领域进行分别阐述。由于目前Java主要的应用集中在Web开发、移动互联开发和大数据开发三个领域，所以下面就从这三个领域进行分别介绍。

Web开发领域

在Web开发领域，Java的主要知识结构包括三个部分，分别是Java基础、Java分布式开发和Java企业级开发。Java基础部分知识是所有方向都需要掌握的，也是学习Java的一个难点，包括Java的面向对象概念、面向对象编程过程以及异常处理、IO、集合和多线程等内容，基础部分需要重点掌握的概念是封装、继承和多态（这部分细节可以参考我之前在头条写的文章）。

Java分布式开发是学习Web开发的重要阶段，这个阶段要了解分布式开发的基础，并采用分布式的方式完成功能的部署。Java的分布式开发可以从了解RMI、Hessian（可以跨语言使用）、Burlap（XML格式）、HttpInvoker、Web service这些方式开始。

看一下Hessian的实现过程：

Java的Web开发还需要学习一些前端的内容，包括HTML、CSS以及JavaScript相关内容，建议系统学习一下JavaScript语言。

Java的企业级Web开发有两套方案，一套方案是JavaEE，另一套方案是轻量级框架，代表技术是Spring（SpringMVC、SpringBoot、SpringCloud等）方案。由于目前JavaEE已经交给Eclipse基金会管理了，并更名为Jakarta EE，未来的发展还有待观察，所以目前更多的程序员选择Spring方案。

移动互联领域

移动互联领域的开发除了要学习基础的Java知识以外，还需要学习Android开发相关知识和云计算相关知识。

Android开发包括几个大的内容，包括Activity、Intent、Service、Fragment、SQLite等内容，Android开发需要学习大量的图形组件开发知识，以及对应的事件处理方式，总的来说，Android部分的内容虽然比较多，但是难点并不高。看一个简单的例子：

移动互联开发还需要学习一些云计算方面的知识，因为移动互联开发往往需要进行云端部署。通常情况下，移动互联开发也涉及到后端的服务开发，但是往往后端服务开发都由Web开发人员来完成。Android的后端服务可以使用Java、Python、PHP等语言来开发，可以根据具体的应用场景进行开发语言的选择。

大数据领域

目前Java在大数据领域也有广泛的使用，大数据开发涉及到的内容比较多，也有一定的难度。由于大数据开发有诸多岗位，不同的岗位有不同的知识结构要求，总的来说集中在操作系统、大数据平台、算法设计与实现等几个部分。

大数据平台目前主要以Hadoop和Spark的应用比较多，Hadoop平台有健全的生态，以及大量成功的案例。但是，Hadoop平台配置比较麻烦，需要一个系统的学习过程。

我做Java开发多年，目前主要的研究方向是大数据和人工智能，也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！