年预警高风险入境人员4.5万人

面对上面的攻击，为避免我们的模型被「骗」，应该采取怎样的防御策略？

训练集和测试集可视化：这是最重要的方法，只有了解图像的特征，我们才知道应该采取什么样的防御手段去防御。在比赛中，奥比中光团队对训练集和测试集都进行了可视化分析，看了图像之后，计划先跑出 baseline，于是选取了 mmdetection 框架，采用了 res50+CascadeRCNN 的架构，跑出了 53% 的ｍAP。

应该采用什么方法可视化？只能说，戴上眼镜一张一张地看……

1.测试图像去噪：可视化测试集的时候，我们发现测试集的图像中存在彩色的椒盐噪声，如图 9 所示。于是, 我们在将测试图片输入到模型进行判定之前，先对当前测试图片进行去噪，如中值滤波，剔除其中造成扰动的信息，使其不能对模型造成攻击。

该方法可防御测试集中的自然噪声。注意 kernel 不能太大，否则测试时间过长，实验中测试 kernel 为５的时候，效果最好，mAP 大约提升了 8 个点。
 

大流行打击了全球经济的很大一部分，导致收入下降。它加速了整个行业的数字化，让人工智能和自动化成为人们关注的焦点。

2020年10月，IDC与华为联合发布调研报告。该报告提供了一个自动驾驶数据中心网络索引，其中分解了实现完全自主数据中心网络的步骤。数据中心的数字化授权可以创建一个更容易的生态系统，以确保有效的业务结果。

数据中心自动化：为什么以及如何实现?

根据IDC报告，45%的受访者认为业务连续性、应用程序和弹性是数据中心自动化的推动力。COVID-19危机导致需要敏捷性和灵活性来在竞争中占据一席之地。技术的发展有助于实现这一目标。因此，自动化是商业世界中必不可少的里程碑。

• 数据中心自动化减少了识别和排除故障之间的差距。这有助于更快地恢复，并且解决方案无需任何人工干预。
• 尽管部分自动化，但是数据中心的许多功能都需要人工监控。想象一下，当机器能够检测到一次打击并相应地执行而不影响业务结果时。例如，如果一台机器需要关闭以防止过热，那么设置配置就可以完成这项任务。
• 自动化将减少可能导致客户可靠性降低的系统中断。
• 软件可以执行重复性任务并减少过载。
• 数据中心自动化可实现一致，快速的服务交付，并减少人为错误。

IDC报告列出了开发自动化数据中心的逐步方法。从手动操作系统到采用命令行界面进行分析。然后，它转向部分自动化和条件自动化。最后，实现了广泛的网络自动化，因此渴望一种能够在每种情况下都能正常运行的自驱动系统。

有各种具有成本效益的配置管理工具，例如Puppet和Ansible。他们确保一致、灵活的产品交付。

戴尔推出了一种称为DellEMCPowerone的自动化IT操作工具。它基于非对称扩展原则构建，并提供全自动的业务成果。

结论

人工智能驱动的网络智能有助于集成应用程序并确保最大的敏捷性。自动化可提供对存储和计算系统的实时可见性，以评估性能。预测分析将在提供用户友好的体验中扮演重要角色。

数据中心的自动化将优化ITops，以提高生产率并减少停机时间。

（编辑：广元站长网）

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