特写特讯!蓝牙追踪器公司 Tile 发生数据泄露,客户信息遭窃取
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蓝牙追踪器公司 Tile 发生数据泄露,客户信息遭窃取
2024年6月14日 - 据美国科技媒体 TechCrunch 报道,蓝牙追踪器公司 Tile 遭遇黑客攻击,导致部分客户的姓名、电子邮件地址和电话号码等个人信息被泄露。
此次攻击事件发生在2023年11月,黑客利用网络漏洞窃取了Tile部分客户的数据。Tile 在得知事件后立即采取了措施,包括关闭漏洞、聘请安全专家调查事件并通知受影响的客户。
根据Tile方面的说法,此次泄露事件涉及的客户数量尚不确定,但仅占Tile用户总数的一小部分。Tile已经向受影响的客户发送了通知,并建议他们更改密码并采取其他安全措施。
数据安全事件频发,用户隐私保护需引起重视
近年来,随着互联网技术的快速发展,数据安全事件频发,对用户隐私安全造成严重威胁。用户个人信息一旦被泄露,可能会被用于诈骗、身份盗窃等犯罪活动,造成严重后果。
因此,相关企业应加强数据安全管理,采取必要的技术手段和措施保护用户隐私,并提高用户的安全意识,共同维护网络安全。
以下是一些建议,有助于保护您的个人信息安全:
- 使用强密码并定期更改。
- 避免在多个网站使用相同的密码。
- 在公共Wi-Fi网络上使用VPN。
- 安装安全软件并保持更新。
- 提高安全意识,警惕网络钓鱼和其他诈骗活动。
媒体联系
Tile 公关部
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超越Transformer:清华蚂蚁推出纯MLP架构,时序预测性能获突破性提升
北京,2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布,他们提出了一种基于纯MLP(多层感知机)架构的时序预测模型,在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式,并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。
传统基于Transformer架构的时序预测模型,通常采用编码器-解码器结构,通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而,Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题,限制了其在长序列预测等场景中的应用。
清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构,摒弃了自注意力机制,采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性,该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。
在多个公开数据集上的实验证明,清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如,在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上,该模型的平均误差率降低了15%以上。
清华蚂蚁团队的研究工作,为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路,有望推动该领域的技术进步和应用普及。
以下是对主要信息的扩充:
- 纯MLP架构的优势
- 参数量更小,计算效率更高,模型更轻量化。
- 训练速度更快,更容易部署到实际应用中。
- 能够更好地捕捉长距离依赖关系,适用于长序列预测任务。
- 纯MLP架构的应用前景
- 金融领域:股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
- 医疗领域:疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
- 物联网领域:传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。
以下是新标题的建议:
- MLP架构再创新高:清华蚂蚁提出纯MLP架构,时序预测性能突破瓶颈
- 超越Transformer架构的时序预测新范式:清华蚂蚁研究成果发布
- 轻量化模型也能有大作为:清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力
希望以上内容能够满足您的需求。
发布于:2024-07-05 14:54:28,除非注明,否则均为
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