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最近的意见

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图片显示一只机器人手抓着智能手机。

科技不是代表政府

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然而，我们要求它保护我们。

纽约时报|2022年7月13日

使用DAST提高代码质量和渗透测试

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使用DAST提高代码质量和渗透测试

动态应用程序安全性测试可以为开发人员提供有意义的反馈循环。 软件工程无线电
从ACM的意见|2021年7月16日

更快的Python编程:开发人员如何构建Pyston以及它的下一步走向

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更快的Python编程:开发人员如何构建Pyston以及它的下一步走向

现在在2.2版本中，Pyston将赌注押在了网络应用程序的速度和性能上。 TechRepublic
从ACM的意见|2021年7月1日

机器人AI系统中拟人化语言的危险

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机器人AI系统中拟人化语言的危险

清晰、非拟人化的语言对于消除人工智能是黑箱的误解至关重要。 布鲁金斯学会TechStream
从ACM的意见|2021年6月29日

每个Java开发者都应该知道的97件事

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每个Java开发者都应该知道的97件事

书籍作者讨论了编译，并提供了来自Java领导者和实践者的专家建议。 软件工程无线电
从ACM的意见|2021年6月28日

我们如何阻止超级计算机碳危机?

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我们如何阻止超级计算机碳危机?

提高效率的措施难以跟上现代超级计算机日益增长的需求，更不用说取得进展了。 HPCWire
从ACM的意见|2021年6月24日

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吉姆·凯勒:特斯拉最懒的人

资深芯片设计师将讲述他的前世今生、摩尔定律、人工智能设计芯片、安全、道德等。 AnandTech
从ACM的意见|2021年6月23日

下一个严重的人才短缺不会是Fortran

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下一个严重的人才短缺不会是Fortran

要了解哪里可能出现人才短缺，可以看看关键的基础设施。 O ' reilly
从ACM的意见|2021年6月22日

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重新实现软件接口是合理使用

拒绝甲骨文对谷歌的索赔有多种原因。 帕梅拉·萨缪尔森
来自ACM的通信|2021年7月1日

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厕所的教训

用如厕谈话来说明隐私概念。 罗莉信仰卡拉纳
来自ACM的通信|2021年7月1日

负责计算在COVID-19期间和以后

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负责计算在COVID-19期间和以后

引导技术对道德和社会的影响。 Solon Barocas, Asia J. Biega, Margarita Boyarskaya, Kate Crawford, Hal Daumé III, Miroslav Dudík, Benjamin Fish, Mary L. Gray, Brent Hecht, Alexandra Olteanu, Forough Poursabzi-Sangdeh, Luke Stark, Jennifer Wortman Vaughan, Hanna Wallach, Marion Zepf
来自ACM的通信|2021年7月1日

差分隐私的局限性(及其在数据发布和机器学习中的滥用)

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差分隐私的局限性(及其在数据发布和机器学习中的滥用)

差别隐私并不是解决所有隐私问题的灵丹妙药。 Josep Domingo-Ferrer, David Sánchez, Alberto Blanco-Justicia
来自ACM的通信|2021年7月1日

谷歌对微芯片的人工智能方法是受欢迎的，但需要谨慎

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谷歌对微芯片的人工智能方法是受欢迎的，但需要谨慎

人工智能可以帮助电子工业加速芯片设计。但收益必须公平分配。自然
从ACM的意见|2021年6月17日

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量子计算为何如此难以解释?

要理解量子计算机能做什么和不能做什么，就必须避免过于简单的解释。 广达电脑杂志
从ACM的意见|2021年6月10日

自动驾驶汽车可能永远无法自动驾驶

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自动驾驶汽车可能永远无法自动驾驶

生产真正的自动驾驶汽车需要从根本上改变目前的方法。市场
从ACM的意见|2021年5月26日,

串通环威胁计算机科学研究的完整性

来自ACM的通信

串通环威胁计算机科学研究的完整性

经验发现试图颠覆同行评议过程。 迈克尔·l·利特曼
来自ACM的通信|2021年6月1日

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对版本

只要能够解决必要的依赖关系，代码就可以在任何地方运行。 乔治诉Neville-Neil
来自ACM的通信|2021年6月1日

选举可信度的风险(或缺乏可信度)

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选举可信度的风险(或缺乏可信度)

2020年美国大选90%的投票内容都可以通过纸张验证，为什么只有65%的选民相信结果? Rebecca T. Mercuri, Peter G. Neumann
来自ACM的通信|2021年6月1日

确定人工智能伦理在国家安全中的作用

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确定人工智能伦理在国家安全中的作用

Mariarosaria Taddeo是牛津互联网研究所的副教授和高级研究员，也是艾伦·图灵研究所的Dstl伦理学研究员，他讨论了…… 自然
从ACM的意见|2021年5月13日

理解生物视觉和计算机视觉的区别

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理解生物视觉和计算机视觉的区别

哈佛大学医学院教授Gabriel Kreiman提供了一个关于人类和动物如何处理视觉数据的描述，以及技术在复制方面走了多远…… 智能
从ACM的意见|2021年5月10日

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值得信赖的科学计算

解决当前数据共享限制背后的信任问题。 肖恩Peisert
来自ACM的通信|2021年5月1日

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