人工智能和深度学习算法正在高速发展，这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而，近年来研究者发现，当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患，并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此，研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题，主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。

针对k210或者其他AI嵌入式设备提供转化代码，支持训练、优化、转化相关内容，提供端到端的模型训练和转换。

这项研究试图通过创建可检测在线招聘环境中欺诈风险的可靠模型来禁止个人和组织的隐私和金钱损失。 这项研究提出了一个可靠的检测模型，该模型使用基于随机森林分类器的集成方法来检测在线招聘欺诈（ORF）的可靠检测模型。 在线招聘欺诈检测的特征是其现代性和对这一概念的研究不足，因此具有其他类型的电子欺诈检测。 研究人员提出了检测模型以达到本研究的目的。 对于特征选择，使用支持向量机方法，并且对于分类和检测，使用使用随机森林的集成分类器。 可免费使用的名为“就业骗局爱琴海数据集”（EMSCAD）的数据集来应用该模型。 在选择和分类采用之前已应用了预处理步骤。 结果显示获得的准确性为97.41％。 此外，调查结果提出了检测目的的主要特征和重要因素，包括具有公司简介特征，具有公司徽标特征和行业特征。

比一般的书籍要高清很多 作者：龚建伟 姜岩 徐威 讲述无人驾驶领域的模型预测及控制的书籍，希望能帮助到大家学习无人驾驶的相关知识。