【ResNet 中英文对照翻译1】深入解析深度残差学习框架 深度学习在图像识别领域取得了显著的进步，但随着神经网络层数的增加，训练难度也随之增大。为了解决这一问题，研究人员提出了ResNet（深度残差网络）。ResNet的核心理念在于通过构建残差学习框架，使得网络能够更轻松地训练更深的层次。 传统的神经网络每一层试图学习一个从输入到输出的映射，但随着网络深度增加，这种映射变得越来越难以优化。ResNet引入了一个创新的思路，即让网络学习输入到输出的“残差”而非原始映射。这意味着每一层的目标不是直接学习一个复杂的函数，而是学习如何修正或添加信息到前一层的输出上，这极大地简化了学习过程。 ResNet的结构设计包括“跳跃连接”（skip connection），这是一种直接将输入传递到输出的短路机制。这样，即使某一层无法学到任何新的信息，网络仍然可以通过前一层的输出传递信息，从而避免了梯度消失或爆炸的问题。这一设计使得在网络中增加更多层时，训练过程变得更加稳定，且能有效利用深层结构的表达能力。 在ImageNet数据集上的实验结果显示，ResNet可以达到前所未有的深度，如152层，而其复杂度却低于先前的VGG网络。尽管深度增加了8倍，但ResNet的性能并未因深度增加而退化，反而因为深度的提升获得了更高的准确率。事实上，由多个ResNet组成的集成模型在ILSVRC 2015分类任务中取得了3.57%的测试误差，赢得了该比赛的第一名。 此外，ResNet的卓越性能不仅体现在ImageNet上，还在CIFAR-10数据集上进行了广泛的分析，即使是100层和1000层的ResNet也能保持较好的训练效果。这表明ResNet框架的鲁棒性和可扩展性，对于处理大规模图像识别任务具有显著优势。 在COCO目标检测数据集上，ResNet的深度表示能力带来了28%的相对改进，进一步证明了深度网络在视觉识别任务中的优越性。因此，ResNet不仅是ILSVRC & COCO 2015竞赛中多项任务的第一名得主，也是深度学习研究与应用的一个里程碑，推动了后续许多深度网络架构的发展，如 DenseNet、 SENet 等。 总结来说，ResNet通过残差学习和跳跃连接解决了深度神经网络训练中的难题，实现了更深层次的网络优化，提高了图像识别的准确性和效率，为深度学习领域的研究奠定了坚实的基础。

本文介绍了国际标准ISO/SAE 21434第一版2021-08，该标准是针对道路车辆网络安全工程的参考号。本文提供了ISO/SAE 21434:2021(E)的中英文对照翻译，版权受保护。该标准旨在为车辆制造商、供应商和其他相关方提供指导，以确保车辆网络安全性能的可靠性和安全性。

摘要过去几年，在经典数据集PASCAL上，物体检测的效果已经达到一个稳定水平。效果最好的方法是融合了多种低维图像特征和高维上下文环境的复杂集成系统。在这篇论文里

CISSP 10章笔记总结 1.信息安全与风险管理 2.访问控制 3.安全架构与设计 4.物理和环境安全 5.电信与网络安全 6.密码学 7.业务连续性和灾难恢复 8.法律，法规，合规性和调查 9.应用程序安全 10.运营安全 示例： ■ A vulnerability is the absence of a safeguard (in other words, it is a weakness) that can be exploited. ■ 漏洞是缺乏可以利用的安全措施（换句话说，这是一个弱点）。 ■ A threat is the possibility that someone or something would exploit a vulnerability, intentionally or accidentally, and cause harm to an asset. ■ 威胁是某人或某物有意或无意利用漏洞并造成资产伤害的可能性。

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