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鱼羊 郭一璞 发自 凹非寺Tribot，史上最小的拥有多种运动能力的机器人，登上了最新一期的Nature。它的创造灵感来源于蚂蚁，堪称“机械蚁”，就像一个全能运动员一样，能跑，能跨栏，能像体操运动员一样稳稳地翻跟头，还能跳高，弹跳高度足以达到自己的身高的2.5倍。而且，它只有10g重，巴掌大小，自带所有元器件，无需外接电源。甚至还实现了社会化，能像蚂蚁一样分工协作，一起完成单个个体做不到的事情。这究竟是什么神奇机器人？超级运动员Tribot具有Y型结构，可以执行行走和弹跳两类动作。行走，是靠两个腿来“蠕动”一般的往前走：而弹跳则能爆发出更高的能量，演化出更骚的操作，比如它能“跨栏”：碰到崎岖路面，可以翻着跟头往前走：遇到台阶，那就蹦上去：甚至还有跳高技能，最高能达到自己身高的2.5倍：如此高超的弹跳力，灵感来源于锯针蚁。锯针蚁是蚁科下面的一个属，包含73个不同的物种，它们的共同特点是长了一对巨大的下颌骨。这对下颌骨可以打开，可以合上，能当武器用捕猎用，也能逃生。当遇到危险时，锯针蚁迅速移动这对下颌骨，就能把自己弹跳出去，远离事发现场。Tribot就主要模仿了锯针蚁的下颌骨，通过三块折叠在一起的复合材料，制造了三角形的结构卡拉赞在哪里

你在网络招聘平台上投的个人简历，可能被当成牟利的工具转手出售。日前，北京市朝阳区人民法院开庭审理了一起智联招聘个人简历信息遭泄露案，2名公司内部员工参与倒卖简历，据了解，该案涉及的个人简历超过16万份。虽然公司此后发声明称要坚决打击此类行为，但不免引起公众质疑，掌握大量用户信息数据的网络招聘平台，究竟能在多大程度上保护我们的信息安全？日前，南都记者下载智联招聘App进行实测，结果发现，当首次登录App时，竟收到系统发来的网络彩票招聘信息。此外，在使用过程中，App过度索取用户权限、求职者个人账户无删除项、在没有填写任何个人简历信息的情况下系统却为你自动关注“好友”等问题，成为了网络招聘平台的安全隐患。记者实测：App提示要索取用户位置、照片权限网络招聘平台掌握大量用户信息数据，尤其在行业乱象频被曝光、网络黑产猖獗盛行的现实情况下，个人信息安全问题值得引起各方重视。与其他网站不同，招聘网站提取的用户个人信息类别更加宽泛。智联招聘在其“隐私政策”明确收集使用者的个人信息包括个人基本信息（包括但不限于姓名、性别、出生年月日、手机号码、个人邮箱、工作经验、工作年限、期望职业、期望工作地区等）、使用者的使用偏卡拉赞在哪里

十多年前，我在一次会议上说过一句话：如果发展是硬道理，那么，有效发展才是真道理！三年前，“新零售”这个词刚刚由联商网提出的时候，我就觉得：新零售虽然由技术而引发，由体验为表现，但核心仍然是效率。如果效率的提升不能覆盖因体验改善而追加的成本，那是不可持续的。其实从去年开始，零售业者都开始在反思：哪些事我们做对了？哪些事我们做错了？到今年上半年，有些反思结果以零售的新形态落地了，某些反思探讨也公诸于众。认识到自己的局限性，这是进步的表现，更是难能可贵的。我观察过很多老板从繁荣走向萧条，从成功走向失败，主要不是环境原因，更不是因为跟不上时代的变化，而是“过于自信”，总以为自己对市场的判断是正确的，总以为一切尽在掌控之中。其实，经验是过去的积累，经验只能被用于创造新的经验，事物发展的规律一旦发生变化，凭经验办事就会犯经验主义的错误，使自己陷入经验的泥潭。由于我国人口基数太大，消费的分层化、地域化、差异化特征非常明显，经营上的单一视角往往会误入歧途。现在的消费者求便利、求品质、求高价，都没错，但也有消费者既要便利，又不怕麻烦，既要低价，又不在乎高价，既要品质，又不在乎品质。消费者是矛盾的对立统一卡拉赞在哪里

爱尔兰数据隐私监管机构（DPC）的发言人Graham Doyle表示，周四晚间收到了谷歌的违规通知，或将对谷歌进行调查，并可能会根据欧盟最新的数据保护规则向谷歌进行高额罚款。此前，比利时广播公司（VRT）曝出谷歌聘请的合同工收听人们与谷歌智能音箱的对话录音。谷歌并不是唯一被曝出隐私问题的科技巨头。今年4月，亚马逊智能音箱Echo也被曝出隐私问题。据彭博社报道，七名曾经参与过亚马逊智能音箱Alexa语音助手改进项目的员工透露，这款产品背后的语音识别服务自动录制了使用者的部分对话，并发送至亚马逊设立在海外多地的工作站，进行人工识别与标记。早在去年12月，美国美国消费者保护组织Consumer Watchdog就出具了一份报告，指出亚马逊、谷歌等智能音箱很有可能偷听用户的对话内容。该报告表示，亚马逊此前提交的算法专利申请，该算法可使未来的智能语音设备识别出有关用户兴趣的语句。而谷歌的申请专利则描述了未来智能家居系统监视家庭一切生活的场景。这些专利都很有可能侵犯用户隐私。2018年谷歌已经遭遇欧盟的大力监管。根据谷歌去年四季度财报，谷歌的控股母公司Alphabet去年遭遇的欧盟监管方罚款，比全年预计应缴的所得税还多。美国当地时间2019 年5月7日，在一卡拉赞在哪里

深度神经网络容易受到某些对抗样本的攻击，比如图像分类网络，只需在图中加入一点微小的扰动，就能让它把熊猫当成长臂猿。 如果把对抗攻击用在自动驾驶汽车上，稍微修改一下路边的交通标志，它就会犯错。 上面所说的对抗攻击都是针对二维图像。那么用探测三维物体的激光雷达（LiDAR）就可以避免这个问题吗？ 来自密歇根大学、百度研究院、UIUC的研究人员发现，一些特殊的3D形状也会令激光雷达受到对抗攻击，让它错误地把某些物体当做行人，甚至视而不见。 这项研究揭示了基于自动驾驶系统的潜在漏洞，并提出了一种LiDAR-Adv方法，生成可以在各种条件下逃避激光雷达检测的对抗物体。 看不见的奇怪盒子 研究人员把两种不同的盒子摆在路中央： 方形的快递盒子，自然逃不过激光雷达的法眼，自动驾驶汽车可以成功识别并绕过它。 下面的是研究人员基于LiDAR-Adv用3D打印制造的盒子，在百度的Apollo无人驾驶平台（V2.0）上进行测试，结果激光雷达会把它当做是行人。 在其他实验中，激光雷达甚至无法检测到75厘米大小的物体。 在Apollo平台上进行的实验证实了，不仅是理论上，现实世界中的激光雷达也确实存在着漏洞。有些奇形怪状的盒子无法被激光雷达“看见”。 生成对抗样本 盒卡拉赞在哪里