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來自:百科于是智能車伙伴基于AIoT,利用實(shí)時(shí)抓取到的圖像信息融合實(shí)時(shí)監(jiān)測的體征數(shù)據(jù),綜合判斷駕駛員疲勞程度和狀態(tài),并發(fā)出提醒,最終完成“基于AIoT的駕駛員狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)”。他們相信,通過這個(gè)方案,能夠有效的防止交通事故發(fā)生并挽救生命。 基于AIoT的駕駛員狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng) AIoT無疑是今年來自:百科
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小片段的二進(jìn)制代碼比較,源代碼與二進(jìn)制的相似度比較、數(shù)據(jù)相似度比較、語義關(guān)系、可擴(kuò)展性、混淆、比較方法等等都是后續(xù)需要持續(xù)研究的方向。 參考文獻(xiàn): 《A Survey of Binary Code Similarity》 可以試試下面的漏掃服務(wù),看看系統(tǒng)是否存在安全風(fēng)險(xiǎn):>>> 漏洞掃描服務(wù)來自:百科