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1. 安全概念辨析
2. 如何实施TARA分析
3. 如何选择合适的安全措施
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已有190人学习
本次课程将基于当前的智能汽车趋势，阐述ISO/SAE 21434等国际国内相关法规标准以及汽车网络与数据安全服务。
已有152人学习
1.微软在人工智能领域的历史与愿景；
2.微软在人工智能领域的行动；
3.人工智能领域应用；
4.人工智能的未来
已有226人学习
本次课程将从工业界的角度，介绍一些目前关注的人工智能安全和隐私威胁，并介绍对人工智能生命周期的风险分析和防御方法，从测评、检测、增强方向提供防御。
已有133人学习
1. 深度神经网络的形式化验证
2. 线性近似在神经网络验证中的应用
3. 线性近似精确度的度量标准
4. 算法层面的神经网络验证加速
已有246人学习
1. 为什么需要可验证的人工智能系统
2. 人工智能系统验证的核心科学问题
3. 可验证人工智能系统的可能实现途径
4. 人工智能系统的可信构造与验证方法
已有212人学习
1. 人工智能的安全风险和挑战
2. 人工智能模型的隐私风险
3. 人工智能用户的隐私保护
已有165人学习
从汽车的历史演进、传统汽车动力系统变革、传统汽车电子构架的变革、5G通信对智能网联汽车的影响等多个层面对汽车产业的发展路径进行剖析。
已有6614人学习
提到了功能安全开发的现状、ADAS案例分析、现阶段的最佳解决方案以及如何落地。
已有1619人学习
主要从功能安全中的可靠性、可靠性概念和功能安全的应用、建立功能安全深水区可靠性几方面进行分析。
已有1338人学习
基于当前面临的挑战，重点阐述了什么是MBSE、MBSE与功能安全如何结合。
已有1982人学习
目前混源开发已成为软件开发的主流方式，开源软件已经大量运用于大数据、人工智能、区块链等领域。对开源软件质量的重视也逐年提高。在十四五规划中，发展开源生态已成为国家战略。本次分享主要探讨开源软件的性质、定义，如何分析软件成分，企业或个人如何规避开源风险。
已有103人学习
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