随着 AI 技术的快速发展，AI 造假问题也越来越严重，为经济、社会发展带来了诸多挑战，也威胁着的个人的隐私安全和社会的秩序，AI 安全的治理目前是学术界和产业界非常关注的课题。为了应对这一挑战，本文回顾了在《CCF-CV 企业交流会—走进合合信息》活动中，与会专家从监管、前沿研究、技术实践等多个维度分享的 AI 安全领域的最新研究成果以及实践经验，以推动 AI 在保障安全和公平的基础上健康发展。

在本文中， 我们了解了神经网络的相关基础知识，同时看到了神经网络常见的模型架构与其在实际中的广泛应用，同时利用 Python 从零开始实现了神经网络的训练过程——前向传播和反向传播，了解了神经网络的通用训练流程。

Tesseract是一个开源 OCR 引擎，可以直接通过命令行使用，或者通过使用API从图像中提取文本。它为多种语言提供了API，其中显然包括Python。Tesseract支持unicode (UTF-8)，可以识别 100 多种语言。Tesseract支持各种输出格式，包括纯文本、HTML、PDF、TSV等。本文介绍了Windows下Tesseract的安装和如何通过Python调用Tesse

Qt5.x解决报错main.cpp:1:10: fatal error: QApplication: No such file or directory问题。

在本文中， 我们了解了神经网络的相关基础知识，同时看到了神经网络常见的模型架构与其在实际中的广泛应用，同时利用 Python 从零开始实现了神经网络的训练过程——前向传播和反向传播，了解了神经网络的通用训练流程。

由于GAN固有的特性，诸如pix2pix、cycleGAN等都有一个缺点——图像的输出看起来几乎总是相同的，这是它学会过滤了噪声的随机性。为了进行多样化图像转换，本文详解了BicycleGAN如何解决此问题以生成更丰富的图像变化。BicycleGAN可以找到潜在编码z与目标图像B之间的关系，因此生成器可以在给定不同的z时学会生成不同的图像，BicycleGAN通过组合cVAE-GAN和cLR-GA

NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies, 增强拓扑的神经进化)属于神经进化算法家族，能够对神经网络的拓扑结构和连接权重进行进化。其用于进化复杂人工神经网络(Artificial neural networks, ANN)，旨在通过在进化过程中逐步完善ANN的结构来减少参数搜索空间的维数。进化过程始于一群简单的基因组，并随着世代的发展逐渐增加其复杂性

在遗传算法 (Genetic Algorithms, GA) 中，使用选择、交叉、突变和适应度来模拟生物减数分裂或繁殖的基本操作。适应度是衡量个体优劣的指标，可以用于量化模拟个体成功解决给定问题的能力。通过修改遗传算法超参数，如种群大小、世代数、交叉率和突变率等超参数，能够调整和修改进化进程。在本节中，我们介绍了遗传算法基本概念及算法流程，并使用 Python 实现遗传算法解决 OneMax 问题

Tesseract是一个开源 OCR 引擎，可以直接通过命令行使用，或者通过使用API从图像中提取文本。它为多种语言提供了API，其中显然包括Python。Tesseract支持unicode (UTF-8)，可以识别 100 多种语言。Tesseract支持各种输出格式，包括纯文本、HTML、PDF、TSV等。本文介绍了Windows下Tesseract的安装和如何通过Python调用Tesse

Matplotlib是Python的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成你所需的出版质量级别的图形，而制作3D图形的API与2D API非常相似。我们已经学习了一系列2D统计图的绘制，而在统计图中再添加一个维度可以展示更多信息。而且，在进行常规汇报或演讲时，3D图形也可以吸引更多的注意力。在本系列的最后一篇中，我们将探讨利用Matplotlib绘制三维统计图。借助M