机器学习和深度学习做好准备的数据中心

在工作和生活的平衡上，微软一直走在科技公司的前沿。本周五，微软向全体员工，以及各家媒体公布了允许员工长期在家办公的新政策。疫情期间，微软的绝大部分员工都是在家办公。目前微软已发布了新版「混合办公场所」指南，以在美国全面复工后能够停供更大的办公地点灵活性。

微软将允许员工每周有 50% 以下工作时间为在家办公，或者经管理层批准永久远程办公。选择永久远程办公的员工意味着自动放弃办公室的工作空间，但仍可以使用微软公司内的 touchdown 办公空间。

微软首席人事官 Kathleen Hogan 在给员工的说明中表示：「疫情改变了我们所有人思考、生活和工作的方式。我们将为员工的个人工作风格停供尽可能多的灵活性，同时平衡业务需求，并维持微软的企业文化。」

尽管对于一家科技公司来说，大部分员工都能够轻松地选择在 50% 以下的工作时间内在家办公，但是也有很多人很难甚至不可能永久地远程办公。
 

而ASGuard研究组平时的研究方向，就是自动驾驶软件安全。

ASGuard的组员也表示，参加这场比赛最大的获胜点，是技能点、研究方向刚好覆盖所有赛题类型。

因此，他们的团队分工也非常明确，其中Junjie Shen，Ziwen Wan，Yunpeng Luo和Zeyuan Chen负责Binary、Reversing和Mad Race，而Takami Sato和Ningfei Wang则负责机器学习模型安全（AML）。

不过，这次的比赛对于冠军组来说，也并非一帆风顺。

可以看出，在最后的夺冠之前，团队经历了相当长时间的无进展期，但在最后时刻一举解出两道题目，最终反败为胜。
 

高速路上，一辆货车侧翻在地，后续来车纷纷避让。

但一辆白色特斯拉Model 3，以110公里的时速，直接撞向了如此明显的货车障碍物。

针对这一类自动驾驶的安全事故，这次的CTF定位与实际生活中自动驾驶展现的安全问题密切相关。

例如，那道利用对抗样本生成能让白色卡车“消失”的Patch，就是自动驾驶中障碍物识别的一项极大挑战。

而赛题的场景，就是从特斯拉在高速上的安全事故取材的。

毕竟，只有知道了攻击自动驾驶算法的方法，才能更好地优化自动驾驶算法，让车辆行驶更安全。

冠军团队介绍

这次比赛的冠军团队由6人组成，主要来自加州大学尔湾分校的ASGuard（Autonomous Sysems Guard）研究组，导师为Qi Alfred Chen，其中4名成员Junjie Shen、Takami Sato、Ningfei Wang和Ziwen Wan均为在读博士生。

此外，还有一名来自清华大学的准一年级博士生Yunpeng Luo、以及目前在CMU就读硕士、本科曾就读于UCI的Zeyuan Chen。

（编辑：信阳站长网）

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