Примечание переводчика

Данная работа является переводом части работы Chris Anley Advanced SQL Injection In SQL Server Applications. (прямая ссылка для скачивания)
В последующих статьях, при наличии свободного времени, данный перевод будет доведен до конца.

P.S. Перевод будет интересен более в образовательных и исторических целях.

Оригинальное название статьи: Продвинутые SQL-инъекции в приложениях, использующих язык SQL.

Аннотация

В данной статье подробно рассматриваются общие способы «SQL-инъекции», для известной платформы Microsoft Internet Information Server/Active Server Pages/SQL Server. В ней обсуждаются различные варианты использования инъекции SQL в приложениях и объясняются методы проверки данных, а также защита баз данных, в которых могут быть использованы инъекции.

В области распознавания о сигналах часто думают как о продукте умножения, которые действуют статистически. Таким образом, цель анализа таких сигналов – как можно точнее смоделировать статические свойства источников сигналов. Основой такой модели является простое исследование данных и возможная степень ограничения возникающих отклонений. Однако, модель, которая будет определяться, должна не только повторять выработку определенных данных как можно точнее, но и доставлять полезную информацию о некоторых значимых единиц для сегментации сигналов.

Скрытые модели Маркова способны обработать оба вышеуказанных аспекта моделирования. В двухэтапном стохастическом процессе информация для сегментации может быть получена из внутренних состояний модели, в то время как сама генерация сигнала данных происходит на втором этапе.

Большую популярность эта технология моделирования получила в результате успешного применения и дальнейшего развития в области автоматического распознавания речи. Исследования скрытых моделей Маркова превзошли все конкурирующие подходы, и являются доминирующей парадигмой обработки. Их способность описывать процессы или сигналы успешно изучается в течение длительного времени. Причиной этого, в частности, является и то, что технология построения искусственных нейронных сетей, редко применяется для распознавания речи и аналогичных проблем сегментации. Тем не менее, существует ряд гибридных систем состоящих из комбинации скрытых моделей Маркова и искусственных нейронных сетей, в которых используют преимущества обоих методов моделирования (см. раздел 5.8.2).

Уважаемые Хабравчане!
Поздравляю вас с наступающим новым годом! Желаю Вам творческих успехов, карьерного, интеллектуального и духовного роста!

Хочу сделать вам небольшой подарок: поздравления с новым годом на более чем 150 языках программирования!

В системах распознавания речи, содержащих слова, распознавание требует сравнения между входным словом и различными словами в словаре. Эффективное решение проблемы лежит в динамических алгоритмах сравнения, целью которого является введение временных масштабов двух слов в оптимальное соответствие. Алгоритмы такого типа являются динамическими алгоритмами трансформации временной шкалы. В данной статье представлено два варианта реализации алгоритма предназначенные для распознавания отдельных слов.

Искусственные нейронные сети применяются в различных областях науки: начиная от систем распознавания речи до распознавания вторичной структуры белка, классификации различных видов рака и генной инженерии. Однако, как они работают и чем они хороши?

Самое быстрое и эффективное взаимодействие между людьми происходит посредством устной речи. С помощью речи могут быть переданы различные чувства и эмоции, а главное — полезная информация. Необходимость создания компьютерных интерфейсов звукового ввода-вывода не вызывает сомнений, поскольку их эффективность основана на практически неограниченных возможностях формулировки в самых различных областях человеческой деятельности.