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智能汽车的事故数据，都会是抓不住的「幽灵」吗？
特斯拉仍然深陷于舆论漩涡。纵使业界呼吁理性看待特斯拉「刹车门」事件，但这场风波很难在短时间内消弭，包括说服大众的真相也很难一锤定音。为了寻找真相，我们需要跨过两座大山。第一座大山是数据。目前，特斯拉向媒体公开的数据不全。多方隔靴搔痒，也只能在迷雾中分析造成事故的可能原因。下一步，只有等待更全的行车数据，以及车内EDR的记录信息。第二座大山是检测机构。在行业内，暂时还没有出台针对智能汽车检测的标准规范。同时，也很难找到有对应检测能力的第三方检测机构，他们既没有鉴定智能电动汽车的设备，也缺乏相应的鉴定标准。在这件事情上
「勒索」制造业
网络犯罪分子将注意力从消费者转移到了更大更肥的是鱼上——有钱、缺人、承受迅速恢复产能的巨大压力的制造业公司。然而，许多制造商都没有准备好与世界上最致命的恶意软件作斗争，即使遭受攻击，要么轻描淡写，要么讳莫如深。尽管勒索软件通常会带来巨大的成本，浪费时间和资源，给公司的声誉和品牌带来巨大的风险，并且会影响整个行业的看法，但是，随着制造商向工业4.0过渡，面对网络威胁，他们比其他行业更准备不足。比如，只有不到三分之二的制造商拥有网络安全计划，但计划位于部门响应计划最底层。越来越多的制造业企业也没有计划投资于改进网络安全
提升编码水平，这本Python软件工程开源书籍为研究人员量身打造
在科研领域，计算机软件的应用无处不在。但是，一些研究者因为自身并非毕业于计算机相关学科，所以有时不得不将大量的时间花费在自学软件工程上。对于有些想要提升自身编码与软件开发水平的研究者来说，合适的学习资料至关重要。本文介绍的这本开源书籍就是为这类研究者「量身打造」的。