原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/10/18/4%e5%aa%92%e4%bd%93%e5%ae%89%e5%85%a8/
基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式，有神经网络和特征工程两个研究方向，实践表明来自知识库的词典特征…
This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in …
图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告带大家了解图神经网络的可…
该报告针对流式数据中的概念漂移问题，提出了两种应对方法：PUDD利用预测不确定性实现早期漂移检测，比传统错误率更敏感；CALIPER在漂移发生后基于数据自身判断何时累积足够数据以触…
条件随机场（conditional random fields）是一种满足马尔可夫性质的条件概率图模型。它很好地解决了隐马尔可夫模型…
近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手…
大型复杂软件系统的高频率开发迭代，导致潜在缺陷数量增加，影响工业控制、交通管理等关键领域正常运转。缺陷修复指生成软件缺陷的修复代码，降低人工成本。研究自动化缺陷修复，能够及时修复软…
联邦学习在为解决数据交换时的信息隐私安全及数据孤岛问题时被提出，现广泛应用的为横向联邦与纵向联邦，本次学术报告介绍了联邦学习的基本思路，并基于横向联邦说明了两种经典的参数更新和合并…
联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合，遵循“数据不动、模型动”的原则，在无需集中原始数据的前提下，共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛，为医疗、教育等领域提供隐私安全的…
联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题，主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景，然后通…
