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多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…
具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习系统。然而，在这样复杂的网络中，过拟合的问题难以解决。复杂的网络结构和缓慢的运行速度导致我们很难在测试时通过组合许多不同大型神经网络的…
1. 基本知识 由于Android系统使用的是Linux内核，在Linux上使用的很多攻防技术都能被应用到Android上，进程注入技术就是其中一种。（以下有关进程注入的描述大多针…
2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…
随着智慧教育系统（Intelligent Tutoring System, ITS）的快速发展，ITS以其时空约束少、便捷程度高和个性化定制学习的优势，在现代教育事业中获得广泛关注…
本次学术报告简单介绍了深度学习的定义和过程，并给出了基于Keras实现手写数字识别的基本过程和实验结果，讨论了设置不同batch s…
多标签文本分类是对文本信息进行组织、利用和检索的有效手段，能够提高数据处理效率，具有重要的实际价值。平面多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最相关的多个标签。本…
时序数据预测任务是时间序列处理领域中一项基本的任务，根据历史时间段数据序列预测未来一段时间的数据序列，广泛应用于天气预报、经济预测、医疗保健预测等领域。在复杂的现实世界中，时序数据…
联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或…
模糊测试是一种应用广泛的自动化漏洞挖掘方法，但当被测程序使用加密算法处理输入数据时，对输入数据的直接变异并不…
