原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/10/22/%e7%ae%80%e8%a6%81%e8%ae%a8%e8%ae%ba%e6%95%b0%e6%8d%ae%e4%b8%8d%e5%b9%b3%e8%a1%a1%ef%bc%88%e4%b8%80%ef%bc%89/
Android安全体系结构简介
上一篇
2014年10月21日
简要讨论数据不平衡（二）
下一篇
2014年10月22日
相关推荐
-
基于模型修改的深度学习后门攻击
本报告介绍了深度学习后门攻击的基本概念、类型划分等背景知识，对一种基于模型权重修改和一种基于模型结构修改的后门攻击算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击领域现状的未来发展的…
-
深度学习优化算法概述
优化问题是机器学习的核心和本质。在深度学习中，即使有完全相同的数据集和模型框架，使用的优化算法不同，所得到的训练结果也可能不同。深度…
-
面向数据异构与通信高效的联邦大模型优化与应用研究
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…
-
软件漏洞注入技术
随着计算机技术的发展，漏洞威胁问题已然日渐严峻，高效、准确的漏洞检测技术对于漏洞的发现和防护都至关重要，但目前常用的检测算法面临漏洞数据集少、信息不准确、构建成本高等问题，所以一个…
-
Web前端框架对比
前端开发是创建WEB页面或APP等前端界面呈现给用户的过程，通过HTML，CSS及JavaScript以及衍生出来的各种技术、框架、解决方案，来实现互联网产品的用户界面交互。本次学…
-
联邦学习
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…
-
python Web编程-Django
本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模…
-
异质图神经网络
异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
-
深度学习系统的自动化测试简介
深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），…
-
图神经网络可解释方法
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…
