韩磊
2014/12/25
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/12/19/%e5%b8%b8%e7%94%a8%e8%b7%9d%e7%a6%bb%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%96%b9%e6%b3%95/
EM算法的应用——GMM的参数估计
上一篇
2014年12月11日 下午7:25
Android进程注入
下一篇
2015年1月5日
相关推荐
-
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…
-
融合多模态交互及语义一致性建模的社交机器人检测
社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API，通过自动化程序控制，通过模仿真实用户以实现恶意目标，检测社交机器人对于净化网络空间环境具…
-
App个人隐私安全检测技术
本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…
-
Floyd解决传递闭包
传递闭包：在数学上的定义——在集合X上的二元关系R的传递闭包是包含R的X上的最小传递关系。其中定义域是数据集X，而运算关系是必须具有传递性，这里的最小传递关系指的是包含所有可达路径…
-
机器学习中的凸优化
机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（C…
-
智能体的工具调用攻击
本报告探讨了大语言模型智能体工具调用机制中的安全漏洞，重点分析了两种新型攻击方法。AMA攻击通过黑盒迭代优化恶意工具的元数据，使其在语义合法的前提下显著提升被智能体选择的概率，在多…
-
深度学习模型校准技术
深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念…
-
web项目开发方法
本次报告介绍了web项目开发方法，展示了在web开发过程中前后端分离与前后端不分离两种开发模式的基本流程以及优缺点，然后大致介绍了前端与后端各自常用的web框架，最后具体介绍了对外…
-
大模型在微调阶段的后门攻击
随着大语言模型的快速发展与广泛应用，其安全问题日益凸显，后门攻击便是主要威胁之一。本次报告介绍了两种针对大模型微调阶段的后门攻击方法，它们分别通过确定目标生成条件和改变Token，…
-
假设检验（hypothesis testing）
假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，其基本思想是应用小概率原理。在假设检验中常见的P值是进行检验决策的依据之一，反映某一事件发生的可能性大小。比较常…
