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
-
基于图的知识追踪方法研究
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…
-
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，…
-
虚拟化安全监控技术小结
Virtualization-based Monitoring Virtualization-based Monitoring 是指利用虚拟化技术对上层虚拟机进行监控或者保护。通常…
-
媒体安全
走近特定音频识别（之一）——让计算机分辨出“这是什么声音” 走进特定音频识别（之二）——计算机是靠什么来分辨声音种类的？ 走进特定音频识别（之三）——检索 Vs 识别 走近特定音频…
-
面向联邦基础模型的安全评测与防御方法研究
聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-ID…
-
无监督数据增强研究
面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…
-
强化学习中的信用分配
本报告围绕强化学习中的“信用分配”难题，系统梳理了延迟/稀疏奖励场景下如何精准识别关键动作的研究脉络， 介绍LaRe与VinePPO两项新工作 ，分别利用大模型先验与无偏采样提升奖…
-
深度模型可解释方法
深度模型可解释性一直是业界关注的问题。报告介绍了一种新颖的深度学习可解释性方法——树正则化。通过在深度模型训…
-
多标签学习综述
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…
-
操作系统内核漏洞环境自动生成方法
本报告围绕Linux内核漏洞环境自动生成展开，针对漏洞数据库版本声明不准确、内核配置依赖复杂等复现难题，系统介绍了自动化环境构建方法KernJC。首先梳理研究背景与相关工作，继而解…
