段错误（segmentation fault）是我们在Linux下编程以及在线提交代码常见的错误。本次学术报告第一部分将介绍虚拟存储器的由来及内存分段机制，第二部分介绍常见的段错误，第三部分介绍两种段错误的调试方法。
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网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
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…
人工智能系统在近年来取得丰硕的成果，其中神经网络在自动驾驶领域等图像处理方向应用较为广泛。但是神经网络存在安全隐患，容易受到攻击导致决策错误，比如对抗样本攻击和后门攻击。如何测试神…
物联网技术和人工智能的快速发展，含时间、空间特性的数据指数增长。如何进行多源异构时空数据本身特性出发，和机器学习深度学习技术深入融合，实现数据实现知识发现和信息挖掘，服务于城市发展…
本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…
HTTP 协议本身并不复杂，理解起来也不会花费太多学习成本，但很多前端工程师常常忽视了 HTTP 协议这部分基础内容。实际上，如果想要在专业技术道路上走得更坚实，绝对不能绕开学习 …
本次学术报告对实验室以往在源代码漏洞检测方向的积累做一个总结，展望未来的发展方向，从技术和应用两个视角审查当前源代码漏洞检测面临的问题。进一步从泛化性、细粒度漏洞检测两个方面进行论…
智能模型的不确定性是模型内生脆弱性问题的重要表征之一，反映了模型对输入数据预测结果的可信程度，包含了对数据和模型两方面缺陷的量化估计。本次报告介绍了模型不确定性估计工作基本概念，讲…
本次学术报告主要讲解了多示例多标记学习(Multi-Instance Multi-Label learning)，主要对多示例多标记…
meta-learning即元学习，也可以称为“learning to learn”。常见的深度学习模型，目的是学习一个用于预测的数学模型。而元学习面向的不是学习的结果，而是学习的…
