Android恶意软件泛滥，及时准确发现恶意软件有着重要的意义。本文介绍了一种基于异构信息网络的智能android恶意软件检测方法，通过分析软件行为让恶意软件难以逃脱检测。
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人工智能技术在决策系统等领域发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性，模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，导致人工智能模型在公平性方面出现偏差，产生严重的…
NER作为自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体识别是许多任务的基本组成部分，并已被深度神经网络大大推进。目前NER只是在有限的领域和实体类型中取得了较好的成绩，…
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
Deep Learning词向量生成的方法通过神经网络模型让机器自动学习到每个词有效的特征表示，而CBOW模型和Skip-gram模型是目前最流行、常用的Deep learni…
本学术报告概述了人工智能生成内容检测的背景、挑战及两种核心算法——DetectGPT和DeTeCtive。重点阐述了基于概率曲率的零样本检测方法和多级对比学习框架，分析了其原理、优…
针对大语言模型展开调研，介绍大语言模型发展背景和研究现状，通过讲解LLaMA2模型的预训练和微调步骤，全面讲解大语言模型的训练过程，随后对越狱攻击大语言模型的方法进行研究，通过讲解…
LSTM，全称为长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks），是一种深度神经网络，同时也是一种特殊的循环神经网络（RNN）。通过在RNN的网…
1.问题描述 上一次说了最小编辑距离，这次在这上面加一点料，a1、a2和a3每次操作的代价不同了，加入了每个操作的代价，这下问题变为，针对字符串a和字符串b定义三种操作，a1、a2…
数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数，通常这种问题被称为“数据不平衡”问题，在这…
多视角即从各种不同的角度观察同一事物 ，在深度学习中即引入一个函数去模型化特定的视角，并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数，达到更好的模型效果。多视角学习可应用于大多数数据…
