本次报告先介绍了五种Web开发模式，讲解了各种开发模式的结构和优缺点，并结合实验室内部情况对合适的开发模式进行了推荐。之后简单介绍了Django、Flask、CherryPy这三个Web开发框架。
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具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习系统。然而，在这样复杂的网络中，过拟合的问题难以解决。复杂的网络结构和缓慢的运行速度导致我们很难在测试时通过组合许多不同大型神经网络的…
本次报告以小米SU7等案例引入AI模型计量，概述计量内涵、发展现状与指标体系，并梳理数据评测、算法评测与人工评测方法；进一步聚焦图增强幻觉检测，讲解LapEigvals注意力谱特征…
模型水印攻击旨在干扰、破坏或绕过嵌入在模型中的水印信息。本次报告从模型水印攻击的概念入手，分析其原理和应用场景，利用模型水印攻击方法对模型水印算法分析与评估，为模型水印算法的改进提…
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…
优化问题在日常生活中比较常见，而对于数据挖掘领域优化问题则更为常见，更为普遍。任何一种算法在设计之初必然预留了一组可调的参数，以期通过参数调节来得到算法的最佳效果。因为参数优化问题…
Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力，它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。…
背景 熟悉模式识别的童鞋都很清楚，在模式识别领域内存在许多的学习算法和技术。面对纷繁的算法，我们必然会产生疑问：究竟哪一个算法才是“最好的”。值的强调的是每个算法都有相应的先验假设…
本次报告讲解了文本生成中的幻觉问题。首先从文本生成的基本原理出发引入到幻觉问题，着重介绍了幻觉的概念、产生原因以及解决方法。然后从添加外部信息和幻觉数据处理两个角度入手分别介绍了K…
如何优雅地进行项目开发应该是程序员开发一个项目首先考虑的事情，优雅地开发意味着高效率的进行开发。本次报告从优雅地编码、优雅地使用开发工具以及优雅地使用协作工具三个方面来介绍如何进行…
本报告围绕“数据集不平衡程度评估”展开，聚焦于如何科学量化多类数据中的结构性不平衡问题，突破传统以样本比例为核心的评估局限。报告系统回顾了不平衡评估的发展脉络，分析了现有方法在面对…
