贝叶斯网络 bfs • 2020年6月21日 下午8:13 • 学术报告 • 阅读 4035 贝叶斯网络又称信度网络,是Bayes方法的扩展,是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后,已经成为近几年来研究的热点.。 贝叶斯网络-苏霞 贝叶斯网络-苏霞下载 原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2020/06/21/%e8%b4%9d%e5%8f%b6%e6%96%af%e7%bd%91%e7%bb%9c/ 赞 (0) bfs 0 生成海报 研究生获奖 上一篇 2020年6月18日 ISCC2020赛区负责人联系方式公告 下一篇 2020年6月22日 相关推荐 学术报告 个性化学习路径推荐 随着人工智能等新兴技术在教育中广泛应用,推动了学习方式的深刻变革。面对多元化的学习需求及海量学习资源, 如何迅速完成学习目标、降低学习成本、个性化分配学习资源等问题成为限制个人和时… 2024年4月17日 24.7K 学术报告 深度神经网络模型水印保护方法 摘要:本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式,并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法,从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理,提升对模型知识产权保护的认… 2023年3月12日 03.7K 学术报告 AFL–基于覆盖的模糊测试工具 本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法,并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理,阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题,介绍了一种基… 2021年3月29日 24.0K 学术报告 扩散模型的后门攻击研究 文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用,最新研究表明,这类多模态的生成模型也面临着安全风险,例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的… 2025年9月16日 13.8K 学术报告 开放式信息抽取技术 本报告介绍了开放式信息抽取(OIE)的基本概念,展示了Neural OIE的两大类方法原理,并分别讲述了基于Transformer的Nerual OIE技术和利用Meta-Lear… 2023年5月4日 03.6K 学术报告 智能模型的不确定性估计 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… 2023年11月6日 03.5K 学术报告 面向操作系统的模糊测试 本报告主要介绍了关于面向操作系统的模糊测试方法,探讨了操作系统漏洞挖掘的挑战与常见漏洞类型,详细介绍了模糊测试中的基本概念、常用方法以及两种前沿的Linux内核模糊测试技术ACTO… 2025年2月9日 03.3K 学术报告 Bias-Variance trade-off 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… 2016年1月21日 03.9K 学术报告 软件缺陷自动修复方法 随着现代软件规模的不断扩大和复杂性的不断提高,软件缺陷调试所消耗的成本也在不断增加,软件缺陷的自动修复成为越来越迫切的需求。软件缺陷自动修复可以分为缺陷定位、补丁生成、补丁验证三个… 2021年12月20日 14.0K 学术报告 二进制代码开源成分分析 二进制代码-源代码匹配是信息安全领域的重点研究方向之一。在给定二进制代码的情况下,逆向分析研究人员希望找到它对应的源代码,从而提升逆向分析的效率和准确率。但由于源代码和二进制代码的… 2022年6月27日 14.2K