简介：神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用，且在程序分析领域也具有广泛应用，如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示方法会直接影响神经网络算法的学习性能。本次报告介绍了源代码表示的基本概念和常见方法，并列举了现有的4篇高水平论文的算法原理和基本思想，并进行了横向和纵向对比分析，最后对基于图神经网络的源代码表示方法的应用和未来发展进行了讨论。
基于神经网络的程序表示-陈传涛原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/07/19/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%9a%84%e6%ba%90%e4%bb%a3%e7%a0%81%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e6%96%b9%e6%b3%95/
联邦学习在为解决数据交换时的信息隐私安全及数据孤岛问题时被提出，现广泛应用的为横向联邦与纵向联邦，本次学术报告介绍了联邦学习的基本思路，并基于横向联邦说明了两种经典的参数更新和合并…
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ChatGPT问世以来，LLM百花齐放，对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐，控制L…
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随着大数据时代的来临和计算机算力的不断提升，机器学习模型迅速发展，成为计算机视觉、自然语言处理以及恶意软件检测等领域的研究热点。然而最近的研究发现，机器学习模型面临着严峻的安全威胁…
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