模式是一种可复用的解决方案，可用于解决软件设计中遇到的常见问题。本次报告带大家了解web开发中部分设计模式思想以及应用实例 ，以及了解消息中间件（异步、解耦、削峰）的简单使用。
设计模式在web开发中的实践-魏继勋原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/10/19/%e8%ae%be%e8%ae%a1%e6%a8%a1%e5%bc%8f%e5%9c%a8web%e5%bc%80%e5%8f%91%e4%b8%ad-%e7%9a%84%e5%ae%9e%e8%b7%b5/
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学…
This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in …
传递闭包：在数学上的定义——在集合X上的二元关系R的传递闭包是包含R的X上的最小传递关系。其中定义域是数据集X，而运算关系是必须具有传递性，这里的最小传递关系指的是包含所有可达路径…
近年来，尽管针对监督任务的深度模型取得了巨大成功，但机器学习和统计学界对深度聚类方 法的研究有限。在这次学术报告中，我们将讨论深度高斯混合聚类，一个由经典高斯混合模型推广而来 的强…
真实的网络结构是高度非线性和复杂的，现有的浅层模型的网络嵌入方法都无法很好地表示更高级的非线性的网络结构。因…
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…
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…
研究文本分类硬标签黑盒模型的对抗样本生成方法，分析模型的潜在安全风险，为加强模型鲁棒性提供方向。本次学习报告讲解了文本分类模型对抗样本生成方法的总体状况，并介绍了关于文本分类硬标签…
本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁，通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较，从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法，以及后门攻击技术的应用领域。
