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。小样本学习概念最早在计算机视觉领域兴起，近年来受到广泛关注。本次学术报告讲解一些小样本的基本概念和目前比较主流的基于度量学习的小样本学习方法。
基于度量学习的小样本学习方法介绍-林朝坤原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/11/02/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%ba%a6%e9%87%8f%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%b0%8f%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%96%b9%e6%b3%95%e4%bb%8b%e7%bb%8d/
用户画像意味着利用机器学习技术来预测用户的属性，例如人口统计学属性，兴趣属性，偏好属性等。它是精确营销的强大…
本学术报告系统梳理了机器合成数据生成技术（GAN/VAE/扩散模型）的发展脉络，重点解读了两篇顶会论文——TabDiff（ICLR 2025，面向表格数据的混合型扩散模型）和Fai…
围绕图数据自监督学习，介绍GraphGPT与R-GFM两项工作，分别阐述欧拉图序列化与生成式预训练、多尺度子图交互与动态黎曼专家路由机制，结合分类与迁移实验分析其优势和局限，探讨图…
日志生成的系统溯源图能够记录实体的依赖关系，通过溯源图的后向跟踪和前向跟踪，可实现攻击的溯源。但是随着溯源深度的增加，上下游实体之间的依赖关系呈现指数级爆炸，无法有效溯源。本次学术…
Cookie 是网站为辨别用户身份而储存在用户终端上的数据（通常经过加密），是绕开http无状态性的额外手段…
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…
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…
随着图神经网络的广泛应用，以及越来越多的组织和企业关注内部威胁，利用图挖掘的方法检测内部威胁受到越来越多研究者的重视。本次报告介绍了利用图挖掘内部威胁检测方法的整体架构，以及如何从…
1. 简介 VUPEN在Pwn2Own2013上利用此漏洞攻破了Win8+IE10，5月22日VUPEN在其博客上公布了漏洞的细节。它是一个ORG 数组整数溢出漏洞，由于此漏洞的特…
网络协议逆向技术是指根据网络流量数据包进行静态分析，推断其所属协议的字段信息、报文格式、交互模式等信息。针对互联网中存在的大量未知（私有）协议进行逆向分析，发现潜在安全漏洞，对维护…
