网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空间中具有表示以及推理的能力，从而运用到社交网络中常见的应用中，如节点分类、链接预测等。本次学术报告主要讲述基于霍克斯工程的时序网络嵌入的算法模型。
时序网络嵌入方法研究-李新帅原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/11/16/%e6%97%b6%e5%ba%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%b5%8c%e5%85%a5%e6%96%b9%e6%b3%95%e4%bb%8b%e7%bb%8d/
以本人为主提出了基于ES（基本数据流层）的视, 音频剪辑算法；基于打包数据流层的视, 音频剪辑算法；基于PES流的视, 音频同步剪辑算法。并基于这些算法实现了基于MPEG-2码流的…
自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。那预训练在自然语言处理中优势怎样发展起来的呢…
本报告介绍了深度学习后门攻击及其检测的基本概念、类型划分等背景知识，对2种基于主动策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前景。
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…
受热力学的启发，扩散模型目前产生了最先进的图像质量：2021年，扩散模型在图像生成方面的效果击败了GAN。除了尖端的生成质量，扩散模型还不需要对抗性训练；在训练效率方面还具有可扩展…
随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长，层次多标签分类应用场景越来越多，如文献组织、新闻标注、蛋白质功能分类等。层次多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最…
NER作为自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体识别是许多任务的基本组成部分，并已被深度神经网络大大推进。目前NER只是在有限的领域和实体类型中取得了较好的成绩，…
本次学术报告主要讲解了多示例多标记学习(Multi-Instance Multi-Label learning)，主要对多示例多标记…
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…
符号执行 （Symbolic Execution）是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特…
