本报告讲述了隐私计算技术体系的整体架构及主要理论，给出了迁移学习及领域自适应问题的基本概念，通过详细介绍隐私保护政策下最新的去中心化无监督领域自适应论文以及基于隐私保护的模型联邦个性化论文，启发思考深度学习全周期隐私安全及个性化调度问题。
隐私保护的领域自适应迁移学习方法-郝靖伟原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/10/11/%e9%9a%90%e7%a7%81%e4%bf%9d%e6%8a%a4%e7%9a%84%e9%a2%86%e5%9f%9f%e8%87%aa%e9%80%82%e5%ba%94%e8%bf%81%e7%a7%bb%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%96%b9%e6%b3%95/
扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而，在实际应用过程中，扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢，严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化，近年…
二进制文件复合类型恢复技术在程序理解、逆向分析和漏洞检测等领域具有关键价值，能够显著提升类型信息还原与代码语义解析的准确性与效率。该技术通过推断和重建结构体、数组等复杂数据类型，有…
本报告主要介绍数据样本的质量评估方法。随着数据规模的不断扩大，如何有效评估数据样本的贡献成为提升模型性能和效率的关键问题。报告分析了当前领域内的主要评估方法，讨论了不同评估标准对模…
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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…
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.。
