本次报告主要从Transformer框架入手，介绍基于Transformer模型的时间序列分析方法。针对Transformer模型的位置嵌入、注意力机制、模型架构三个方向在时间序列分析任务中的适应性改进方法进行总结。针对性的讲解Informer模型，并分析其在三个方向中的改进，进一步加深对模型的改进方法的理解。
基于Transformer的时间序列分析-李新帅原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/06/17/%e5%9f%ba%e4%ba%8etransformer%e7%9a%84%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e5%88%86%e6%9e%90/
动态规划——最小编辑代价 序列标注模型 命名实体识别简介 文本表示方法（一）——空间向量模型 文本表示方法（二）——潜在语义分析 文本表示方法(三)——topic models i…
模型水印攻击旨在干扰、破坏或绕过嵌入在模型中的水印信息。本次报告从模型水印攻击的概念入手，分析其原理和应用场景，利用模型水印攻击方法对模型水印算法分析与评估，为模型水印算法的改进提…
Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当Batch…
数据清洗是数据挖掘工作中很重要的一部分工作，目的是解决数据的质量问题，将“脏”数据变成标准的、干净的数据，更…
本次报告围绕大模型赋能的自动化渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了大模型赋能的自动化渗透测试技术的研究现状和常见的agent框架。接着详细…
虚假新闻对社会产生了许多负面影响。现有假新闻检测方法按照输入条件，可分为基于新闻内容及其外部知识的方法，以及基于社交上下文的方法。最新的方法在检测假新闻方面取得了较高的精度，然而这…
背景 熟悉模式识别的童鞋都很清楚，在模式识别领域内存在许多的学习算法和技术。面对纷繁的算法，我们必然会产生疑问：究竟哪一个算法才是“最好的”。值的强调的是每个算法都有相应的先验假设…
一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合，而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集，说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中，项集的出现频度是指包含项集的事务的数量，简称为项集…
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本次报告分享的主题是基于智能体的自动化漏洞重现方法，报告通过梳理漏洞重现领域的基本发展历程和基本概念，然后讲解两种不同类型的智能体系统构建方法，分别针对通用应用程序漏洞PoV生成和…
