社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API，通过自动化程序控制，通过模仿真实用户以实现恶意目标，检测社交机器人对于净化网络空间环境具有重要意义，本次报告重点讲述如何提升对于高级机器人的检测效果
融合多模态交互及语义一致性建模的社交机器人检测-费泽涛原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/07/14/%e8%9e%8d%e5%90%88%e5%a4%9a%e6%a8%a1%e6%80%81%e4%ba%a4%e4%ba%92%e5%8f%8a%e8%af%ad%e4%b9%89%e4%b8%80%e8%87%b4%e6%80%a7%e5%bb%ba%e6%a8%a1%e7%9a%84%e7%a4%be%e4%ba%a4%e6%9c%ba%e5%99%a8%e4%ba%ba%e6%a3%80/
本学术报告概述了人工智能生成内容检测的背景、挑战及两种核心算法——DetectGPT和DeTeCtive。重点阐述了基于概率曲率的零样本检测方法和多级对比学习框架，分析了其原理、优…
以深度学习为代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式，但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患。对抗样本攻击能使深度学习模型系统进行误判，对各个人工智能应用领域造成了严重…
段错误（segmentation fault）是我们在Linux下编程以及在线提交代码常见的错误。本次学术报…
优化问题在日常生活中比较常见，而对于数据挖掘领域优化问题则更为常见，更为普遍。任何一种算法在设计之初必然预留了一组可调的参数，以期通过参数调节来得到算法的最佳效果。因为参数优化问题…
该研究提出显式周期引导的长期时间序列预测方法，核心包括Periodformer和CycleNet两种模型。Periodformer通过周期注意力机制显式捕捉长期周期性模式，降低计算…
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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…
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对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失…
不完全多视图聚类技术旨在处理多视图数据中部分视图缺失的问题，确保在数据不完整的情况下仍能进行有效的聚类分析。通过整合各视图的信息，该技术能够弥合视图之间的差异，提升聚类性能。其应用…
