认知诊断广泛适用于教育教学、临床测量等需要评估用户认知状态的场景。研究智能教育领域下的认知诊断有助于发现学生的认知缺陷，从而进行个性化精准干预。本次学术报告讲述了认知诊断的基本概念与挑战，然后详细介绍了两种基于神经网络的认知诊断方法的算法原理，最后介绍认知诊断技术的前沿发展。
认知诊断技术及其研究-杨晓楠原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/09/16/%e8%ae%a4%e7%9f%a5%e8%af%8a%e6%96%ad%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8f%8a%e5%85%b6%e7%a0%94%e7%a9%b6/
本报告主要介绍属性缺失异质图神经网络，探讨了异质图研究领域的发展历程，详细介绍了属性缺失异质图的基本概念、常用处理方法以及两种前沿的属性补全异质图神经网络。
网络表示是衔接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。网络表示学习算法负责从网络数据中学习得到网络中每个节点的向量…
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…
认知扭曲是认知行为治疗中的核心概念，与抑郁、焦虑等心理障碍的形成和维持密切相关，但现有很多研究主要关注情绪倾向或表层语义，难以刻画个体更深层的思维偏差与认知模式，同时认知扭曲往往存…
聚焦联邦学习与联邦图学习场景下的后门攻击检测与防御，概述分布式隐私保护训练中的隐蔽后门风险、Non-IID数据异构挑战与现有防御方法局限；重点介绍FedID基于曼哈顿距离、欧氏距离…
走近特定音频识别（之一）——让计算机分辨出“这是什么声音” 走进特定音频识别（之二）——计算机是靠什么来分辨声音种类的？ 走进特定音频识别（之三）——检索 Vs 识别 走近特定音频…
元学习是人工智能领域继深度学习、深度强化学习、生成对抗之后，又一个重要的研究分支。模型无关元学（MAML）算法可以适用于多个领域，包括少样本的回归、图像分类，以及增强学习，并且使用…
人工智能软件系统的安全逐渐受到人们的重视，深度学习软件库存在的缺陷可能威胁到框架之上的模型和系统，目前仍然缺少深度学习软件库测试的系统方法。面对深度学习安全领域，针对深度学习软件库…
本学术报告围绕大模型微调中的后门攻击问题展开。内容涵盖：后门攻击的基本原理与主流微调方法；两种新型攻击技术的设计与危害分析；以及针对现有防御体系的不足与盲区，展望后门攻击的未来演进…
近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等…
