时序数据预测任务是时间序列处理领域中一项基本的任务，根据历史时间段数据序列预测未来一段时间的数据序列，广泛应用于天气预报、经济预测、医疗保健预测等领域。在复杂的现实世界中，时序数据可能出现多元化、不规则的现象。基于统计机器学习的时序数据预测方法在面向高维的多元时序数据预测效果受限，难以同时对多个时间变量进行建模。同时，由于采样频率和时间点不一致，不规则时序数据存在数据点缺失、时间间隔不一致的问题，这加大了对其进行预测的难度。研究不规则多元时序数据预测方法具有重要的理论意义和实用价值。
不规则多元时间序列预测研究-李新帅原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/03/15/%e4%b8%8d%e8%a7%84%e5%88%99%e5%a4%9a%e5%85%83%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e9%a2%84%e6%b5%8b%e7%a0%94%e7%a9%b6/
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…
本次报告介绍了源代码变更表征领域，其属于源代码表征领域的进一步研究工作，报告首先介绍领域研究目标、背景意义、发展脉络与基础框架，梳理显式与隐式信息交互两类代码变更表示学习方法；随后…
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…
大语言模型生成文本规模持续扩大，释义改写、词语替换和字符扰动等对抗攻击削弱了检测可靠性。本次学术报告聚焦机生文本检测攻防对抗，系统介绍基于释义逆变换与动态对抗训练的鲁棒防御方法，分…
本次学术报告介绍了深度域适应方法的基本概念，以三种无监督域适应基本算法为例，简要梳理了域适应方法的发展脉络。通过分析半监督域适应方法论文，详细讲解了半监督域适应方法的基本原理。最后…
本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前…
本次报告围绕大模型越狱攻击的检测技术展开，首先阐述了越狱检测的定义，然后介绍了常见的越狱攻击以及检测技术的研究现状。接着详细介绍了GradSafe和JailGuard两种主流方法，…
在说明计算机如何进行特定音频识别这个问题之前，我们有必要对两个我们经常接触到的概念加以区分——“检索”和“识别”。 刚刚接触音频信号处理的朋友们常常会混淆这两个概念，本人刚…
人工智能模型安全是人工智能应用落地需要考量的重要问题，后门攻击威胁是人工智能模型安全的重要议题。本次学术报告以深度神经网络为后门攻击的对象，从深度神经网络训练的内部机理出发，通过了…
联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合，遵循“数据不动、模型动”的原则，在无需集中原始数据的前提下，共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛，为医疗、教育等领域提供隐私安全的…
