认知诊断通过挖掘学习者行为、心理和认知之间的关系，利用学习者的学习数据，对其认知状态进行综合评估和诊断，其输出结果，即学生对于不同知识概念的熟练程度应与实际情况相符，具有高度的可解释性。现有认知诊断模型深入分析学习者的认知状态，提高结果的可解释性，为教学设计、个性化学习路径推荐等下游任务提供更准确的支持和指导，具有重要的理论意义与实际价值。
增强认知诊断结果的可解释性-邢倚康原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/10/17/%e5%a2%9e%e5%bc%ba%e8%ae%a4%e7%9f%a5%e8%af%8a%e6%96%ad%e7%bb%93%e6%9e%9c%e7%9a%84%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%80%a7/
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。
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…
智能模型的不确定性是模型内生脆弱性问题的重要表征之一，反映了模型对输入数据预测结果的可信程度，包含了对数据和模型两方面缺陷的量化估计。本次报告介绍了模型不确定性估计工作基本概念，讲…
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
逆向思维应用在学习、工作中的方方面面，学术报告中介绍了逆向分析的概念及应用，通过微信的破解演示展示了软件逆向的过程。在最后针对软件发布后可能存在的被调试、被破解风险，介绍了几种软件…
在训练层数较多的神经网络的过程中，使用基于反向传播的梯度优化算法来优化参数有可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问…
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.。
摘要：本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念，实战通用方案及相关思路总结，进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题，重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理，分析其如何弥补手工挖掘的不…
程序崩溃的故障定位方法通过统计调试或符号执行，自动推断出程序崩溃的根本原因。本次报告介绍了1个基于符号执行的方法、1个结合统计调试和符号执行的方法，旨在提高故障定位的准确性与效率，…
关键词提取技术是通过计算机程序从文档中自动提取重要性和主题性的词或短语的自动化技术，该技术在图书馆学、情报学和自然语言处理等领域应用广泛。目前关键词提取技术主要分为无监督和有监督这…
