课程推荐在人机协同、个性化学习平台等智能教育系统中具有重要价值，显著提升了模型对用户兴趣动态变化的建模能力与推荐效果。本次报告将介绍课程推荐任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲解两类代表性方法：融合知识图谱的图注意力网络模型 KGAN，以及基于超图的神经网络框架 HGNN，进一步探讨异构信息融合等前沿问题与未来发展方向。
基于图的课程推荐方法-邢倚康原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/04/22/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%9b%be%e7%9a%84%e8%af%be%e7%a8%8b%e6%8e%a8%e8%8d%90%e6%96%b9%e6%b3%95/
二进制代码-源代码匹配是信息安全领域的重点研究方向之一。在给定二进制代码的情况下，逆向分析研究人员希望找到它对应的源代码，从而提升逆向分析的效率和准确率。但由于源代码和二进制代码的…
模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架，从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点，利用防御方法…
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需求频繁变化是软件设计的基本特征，提升软件的可复用性、可维护性、可扩展性是软件设计的重要目标。以封装、继承和…
语音情绪识别在如今的人机交互中具有重要作用，机器可以通过语音情绪识别对用户的情绪变化做出恰当反应，提供更具个性化的服务。深度学习作为机器学习中的一个重要分支，在语音情绪识别中也有广…
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智能化系统越来越多地部署在对安全性至关重要的领域中，包括无人驾驶汽车和恶意软件检测。在这些领域中，系统行为的正确性和可预测性对于极端案例输入是至关重要的。软件测试作为软件部署前的重…
