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/
案件文本分析包含多个子任务，比如罪名、刑期、法条裁决、相似案例匹配、Q&A等。人工智能在法律中的应用，其目标是充分提升法治效能，将法律工作者从繁杂的工作中解放出来。本次学术…
本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…
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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…
深度模型可解释性一直是业界关注的问题。报告介绍了一种新颖的深度学习可解释性方法——树正则化。通过在深度模型训…
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数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数，通常这种问题被称为“数据不平衡”问题，在这…
