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；随后重点讲解Patcherizer的核心思想，尤其在于对“意图”建模的创新解析，最后总结其优势、不足及未来发展方向。
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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。
CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题，但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战，因此，如何提升CPU对…
深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念…
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本次报告围绕协议模糊测试方法展开，从提升协议模糊测试效率和有效性上考虑，要满足以下三个层面内容：1、数据生成角度：生成的测试用例要符合协议规范；2、数据传输角度：生成的测试用例能够…
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