认知扭曲是认知行为治疗中的核心概念，与抑郁、焦虑等心理障碍的形成和维持密切相关，但现有很多研究主要关注情绪倾向或表层语义，难以刻画个体更深层的思维偏差与认知模式，同时认知扭曲往往存在表达隐晦、类别重叠、多种扭曲共现和上下文依赖强等特点，给自动识别带来困难。本次学术报告结合ELB和2DM-CDUI两篇算法，分享了基于LLM推理与多实例学习的细粒度认知扭曲检测方法，以及融合认知扭曲与用户级信息的抑郁检测模型，重点讨论其算法设计、优势局限与未来应用前景。
2026040803044514原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2026/04/08/%e8%ae%a4%e7%9f%a5%e6%89%ad%e6%9b%b2%e8%af%86%e5%88%ab%e7%a0%94%e7%a9%b6/
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…
CSRF（Cross-site request forgery）全称跨站请求伪造，是利用受害者尚未失效的身份…
本次报告介绍一种域自适应网络嵌入框架DANE，该框架解决了嵌入空间偏移和嵌入分布偏移的问题。在DANE中，来自多个网络的节点通过一组共享的可学习参数被编码为向量，以便向量共享对齐的…
文本相似度度量是自然语言处理中的一个基础问题，是许多下游任务的基础，如文本分类、信息检索、对话系统、句义标注等。相似度匹配的过程包括了构造特征与度量特征两个基本步骤，其中构造特征是…
本报告介绍了开放式信息抽取（OIE）的基本概念，展示了Neural OIE的两大类方法原理，并分别讲述了基于Transformer的Nerual OIE技术和利用Meta-Lear…
符号执行 （Symbolic Execution）是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特…
用户画像意味着利用机器学习技术来预测用户的属性，例如人口统计学属性，兴趣属性，偏好属性等。它是精确营销的强大…
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…
机器学习，尤其是神经网络，已广泛部署在行业环境中，模型通常被部署为预测服务。但是，具有对模型的查询访问权的对手可以窃取该模型以获得与远程目标模型基本一致的替代模型，这就是模型窃取攻…
随着软件程序日益复杂化、功能多样化，传统的通用模糊测试已经不能满足高效、快速的测试程序中特定高风险区域的崩溃问题。灰盒定向模糊测试应用其特殊的距离计算方法及种子排序方法，将模糊测试…
