本学术报告系统梳理了机器合成数据生成技术（GAN/VAE/扩散模型）的发展脉络，重点解读了两篇顶会论文——TabDiff（ICLR 2025，面向表格数据的混合型扩散模型）和Faithfulness评价框架（ICML 2022，提出α-Precision/β-Recall/Authenticity三项样本级保真度指标），并展望了LLM与数据生成结合的未来方向
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Virtualization-based Monitoring Virtualization-based Monitoring 是指利用虚拟化技术对上层虚拟机进行监控或者保护。通常…
远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。
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…
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通过模型反演攻击方法研究，验证了模型训练数据面临泄露风险的问题，并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识，并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法…
研究文本生成大模型的后门攻击，揭示了现有文本大模型的后门风险。本次学术报告详细介绍了现有文本生成模型的后门分类方法以及基准数据集，在文本大模型的多个下游任务实现了后门攻击，并总结了…
网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从…
本次报告从计算机的总体结构切入，介绍的了计算机系统的分层体系结构；对操作系统及其内核的做了详细说明，包括操作系统与操作系统内核的关系，以及操作系统内核的主要功能等内容；报告还分析了…
许多真实世界的网络不是静态的而是处于不断进化的状态，随着网络的不断进化，一方面新节点需要被表示，另一方面，原始节点的嵌入表示就变得陈旧，需要被不断更新。本次学术报告首先介绍了动态网…
本报告介绍了强化学习领域基本概念，详细介绍了Q-Learning算法和Deep Q Learning算法的原理，简要梳理了了两种算法的发展脉络，以经典案例windy grid-wo…
