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推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将物品准确推荐给需要它的用户，帮助用户找到他们感兴趣但很难发现的物品，本文初步介绍了推荐算法的整体框架，并且介绍了两种使用图注…

本次学术报告对实验室以往在源代码漏洞检测方向的积累做一个总结，展望未来的发展方向，从技术和应用两个视角审查当前源代码漏洞检测面临的问题。进一步从泛化性、细粒度漏洞检测两个方面进行论…

随着智慧教育系统（Intelligent Tutoring System, ITS）的快速发展，ITS以其时空约束少、便捷程度高和个性化定制学习的优势，在现代教育事业中获得广泛关注…

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…

研究深度半监督聚类方法，首先利用自编码器对高维数据降维处理，同时提取构建三种范围的约束信息：主动构建的成对约束、带标签的种子约束、簇间大小比例约束；最后融合三种约束信息指导编码器训…

扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而，在实际应用过程中，扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢，严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化，近年…

本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。

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…

本报告介绍了漏洞检测的基本方法以及基于漏洞代码的漏洞评估的概念和评估方法。针对一种漏洞检测方式和一种漏洞评估方式进行了深入讲解，并探讨了漏洞检测和评估领域的现状，提出了一些未来发展…

本报告介绍了深度学习后门攻击的基本概念、类型划分等背景知识，对一种基于模型权重修改和一种基于模型结构修改的后门攻击算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击领域现状的未来发展的…