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异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…

人工智能的发展，驱动新赋能方式，2018年国家自然科学基金首次在信息科学部下增设“教育信息科学与技术”的专门代码（F0701），同时《地平线报告（2022高等教育版）》智能学习分析…

受热力学的启发，扩散模型目前产生了最先进的图像质量：2021年，扩散模型在图像生成方面的效果击败了GAN。除了尖端的生成质量，扩散模型还不需要对抗性训练；在训练效率方面还具有可扩展…

首先介绍半监督学习和患者相似性分析的概念和研究背景，其次介绍半监督聚类的的具体分类和聚类评价指标；最后介绍两篇文献的算法原理和实验结果，第一篇时融合多源约束信息的的半监督聚类方法，…

联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题，主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景，然后通…

日志生成的系统溯源图能够记录实体的依赖关系，通过溯源图的后向跟踪和前向跟踪，可实现攻击的溯源。但是随着溯源深度的增加，上下游实体之间的依赖关系呈现指数级爆炸，无法有效溯源。本次学术…

本报告重点讲解了AI测试的发展历史，从2007年Murphy等人认为AI系统是不可测试到后续变形测试、差分测试、覆盖测试、突变测试等传统测试方法的引入，再到正确性、鲁棒性、隐私性、…

2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…

针对神经网络模型的缺陷测试使用了神经元覆盖率指标指导测试，这是一种从软件测试领域迁移的概念，指的是测试激活的神经元越多，测试越充分。但是近年来这种测试方法的有效性存疑，特别是测试生…

针对判别模型窃取及防御方法的研究日趋成熟，近期的研究表明，生成模型同样面临模型窃取威胁。本次学术报告重点介绍了关于生成模型的窃取方法的原理，以及其与判别模型窃取方法、评价指标的区别…