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本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更…

本次报告主要讲述了加密移动流量分析方法的相关内容，介绍了加密移动流量与普通流量的区别，流量分析的常用方法。解释了判断加密移动流量所属应用程序的分析方法，最后思考模糊流量对加密移动流…

本次报告主要讲述了Android权限机制和自定义权限的相关内容。介绍了权限机制和自定义权限的基本概念，解释了权限升级漏洞的基本概念，并详细讲解了发现此类漏洞的模式测试方法，最后思考…

本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…

本报告讲述了系统日志数据异常检测的基本框架，介绍了日志解析和迁移学习的基本概念和方法。通过分析日志数据特点和现有的基于深度学习的日志异常检测方法，详细讲解了两种基于迁移学习的日志异…

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…

本报告讲述了加密恶意流量检测领域基本概念，通过详细介绍基于频域分析的实时鲁棒恶意流量检测和基于自适应聚类的网络边缘恶意流量分类方法，启发思考通过统计聚类分析来提升加密恶意流量检测算…

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…

在自然语言处理任务中，文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别，是一项基础而重要的任务。近年来，深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而，将深度…

文本生成技术是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。传统文本生成的Seq2Seq框架不能有效地利用原始语料中的语义信息，而Graph2Seq模型可以丰富文本的语义知…