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近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手…

人工智能系统面临着多种安全威胁，其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的，简单分…

深度神经网络在图像识别、语音处理以及机器翻译等领域具有良好的预测性能，但是由于深度神经网络对决策结果可解释性的缺乏以及解决训练开销而寻求的外包训练的安全难以有效保证，都导致深度神经…

本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明，它提供一个领域知识的表达框架，目标是捕获领域知识，提供对该领域知识的共同理解，实现领域知识的共享。本体互操作则是建立本体之间的映射，实现本…

法律文本可解释性研究是将可解释性研究方法应用到法律文本领域，旨在构建智慧法庭，辅助法官判案，实现法律检索和类案匹配。本次学术报告从案件罪名预测和相似案例匹配两个应用角度进行讲解，对…

网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…

风格迁移是将多种类型风格转换成另一风格，是自然语言处理领域的一个重要问题，表征着文本生成和风格控制技术的发展情况，在大数据时代下的隐私保护等方面起着重要作用。本文主要介绍了文本风格…

Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力，它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。…

可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…

模式是一种可复用的解决方案，可用于解决软件设计中遇到的常见问题。本次报告带大家了解web开发中部分设计模式思想以及应用实例 ，以及了解消息中间件（异步、解耦、削峰）的简单使用。