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案件文本分析包含多个子任务，比如罪名、刑期、法条裁决、相似案例匹配、Q&A等。人工智能在法律中的应用，其目标是充分提升法治效能，将法律工作者从繁杂的工作中解放出来。本次学术…

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…

关键词提取技术是通过计算机程序从文档中自动提取重要性和主题性的词或短语的自动化技术，该技术在图书馆学、情报学和自然语言处理等领域应用广泛。目前关键词提取技术主要分为无监督和有监督这…

元学习是人工智能领域继深度学习、深度强化学习、生成对抗之后，又一个重要的研究分支。模型无关元学（MAML）算法可以适用于多个领域，包括少样本的回归、图像分类，以及增强学习，并且使用…

半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学…

本次报告首先介绍了线程、进程的概念，由此讲解操作系统中实现并发编程的三种方式，着重介绍了Python语言下多线程、多进程、协程的编程方法，并结合开发实际，给出了在线程、进程、协程之…

安全漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致漏洞挖掘的成本也在不断升高。而近年对深度学习的研究使得机器具有分析学习能力，如何将深度学习算法应用漏洞挖掘技术成为研究热点。本次报告首先介绍了…

本次报告首先讲解了虚拟化技术的原理和使用方式，结合多种虚拟化方式的特点，介绍了实验室内部的选择和使用情况。之后以实验室常用的系统为例，讲解了使用远程服务器搭建深度学习开发环境的过程…

本次报告先介绍了五种Web开发模式，讲解了各种开发模式的结构和优缺点，并结合实验室内部情况对合适的开发模式进行了推荐。之后简单介绍了Django、Flask、CherryPy这三个…

本次报告从TCP/IP四层模型出发，讲解了分层模型的原理和意义，并系统地从底层到顶层分别讲解了数据链路层、传输层和网络层这三层的主要协议和这些协议的实现原理。通过此次学术报告可以清…