学术报告

本次报告介绍了程序链接过程的基本概念，以及静态链接和动态链接中文件的结构和链接过程。基本概念包括程序构建（Build）过程、链接的历史和链接的作用等。链接的主要工作就是处理各个模块…

本次报告介绍了用户画像建模的相关基本概念，以及用于短文本处理的用户画像构建LDA-RCC组合模型。基本概念包过用户画像的作用、构建过程、分类等。LDA-RCC组合模型解决了传统文本…

本次报告介绍一种域自适应网络嵌入框架DANE，该框架解决了嵌入空间偏移和嵌入分布偏移的问题。在DANE中，来自多个网络的节点通过一组共享的可学习参数被编码为向量，以便向量共享对齐的…

为了从网络上海量文本信息提取有价值信息，需要使用计算机处理文本数据，首要任务是将文本转换为计算机可以处理的向量化数据。单词是文本的最小单位，所以需要使用语言模型得到词向量表示成为文…

本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模…

对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样…

随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本…

近年来深度学习技术不断突破，极大促进了人工智能行业的发展，但人工智能模型本身易受到对抗攻击从而引起严重后果。对原始样本有针对性地加入微小扰动，该扰动不易被人眼所察觉，但会导致人工智…

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…