学术报告
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时序知识图谱推理
着大数据和人工智能技术的飞速发展，知识图谱已成为表示和存储结构化知识的重要工具，其中时序知识图谱则进一步强调了事件随时间演变的重要性。本次学术报告致力于讲解时序知识图谱推理方法，重…
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认知诊断前沿探索
认知诊断是研究学习者学习行为，分析挖掘基于这些行为的认知状态的方法。知识认知诊断的前沿方法旨在通过准确预测学习者的表现和深入分析其认知能力，推动个性化学习体验的优化。这一方法为教育…
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个性化学习路径推荐
随着人工智能等新兴技术在教育中广泛应用，推动了学习方式的深刻变革。面对多元化的学习需求及海量学习资源, 如何迅速完成学习目标、降低学习成本、个性化分配学习资源等问题成为限制个人和时…
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归一化流在表格数据生成中的应用
归一化流（Normalizing Flows）是一类生成模型，它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布，具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域，归一化流的应用对于理…
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LLM的强化学习
ChatGPT问世以来，LLM百花齐放，对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐，控制L…
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不规则多元时间序列预测研究
时序数据预测任务是时间序列处理领域中一项基本的任务，根据历史时间段数据序列预测未来一段时间的数据序列，广泛应用于天气预报、经济预测、医疗保健预测等领域。在复杂的现实世界中，时序数据…
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基于深度学习的二进制函数相似性分析：深入探究两大主流研究方向
二进制函数相似性分析在1-Day漏洞检测、代码克隆检测、恶意软件检测、软件剽窃检测和自动软件修复等多个应用领域中具有广泛的应用。本次学术报告主要讲解了二进制函数相似性分析任务的研究…
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偷走你的训练数据：模型反演攻击方法研究
通过模型反演攻击方法研究，验证了模型训练数据面临泄露风险的问题，并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识，并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法…
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FNN模型正确性测试及测试样本生成
FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域，因此需要测试模型的正确性，及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关…
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对抗性扰动下的后门防御方法
后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御…
