学术报告

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除地了解TCP/IP体系下数据传输的具体过程，对有网络编程需求的同学来说很有帮助。

面对大型软件项目，如何准确、快速地找到目标代码的位置将会极大地加速我们的二次开发。本次报告以GUI程序为例介绍了软件源码查找、修改和使用的一般流程。对初学者的软件项目开发工作大有裨益。

如何优雅地进行项目开发应该是程序员开发一个项目首先考虑的事情，优雅地开发意味着高效率的进行开发。本次报告从优雅地编码、优雅地使用开发工具以及优雅地使用协作工具三个方面来介绍如何进行优雅地开发。

CVE年度统计结果表明，2018年披露的漏洞数量超过16500，创历史新高。漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致传统二进制漏洞自动化挖掘技术的成本也在不断升高。为迎接这些挑战，研究人员开始探索结合深度学习技术的可行方案。本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘，首先定义二进制漏洞挖掘任务和二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO，其后对深度学习与二进制…

强化学习（Reinforcement learning ，RL ）是机器学习领域之一，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。本次报告从强化学习的基本框架开始，介绍了强化学习的基本思想；介绍了强化学习算法的三种主要类型：基于策略梯度（Policy Based）、基于值函数（Value Based）和基于模型（Model Based）的算法，并对其中基…

本次报告从计算机的总体结构切入，介绍的了计算机系统的分层体系结构；对操作系统及其内核的做了详细说明，包括操作系统与操作系统内核的关系，以及操作系统内核的主要功能等内容；报告还分析了计算机系统分层体系结构中用户层与内核层的关系；最后，介绍了内核安全相关的部分内容。

网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从网络数据中学习得到网络中每个节点的低维、实值、稠密的向量表示, 之后这些节点表示就可以作为节点的特征应用于后续的网络应用任务中，如节点分类、链接预测、社区发现、可视化任务等。本次报…

Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当BatchSize太小时效果不佳、对RNN等动态网络无法有效应用BN等。针对BN的问题，最近两年又陆续有基于BN思想的很多改进Normalization模型被提出。BN是深度学习进展中里程碑…