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會議官網：https://aaai.org/Conferences/AAAI-20/ 關注公衆號code4fun，回覆 “百度28” ，打包下載會議收錄的百度研究院的論文。 注：暫缺3篇，已標註，後續更新。 百度28篇論文清單，來自
基於深度學習的惡意 URL 識別 原文作者：陳康, 付華崢, 向勇 原文期刊：計算機系統應用,2018,27(6):27–33 原文鏈接：http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/6370.html
基於PU-Learning的惡意URL檢測 原文作者：Ya-Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yuanchao Zhang, Zhi-Hua Zh
基於機器學習的惡意URL識別 原文作者：李澤宇，施勇，薛質 原文期刊：信息安全與通信保密雜誌社 選自《通信技術》2020年第二期 2020-03-10 原文鏈接：https://www.secrss.com/articles/
一種快速、不區分格式的檢測惡意Web內容的深度學習方法 作者：fish@DAS 原文作者：Joshua Saxe(主頁[1]), Richard Harang, Cody Wild, Hillary Sanders 原文標題：A
ApproxANN: An Approximate Computing Framework for Artificial Neural Network 主要是解讀自己閱讀的這篇論文裏的3.1節部分——神經元關鍵性分析 定義關鍵性
題目：Meta-Learning in Neural Networks: A Survey 論文地址：https://arxiv.org/abs/2004.05439 作者：Timothy Hospedales, Antreas Ant
題目：A Baseline for Few-Shot Image Classification 論文地址：https://arxiv.org/abs/1909.02729v2 作者：Guneet S. Dhillon, Pratik C
本文爲ACL 2019的論文A Cross-Domain Transferable Neural Coherence Model的讀後感。 1. 論文主旨 本文主要是面向跨領域的連貫性建模的相關研究。採用的是一個局部判別模型，可以
文章目錄Optical FlowFlowNet（2015ICCV）FlowNet2.0（2017CVPR）PWCNet（2018CVPR）MaskFlowNet（2020CVPR）Sene FlowPoint-basedPoint
本文通過引入CNN網絡的可視化技術分析AlexNet網絡結構，主要告訴我們CNN的每一層到底學習到了什麼特徵，讓我們在調參、改進網絡結構的時候提供一定的參考。 CNN網絡性能的顯著提高，得益於三個因素：（1）大量的帶標註的訓練數據
本論文爲2017 ICRA的5篇最佳操作機械手論文之一。 在實際應用中，機械臂的路徑規劃存在如下問題 ，目前還沒有哪個規劃方案能同時解決上述三個問題： 1、抓取、放置和其他動作的連續性； 2、運動規劃的完備
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IOTFUZZER: Discovering Memory Corruptions in IoT Through App-based Fuzzing 隨着越來越多的物聯網設備進入消費市場，迫切需要在攻擊者之前檢測其安全漏洞。現有的
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