【译】怎样写出优秀的研究论文？--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

由 @whatbeg 2016-05-18 12:33 / 0个评论

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KDD 2023 | 美团技术团队精选论文解读 (tech.meituan.com)

本文精选了美团技术团队被KDD 2023收录的7篇论文进行解读，论文覆盖了Feed流推荐、多模态数据、实例分割、用户意图预测等多个方向。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。

by @技术头条 2023-08-26 21:45 查看详情

关于 MySQL 新版连接驱动时区对齐问题的研究 (www.diguage.com)

在一个项目开量验证过程中，发现 createDate 字段不正确，比正确时间晚了十四个小时。调研发现，这是一个非常典型的问题。现在把定位问题的思路和解决办法给大家做个分享。

by @技术头条 2023-07-04 23:10 查看详情

CVPR 2023 | 美团技术团队精选论文解读 (tech.meituan.com)

本文精选了美团技术团队被CVPR 2023收录的8篇论文进行解读。这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-level Vision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新。这些论文也是美团技术团队与国内多所高校、科研机构合作的成果。希望给从事相关研究工作的同学带来一些启发或者帮助。

by @技术头条 2023-06-24 09:22 查看详情

论文分享｜基于被动DNS流量分析的大规模IoT设备识别系统 (blog.nsfocus.net)

如何通过被动流量识别IoT设备？如何检测分配了IPv6地址、NAT后的IoT设备？本文介绍了IoTFinder系统有效解决上述问题。

by @技术头条 2023-01-04 23:42 查看详情

【顶刊论文分享】DeepSec：深度学习模型的安全性分析平台 (blog.nsfocus.net)

DEEPSEC是一个对深度学习模型安全性进行统一分析的平台，通过构建多指标评价体系，对多种对抗攻击的攻击/防御方法进行了全面深入地评估。

by @技术头条 2022-12-18 20:07 查看详情

TLS指纹分析研究（上） (blog.nsfocus.net)

TLS协议已经成为互联网上最流行的协议，以确保网络通信免受干扰和窃听。TLS被用于加载Firefox浏览器中超过70%的网页，随着越来越多的网站、服务和应用程序切换到TLS，其应用将继续增长。

由于网络管理人员可以识别和阻止自定义协议，很多恶意工具已经转向使用现有协议，TLS的流行为这些恶意工具提供了一个很好的选择，使用TLS协议的恶意工具可以将其流量隐藏在大量web浏览器和其他TLS的合法覆盖流量中以逃避检测。

本文分享一篇指纹数据分析的论文，通过收集和分析9个月内超过110亿个真实的TLS连接流量，从白流量的角度给出一些结论，希望给研究人员带来一些思考。

by @技术头条 2022-09-13 23:33 查看详情

ICLR 2021 | 美团AutoML论文：鲁棒的神经网络架构搜索 DARTS- (tech.meituan.com)

谷歌 2017 年正式提出神经网络架构搜索用于自动化生成模型架构，这项技术即被业界寄予厚望，成为 AutoML 的核心组成部分。凭借日益增强的算力和持续迭代的 NAS 算法，视觉模型在架构层面诞生了像 EfficientNet、MobileNetV3 等影响力深远的系列模型，NAS 也应用到了视觉、NLP、语音等领域的很多方向。NAS 作为生成 AI 模型的 AI，其重要意义不言而喻。美团在 NAS 方向也开展了深入性的研究，并对该领域保持着积极的探索。

by @技术头条 2022-08-19 00:17 查看详情

商用密码应用安全建设市场研究与思考 (www.sec-un.org)

众所周知，密码作为网络安全的核心技术和基础支撑，是构建网络信任体系的重要基石。文章简要介绍了等保建设发展、商密管理发展，重点阐述了密评工作必要性、密评建设关键点，并从用户需求、政策标准、监督监管、供应供给等四个方面对密评建设市场不同阶段进行了评估预测。

by @技术头条 2022-08-18 23:38 查看详情

基于机器学习的反欺诈研究 (blog.nsfocus.net)

互联网应用在给用户带来便利的同时，也引入了新的风险。屡见报端的网络欺诈事件，已经给许多互联网用户带来了严重危害。本文将介绍几种基于机器学习的能够有效监管和防御网络欺诈的技术手段。

by @技术头条 2022-05-06 23:16 查看详情

带噪学习研究及其在内容审核业务下的工业级应用 (www.52nlp.cn)

从人脸识别，机器翻译到智能推荐，人工智能已经深入到现代社会的方方面面。现在工业上最常见的人工智能系统，往往依赖于大量有标签的数据。通常，优质的有标签数据需要耗费大量的人力、物力。而且人工打的标签的准确度，往往随着标注任务复杂度的提高而降低。

一般的人工智能算法，都是在干净的数据集上做学习和优化。在现实中的工业应用场景中存在大量弱监督的情况，即标签缺失（无监督、半监督）、标签错误（错监督）的情况。我们在第一个章节，简单介绍一下我们vivo ai lab两篇AAAI2021关于弱监督带噪学习的工作；并在第二章介绍一下我们的工作在内容审核业务下的工业级应用。

by @技术头条 2021-06-13 23:04 查看详情