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AI 系统的身份识别
提出一个框架，在其中为 AI 系统的实例分配标识，并为寻求与该系统交互的各方提供相关信息。讨论了 AI 系统的标识、潜在需求、激励机制、实现方式以及限制和风险，并指出在高风险场景下更有必要使用标识。通过进一步研究，标识可以帮助管理人工智能系
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17 days ago
E4SRec：大规模语言模型在序列推荐中的优雅有效高效可扩展解决方案
这篇论文介绍了一种将大型语言模型与传统推荐系统相结合的解决方案，能够有效地实现顺序推荐，同时解决了大型语言模型在个性化推荐中的挑战。
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7 months ago
利用大数据和深度学习优化异常检测以减少误报
本研究提出应用深度模型代替传统模型以减少误报率并通过使用大数据和深度模型获得更少的错误报告。在 NSL-KDD 基准测试上进行了实验，并与传统学习中最常用的分类器之一进行了比较，结果表明使用深度学习相对于传统学习具有较低的虚警率 10％。
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2 years ago
大数据分析和分布式深度学习用于下一代入侵检测系统优化
本文介绍了一种基于深度循环神经网络技术和 Apache Spark 框架，实现了对流量异常检测的网络安全解决方案，具有更高的检测率和更低的误报率，可以检测集体和上下文安全攻击。该方法合并了语言处理、上下文分析、分布式深度学习、大数据和流量分
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2 years ago
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