exploiting cdeepfuzz backdoors naturally
WSUS EXPLOIT
WSUS Introduction WSUS is a Microsoft solution for administrators to deploy Microsoft product updates and patches across an environment in a scalable ......
小学自然课 科学课 nature science
【开学季】科学课回归一年级课堂！80后家长们，还记得小学有一门课叫“自然”吗？ 常州发布 2017-09-01 17:28 发表于江苏 今年秋季新学期起 全国小学一年级新生的课表上 出现了一门新的必修课程 科学课 你会用一些简单的工具、材料做小实验吗？ 对于刚从幼儿园毕业的“小萌新”来说， 除了要尽 ......
【五期杨志】CCF-A（CVPR'22） Dual-Key Multimodal Backdoors for Visual Question Answering
Walmer M, Sikka K, Sur I, et al. Dual-Key Multimodal Backdoors for Visual Question Answering[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vi ......
当 ChatGPT 有了身体会怎样？《Nature》预测 2024 科技大事丨 RTE 开发者日报 Vol.112
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)
气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件，但由于区域降水波动太大，无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测，首先给模型输入全球降水异常分布图，然后输出一个年全球平均气温，输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......
多家高校设立“鸿蒙班”；ChatGPT 成为 Nature 年度十大人物丨 RTE 开发者日报 Vol.107
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
JSON .NET SERIALIZE exploitation
exploiting json serialization in .NET core 当使用特定的配置的时候，将在NewtonSoft JSON中会有json的反序列化漏洞。 更加具体化一些就是当 jsonserializationsettings 中的typenamehandling这个属性不是N ......
tryhackme进攻性渗透测试-Advanced Exploitation 高级利用
Steel Mountain 侦察 Nmap -sC -sV -O $IP -oN basic_scan.nmap Nmap -script=vuln $IP -oN vuln_scan.nmap 总之，masscan在eth0上工作，所以SYN端口探测技术全部没有响应包 需要一个flag把探测流量 ......
Nature Food | 剑桥大学评述大语言模型与农业推广服务
目录基本信息论文摘要方法流程 剑桥大学最近在Nature子刊上发表了一则关于大语言模型（LLM）和农业推广服务的评述。 基本信息 标题：Large language models and agricultural extension services 作者：A. Tzachor，M. Devare， ......
医学顶刊Nature Medicine！达摩院提出：CT首次实现大规模胰腺癌筛查
前言 胰腺癌，素有“癌症之王”的称号，平均五年生存率不到10%，是中国乃至全球生存率最低的恶性肿瘤。80%的胰腺癌一旦发现就是晚期，发病凶猛，极难治愈；目前临床指南缺乏有效筛查手段，因为容易出现漏诊或误诊。体检及医院常用的平扫CT图像对比度低，很难识别早期胰腺病变。11月21日，国际顶级医学期刊《N ......
Nature：大模型只会搞角色扮演，并不真正具有自我意识
前言 大模型正变得越来越“像人”，但事实真是如此吗？现在，一篇发表Nature上的文章，直接否决了这个观点——所有大模型，都不过是在玩角色扮演而已！ 本文转载自量子位 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
什么是计算机安全领域的 Vulnerability Exploit
漏洞是指软件或系统中的安全弱点，它可能允许攻击者以某种方式访问系统、绕过安全控制或获取未经授权的信息。利用漏洞指的是利用这些软件或系统中存在的漏洞、弱点或错误来实施攻击的行为。这个过程通常包括利用已知的漏洞或错误，开发相应的代码或脚本来获取对系统的未授权访问或执行未授权操作。 在计算机安全领域，利用 ......
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey Zarina Rakhimberdina 1,3, Quentin Jodelet 1,3, Xin Liu 2,3,∗, Tsuyoshi Murata 1,3 ......
Nature Plants | 从卫星监测的全大陆田间试验数据中获得主要作物性状的可解释机器学习模型
目录背景信息论文背景:过去方案:论文的Motivation:实验方法主要结果代码获取 澳大利亚国立大学生物研究院研究团队使用机器学习模型分析了大规模农田试验数据和卫星数据，成功预测了重要农作物特征，并揭示了作物行为的驱动因素和复杂相互作用。 背景信息 论文背景: 预计到2050年，全球人口将增加20 ......
华为最高学术成果发表 —— 《Nature》正刊发表论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》
论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》的《Nature》地址： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3.pdf 论文的代码地 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: POLYCRUISE: A Cross-Language Dynamic Information Flow Analysis
Abstract 本文： PolyCruise Method: 跨编程语言的holistic dynamic information flow analysis(DIFA) use a light language-specific analysis和language-agnostic online ......
Temporally Grounding Natural Sentence in Video
Temporally Grounding Natural Sentence in Video 摘要：我们引入了一种有效且高效的方法，可以在长的、未修剪的视频序列中建立（即本地化）自然句子。 具体来说，提出了一种新颖的时间地面网络（TGN）来暂时捕获视频和句子之间不断变化的细粒度逐字交互。 TGN 基 ......
GPT-4竟成Nature审稿人？斯坦福清华校友近5000篇论文实测，超50%结果和人类评审一致
前言 斯坦福学者发现，GPT-4对于Nature、ICLR的论文给出的审稿意见，竟然和人类审稿人有超过50%的相似性。看来让大模型来帮我们审论文，并不是天方夜谭啊。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: NYX: Greybox Hypervisor Fuzzing using Fast Snapshots and Affine Types
Abstract 背景：hypervisor(virtual machine monitor, VMM) 保障了不同虚拟机之间的安全隔离(security boundaries) 用户：攻击场景：在云服务上运行自身的VM instances, 提升权限 本文：Nyx 目的：coverage guid ......
Road To Reality(Multiple valuedness, natural logarithms)
Road To Reality(Multiple valuedness, natural logarithms) Addition-to-multiplication \(e^{a+b}=e^ae^b\) the inverse of the exponential function: \(z=\l ......
natsort.natsorted()-用于自然排序（natural sorting）字符串列表。
参考：https://natsort.readthedocs.io/en/stable/api.html#natsort.natsorted 语法格式 natsort.natsorted(seq: Iterable[T], key: Optional[Callable[[T], Union[nats ......
Paper reading: Improving Deep Forest by Exploiting High-order Interactions
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Metamorphic Testing of Deep Learning Compilers
## Abstract 背景：Compiling DNN models into high-efficiency executables is not easy: the compilation procedure often involves converting high-level model ......
《PROMPT2MODEL: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions》论文学习
一、Introduction 传统上，从零开始构建一个自然语言处理（NLP）模型是一项重大任务。一个寻求解决新问题的NLP从业者需要定义他们的任务范围，找到或创建目标任务领域的行为数据，选择合适的模型架构，训练模型，通过评估评估其性能，然后将其部署到实际应用中。 Prompt2Model is a ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: A Comprehensive Study of Deep Learning Compiler Bugs
## Abstract 背景：深度学习编译器处理的深度学习模型与命令式程序有根本的不同，因为深度学习模型中的程序逻辑是隐式的。（the DL models processed by DL compilers differ fundamentally from imperative programs ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: DeepMutation: Mutation Testing of Deep Learning Systems
## Abstract 本文：DeepMutation Github: https://github.com/berkuva/mutation-testing-for-DNNs Task: mutation testing framework specialized for DL systems t ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Testing Deep Neural Networks
## Abstract 本文:DeepCover Github: https://github.com/TrustAI/DeepCover Task: propose 4 novel test criteria to test DNNs Method: inspired by MC/DC cover ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: TensorFlow: a system for Large-Scale machine learning
## Abstract 本文:Tensorflow Github: https://github.com/tensorflow/tensorflow Task: Detail on Tensorflow dataflow model 特点: 1. operates at large scale an ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: SparseProp: Efficient Sparse Backpropagation for Faster Training of Neural Networks
## Abstract 本文：SparseProp Github: https://github.com/IST-DASLab/sparseprop Task: a back-propagation algo for sparse training data, a fast vectorized i ......