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可解释机器学习中的对抗攻击：我们能做些什么？
探讨我们最近关于针对可解释机器学习模型和人类的对抗性威胁的综述论文。是什么让解释变得脆弱，我们该如何防御？
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用于特征选择的大语言模型：初步探索
LLM 是否有助于异常分类中的特征选择？我们探索了将 LLM 预测堆叠（stacking）作为一种新型特征工程方法。
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大脑解码中的领域自适应
在脑解码中连接视觉感知与心理意象：领域自适应结合 searchlight 分析如何实现跨范式分类。
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2025年的神经进化：现状如何？
对神经进化算法现状的展望，及其在神经架构搜索和由大规模模型开启的新前沿中的应用。
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神经架构搜索中的因子分解模型
NAS 中的因子分解表示如何影响计算成本和性能。总结我们在 IJCNN 2024 上发表的最新工作。
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深度强化学习解决车间调度问题：概览
深度强化学习在柔性车间作业调度问题上展现了卓越成果。我们回顾了结合约束规划与 DRL 进行实时调度的方法。
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用于组合优化的离线强化学习：经验教训
当我们将离线强化学习应用于工业调度时会发生什么？讨论我们的研究结果及在该方向上面临的公开挑战。
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使用 LLM 辅助科学写作和编程
思考大语言模型如何改变研究工作流：从论文写作到代码生成、文献综述等各个环节。
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