【例会】Knowledge graph for TCM health preservation: Design, construction,and applications

主持人:程坤

参会老师:杨矫云

参会学生:赵春阳、刘硕、丁会通、郭思伊、哈山、殷越、贵芳

时间:2019年10月16日

本次例会学习讨论了文章:Knowledge graph for TCM health preservation: Design, construction,and applications

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【例会】Activity recognition on streaming sensor data

主持人:赵春阳

参会老师:杨矫云、安宁

参会学生:李雨龙、程坤、刘硕、丁会通、郭思伊、肖勇博、殷越、贵芳

时间:2019年10月9日

本次例会学习讨论了文章:Activity recognition on streaming sensor data

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【例会】An effective neural model extracting document level chemical-induced disease relations from biomedical literature

主持人:肖勇博

参会老师:杨矫云

参会学生:赵春阳、李雨龙、程坤、刘硕、丁会通、郭思伊、肖勇博、殷越、哈山、韩朋、马蒙、贵芳

时间:2019年9月18日

本次例会学习讨论了文章:An effective neural model extracting document level chemical-induced disease relations from biomedical literature

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【例会】临床信息提取应用

主持人:刘硕

参会老师:安宁、杨矫云、阙夏

参会学生:赵春阳、李雨龙、程坤、丁会通、郭思伊、肖勇博、殷越、哈山、

时间:2019年9月11日

本次例会学习讨论了文章:Clinical information extraction applications: A literature review

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SIGCOMM2019参会笔记

SIGCOMM2019在2019年8月19~24在北京香格里拉饭店举办,实验室郭延锐同学参会。

SIGCOMM是ACM数据通信特别兴趣小组的旗舰型年会,主要关注于计算机通信的应用、技术、架构、协议方面的内容。SIGCOMM2019也是SIGCOMM自1987年第一次举办后在中国大陆首次举办。

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SIGCOMM主要分为Main conference、Workshops、Tutorials、Industrial Demo四个部分,笔者主要参加一部分Main conference以及Tutorials中NDN IoT内容。

SIGCOMM2019主会场

 

参加此次会议感受最深刻的是Named Data Networking(NDN) IoT,一种全新的IoT架构,用来替代TCP/IP模型的传输层与网络层。

SIGCOMM2019 NDN

 

SIGCOMM2019 NAMING SIGCOMM2019 Discovery SIGCOMM2019 Discovery

来源于:NDNIoT-tutorial-sigcomm19, Lan Wang, University of Memphis

在IoT领域,传统的TCP/IP架构过于臃肿,在IoT设备中是实现TCP/IP协议栈或TLS等加密算法不仅需要占用大量的硬件资源,也会导致功耗大大提高。对于数据安全、超低功耗、高可靠传输、访问控制、信任管理、低延迟等目的的应用显得力不从心。NDN架构由此而生,顾名思义,数据命名传输,不依赖IP等协议实现数据的分发。
目前NDN研究内容如下:
* Hierarchical naming and sample naming schemes
* Schematized trust models for automated data authentication
* In-Network Storage: caches and repos
* Data synchronization: replication and pub-sub
* Bootstrapping and service discovery
* Name-based access control

相关资源:
NDN Main Page: http://named-data.net/

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【例会】解释分析对抗样本

主持人:李雨龙

参会老师:安宁,杨矫云

参会学生:赵春阳、刘硕、程坤、丁会通、郭思伊、肖勇博、殷越、哈山

时间:2019年9月4日

本次例会学习讨论了文章:Explaining and harnessing adversarial examples

这篇文章由Goodfellow等人发表在ICLR’2015会议上,是对抗样本领域的经典论文。这篇文章主要提出与之前论文不同的线性假设来解释对抗样本的存在性。同时,论文提出了一种简单的对抗样本生成方法-FGSM,并且再利用该攻击方法产生的对抗样本进行对抗训练。总得来说,这篇文章主要说明的对抗样本的三个方面:1.存在性 2.攻击方法 3.防御方法。

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