SysML简介：SysML，全名为SystemandMachineLearning，其目标群体是计算机系统和机器学习的交叉研究。会议由斯坦福大学的研究人员牵头，致力于发展这两方面领域的新的交集，包括机器学习在计算机系统应用上的实践方法和设计概念，以及与实践相结合的新的机器学习方法和理论。论文1:离散对抗攻击和次模函数的优化以及在文本分类中的应用对抗攻击：对用于图像识别的神经网络的攻击。神经网络可以成功地识别左图为熊猫。但是通过在原图上添加人眼难以分辨的噪音之后，神经网络以高置信率识别右图为长臂猿

SysML简介：SysML，全名为 System and Machine Learning，其目标群体是计算机系统和机器学习的交叉研究。会议由斯坦福大学的研究人员牵头，致力于发展这两方面领域的新的交集，包括机器学习在计算机系统应用上的实践方法和设计概念，以及与实践相结合的新的机器学习方法和理论。