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本文是LLM系列文章，针对《Stealthy Attack on Large Language Model based Recommendation》的翻译。
最近，强大的大型语言模型（LLM）在推动推荐系统（RS）的发展方面发挥了重要作用。然而，尽管这些系统蓬勃发展，但它们对安全威胁的易感性在很大程度上被忽视了。在这项工作中，我们揭示了将LLM引入推荐模型会带来新的安全漏洞，因为它们强调项目的文本内容。我们证明，攻击者只需在测试阶段更改项目的文本内容，就可以显著提高项目的曝光率，而不需要直接干扰模型的训练过程。此外，这种攻击非常隐蔽，因为它不会影响整体推荐性能，而且对文本的修改很微妙，用户和平台很难检测到。我们在四个主流的基于LLM的推荐模型上进行的综合实验证明了我们的方法的优越性和隐蔽性。我们的工作揭示了基于LLM的推荐系统中存在的重大安全漏洞，并为未来保护这些系统的研究铺平了道路。
LLM Security and Privacy
Recommendation
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Recommendation
该专栏整理了推荐系统相关的论文，包括传统推荐领域的经典问题，以及在LLM背景下，推荐系统的最新发展。专栏中部分文章为完整翻译，大多是摘要和结论的翻译，后续会完善所有内容翻译，订阅请注意！！！
「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案（大赛作品）
「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案（大赛作品）
船载 OpenHarmony AIS 航海工作台：告警与防碰撞预警系统
船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统，集成十余类告警（超速、偏航、会遇、SOS等），通过网格空间索引实现高效邻近判定，保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志，支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达，确保航行安全。SOS紧急通道独立运行，避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配，为航海安全提供核心支撑。
231003-四步MacOS-iPadOS设置无线竖屏随航SideCar
新建虚拟屏幕参考文献。
用户行为路径可视化_桑葚图（Sankey）
桑基图对用户行为路径可视化的blog学习笔记。
脑电分析：为什么大脑信号会“变同步”？——事件相关同步化与去同步化 (ERS/ERD) 全景解析
脑电分析中的事件相关同步化（ERS）和去同步化（ERD）是研究大脑动态节律的重要方法，反映特定任务下脑电频段能量的变化。ERD表示神经元活动分散（功率下降），提示脑区活跃处理信息；ERS则反映神经元同步（功率增强），常与静息状态相关。本文详解了ERS/ERD的生理机制、计算流程（包括基线校正和功率谱分析），并提供了Python实现示例，展示如何通过Welch法和STFT进行时频分析，生成ERD/ERS热力图。该技术广泛应用于运动想象脑机接口、癫痫检测等领域，为理解大脑功能状态提供了量化工具。
换频道——假想《道德经》与量子力学的一些联系
之前看到一位AI PM的前辈分享了自己对于PM境界的看法： 境界一，行事被放心。 境界二，独立主导产品线从0到1，做正确的事，并把事做正确。 境界三，一切以灵魂境界为基础，产品作为其理念的衍生。 对于我，3个月尝试于目标而无获，但塞翁失马焉知非福。自己已经具备境界一，虽然境界二尚未成熟，但境界三却有幸有所思考。 今天，往澳门的动车途中有感而发，为随笔。
Cadence Spectre仿真保姆级教程：从DC/AC到PSS/PV，手把手教你搞定模拟电路分析
作为业界标准的Cadence Spectre仿真器，以其精确的算法和丰富的分析类型，成为每个模拟IC工程师必须掌握的利器。本文将带你从零开始，系统掌握Spectre仿真的核心技能，从最基础的DC工作点分析到复杂的PSS相位噪声仿真，每个步骤都配有详细的操作指导和实用技巧。记得我第一次使用Spectre仿真一个简单的两级运放时，花了整整三天时间才得到正确的AC响应曲线。过程中踩过的坑、浪费的时间，现在想来都是宝贵的学习资源。与传统的AC分析不同，STB分析可以在不破坏环路的情况下评估稳定性。
IGS精密星历高效获取与解析指南
本文详细介绍了IGS精密星历在高精度定位中的核心作用，对比了IGS Final、IGR和IGU等不同产品的精度与时效性差异。指南提供了从武汉大学、NASA CDDIS等数据中心高效下载数据的实战方法，并深入解析了SP3文件格式，帮助用户掌握精密星历的获取、解析与自动化处理技巧，以支持厘米级定位应用。
一文搞懂多速率信号处理中信号插值的本质：从插 0、插原值到线性插值！
信号插值在数字信号处理中经常被使用，但“插值”背后究竟发生了什么，却常被忽略。插0、插原值、线性插值看似只是不同的实现方式，实则对应着完全不同的频域效应与滤波特性。本文将结合公式与MATLAB仿真，深入剖析插0、插原值与线性插值三种典型策略的本质区别。
核心组件大换血：Backbone与Neck魔改篇：YOLO26魔改Neck：引入BiFPN（双向特征金字塔），多尺度融合能力飙升
本文深入解析了YOLO26目标检测模型中Neck部分的优化策略，重点探讨了BiFPN（双向特征金字塔网络）的原理与实现。文章首先指出YOLO26原生FPN+PAN结构在多尺度特征融合上的局限性，特别是在小目标检测和边缘部署场景中的性能瓶颈。随后系统梳理了Neck网络的演进历程，从FPN、PANet到BiFPN和ASFF，详细对比了各架构的特点。核心部分展示了如何将BiFPN引入YOLO26，包括可学习权重融合、双向跨尺度连接等关键技术实现，并提供了PyTorch代码示例。本文为需要提升小目标检测性能或优化边
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
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