本文介绍了一种利用扭曲语言模型修正自动语音识别(ASR)输出和人工转录错误的方法，通过改进模型架构和引入多假设输入，使人工转录的词错误率降低近11%，ASR输出的词错误率降低近6%。
本文深入探讨了代码可读性的核心原则——空间管理，以及如何通过恰当的命名规范和代码结构提升代码的清晰度与维护性。通过对比不同风格的代码示例，揭示了优秀代码设计的本质。
本文深入探讨Web服务器资源管理策略，通过Rust代码示例展示内存分配、连接池、CPU监控等关键技术，解决生产环境内存泄漏问题，实现高性能资源调度方案。
本文详细分析了libFontParser.dylib库中存在的CFF2字体解析漏洞，该漏洞源于混合操作码(blend opcode)参数验证不足导致的堆栈越界访问，攻击者可通过特制字体文件实现代码执行，影响macOS/iOS系统安全。
某机构研究人员开发了名为"IntersectionZoo"的新型基准测试工具，通过真实交通场景评估深度强化学习算法的泛化能力，为解决复杂优化问题提供新方法。
本文深入探讨了渗透测试中常被忽视的五大核心问题，包括遗留系统漏洞积累、云服务日志延迟、开发者安全盲区、漏洞修复例外管理以及自动化测试的局限性，揭示了现代安全评估中的关键挑战与应对策略。
本文介绍了如何利用Python3.8引入的海象运算符简化Pickle反序列化漏洞利用过程，通过表达式级变量赋值动态创建恶意对象，绕过传统漏洞利用中的限制条件。
本文介绍了某中心如何利用机器学习技术检测视频质量缺陷，包括块状损坏、音频伪影和音视频同步问题，通过残差神经网络和预训练音频模型实现高效自动化检测。
本文详细分析了攻击者如何通过入侵Cloudflare账户滥用Workers功能，实现持久化驻留和数据窃取，包括窃取授权令牌、会话Cookie以及注入恶意JavaScript等技术手段。
Siderophile是一款帮助Rust开发者发现代码库中模糊测试目标的工具，它能追踪依赖项中的不安全函数并评估风险等级，显著提升漏洞发现效率。