本文介绍了一种结合卷积神经网络和序列模型的离线手写段落文本识别神经网络模型，采用注意力机制和Focal Loss方法，显著提升了识别准确率。实验结果表明，该模型在多个数据集上表现优异，具备端到端训练的潜力，适用于实际应用。

该文介绍了一种结合RoBERTa和GCN模型的多任务分类器，用于代码漏洞检测。该模型采用语义性漏洞图降低偏差，结合Focal Loss目标函数降低数据集不平衡的影响。在多个数据集测试中，该模型表现优异，能够提高检测效果，并在针对Github代码库的N-day程序样本的测试中表现出93%的准确率，能够检测出4种零日漏洞。

Focal Loss是一种在线难例挖掘方法，它通过以较大的梯度反向传播，将模型的注意力放在较难学习的样本上，以提高模型的效果。