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隨著人工智能技術的深入發展，自動駕駛已經成為人工智能技術的典型應用，近十年得到了長足的發展，作為一類非確定性系統，自動駕駛車輛的質量和安全性得到越來越多的關注.對自動駕駛系統，特別是自動駕駛智能系統（如感知模塊，決策模塊，綜合功能及整車）的測試技術得到了業界和學界的深入研究.本文調研了56篇相關領域的學術論文，分別就感知模塊、決策模塊、綜合功能模塊及整車系統的測試技術、用例生成方法和測試覆蓋度量等維度對目前已有的研究成果進行了梳理，并描述了自動駕駛智能系統測試中的數據集及工具集.最后，對自動駕駛智能系統測試的未來工作進行了展望，為該領域的研究人員提供參考.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6266&flag=1

深度學習模型被證明存在脆弱性并容易遭到對抗樣本的攻擊,但目前對于對抗樣本的研究主要集中在計算機視覺領域而忽略了自然語言處理模型的安全問題.針對自然語言處理領域同樣面臨對抗樣本的風險,在闡明對抗樣本相關概念的基礎上,文中首先對基于深度學習的自然語言處理模型的復雜結構、難以探知的訓練過程和樸素的基本原理等脆弱性成因進行分析,進一步闡述了文本對抗樣本的特點、分類和評價指標,并對該領域對抗技術涉及到的典型任務和數據集進行了闡述;然后按照擾動級別對主流的字、詞、句和多級擾動組合的文本對抗樣本生成技術進行了梳理,并對相關防御方法進行了歸納總結;最后對目前自然語言處理對抗樣本領域攻防雙方存在的痛點問題進行了進一步的討論和展望.

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200500078

摘要 近年來,跨模態研究吸引了越來越多學者的關注,尤其是連接視覺和語言的相關課題。該文針對跨視覺和語言模態研究中的核心任務——圖像描述生成,進行文獻綜述。該文從基于視覺的文本生成框架、基于視覺的文本生成研究中的關鍵問題、圖像描述生成模型的性能評價和圖像描述生成模型的主要發展過程四個方面對相關文獻進行介紹和總結。最后,該文給出了幾個未來的重點研究方向,包括跨視覺和語言模態的特征對齊、自動化評價指標的設計以及多樣化圖像描述生成。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract2995.shtml

我們生活在一個由大量不同模態內容構建而成的多媒體世界中，不同模態信息之間具有高度的相關性和互補性，多模態表征學習的主要目的就是挖掘出不同模態之間的共性和特性，產生出可以表示多模態信息的隱含向量.該文章主要介紹了目前應用較廣的視覺語言表征的相應研究工作，包括傳統的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于語言模型的預訓練的方法.目前比較好的思路和解決方案是將視覺特征語義化然后與文本特征通過一個強大的特征抽取器產生出表征，其中Transformer[1]作為主要的特征抽取器被應用表征學習的各類任務中.文章分別從研究背景、不同研究方法的劃分、測評方法、未來發展趨勢等幾個不同角度進行闡述.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6125&flag=1

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

摘要：近年來,跨模態研究吸引了越來越多學者的關注,尤其是連接視覺和語言的相關課題。該文針對跨視覺和語言模態研究中的核心任務——圖像描述生成,進行文獻綜述。該文從基于視覺的文本生成框架、基于視覺的文本生成研究中的關鍵問題、圖像描述生成模型的性能評價和圖像描述生成模型的主要發展過程四個方面對相關文獻進行介紹和總結。最后,該文給出了幾個未來的重點研究方向,包括跨視覺和語言模態的特征對齊、自動化評價指標的設計以及多樣化圖像描述生成。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract2995.shtml

摘要：圖像分類的應用場景非常廣泛,很多場景下難以收集到足夠多的數據來訓練模型,利用小樣本學習進行圖像分類可解決訓練數據量小的問題.本文對近年來的小樣本圖像分類算法進行了詳細綜述,根據不同的建模方式,將現有算法分為卷積神經網絡模型和圖神經網絡模型兩大類,其中基于卷積神經網絡模型的算法包括四種學習范式:遷移學習、元學習、對偶學習和貝葉斯學習;基于圖神經網絡模型的算法原本適用于非歐幾里得結構數據,但有部分學者將其應用于解決小樣本下歐幾里得數據的圖像分類任務,有關的研究成果目前相對較少.此外,本文匯總了現有文獻中出現的數據集并通過實驗結果對現有算法的性能進行了比較.最后,討論了小樣本圖像分類技術的難點及未來研究趨勢.

最近深度神經網絡已經在監督識別任務上取得了令人振奮的突破，但是深度神經網絡要求每個類都有足夠 多的且完全標注的訓練數據。如何從少數訓練樣本中學習并識別新的類別，對于深度神經網絡來說是一個具有挑戰性的問題。針對如何解決少樣本學習的問題，全面總結了現有的基于深度神經網絡的少樣本學習方法，涵蓋了方法 所用模型、數據集及評估結果等各個方面。具體地，針對基于深度神經網絡的少樣本學習方法，提出將其分為四種 類別，即數據增強方法、遷移學習方法、度量學習方法和元學習的方法；對于每個類別，進一步將其分為幾個子類 別，并且在每個類別與方法之間進行一系列比較，以顯示各種方法的優劣和各自的特點。最后，強調了現有方法的局限性，并指出了少樣本學習研究領域的未來研究方向。

題目： Knowledge Transfer in Vision Recognition: A Survey

摘要： 在這篇綜述中，我們建議探討視覺識別任務中知識轉移工作背后的一般規律。為了實現這一目標，我們首先討論了視覺識別任務中存在的不同類型的可重用知識，然后根據知識的來源和去向對不同的知識轉移方法進行了分類。與以往基于問題導向或技術導向的知識轉移研究相比，我們的觀點更接近于知識轉移的本質，揭示了不同轉移學習設置和應用背后的共同規律。除了不同的知識轉移類別外，我們也展示了一些研究不同視覺識別任務之間可轉移性的研究工作。并對所介紹的研究工作進行了討論，指出了該領域的一些潛在研究方向。

摘要 ： 零樣本圖像分類指訓練集和測試集在數據的類別上沒有交集的情況下進行圖像分類 . 該技術 是解決類別標簽缺失問題的一種有效手段 , 因此受到了日益廣泛的關注 . 自提出此問題至今 , 零樣本 圖像分類的研究已經大致有十年時間 . 本文系統地對過去十年中零樣本圖像分類技術的研究進展進行 了綜述 , 主要包括以下 4 個方面 . 首先介紹零樣本圖像分類技術的研究意義及其應用價值 , 然后重點 總結和歸納零樣本圖像分類的發展過程和研究現狀 , 接下來介紹常用的數據集和評價準則 , 以及與零 樣本學習相關的技術的區別和聯系 , 最后分析有待深入研究的熱點與難點問題 , 并對未來的發展趨勢 進行了展望 .

關鍵詞： 零樣本圖像分類 , 屬性 , 詞向量 , 跨模態映射 , 領域適應學習