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小目標檢測一直是目標檢測領域中的熱點和難點，其主要挑戰是小目標像素少，難以提取有效的特征信息.近年來，隨著深度學習理論和技術的快速發展，基于深度學習的小目標檢測取得了較大進展，研究者從網絡結構、訓練策略、數據處理等方面入手，提出了一系列用于提高小目標檢測性能的方法.該文對基于深度學習的小目標檢測方法進行詳細綜述，按照方法原理將現有的小目標檢測方法分為基于多尺度預測、基于數據增強技術、基于提高特征分辨率、基于上下文信息，以及基于新的主干網絡和訓練策略等5類方法，全面分析總結基于深度學習的小目標檢測方法的研究現狀和最新進展，對比分析這些方法的特點和性能，并介紹常用的小目標檢測數據集.在總體梳理小目標檢測方法的研究進展的基礎上，對未來的研究方向進行展望.

//journal.bjut.edu.cn/article/2021/0254-0037/20210310.html

信息論的經典結果表明，信源信道分離編碼是漸進最優的。但現代通信系統對時延、帶寬等愈發敏 感，分離設計對解碼具有無限計算能力這一假設難以成立。帶寬有限時，相對于信源信道聯合編碼，分離編 碼已被證明是次優的。傳統的聯合信源信道編碼需要復雜的編碼方案，相較之下，數據驅動的深度學習技術 則帶來了新的設計思路。適時地對相關研究成果進行總結，有助于進一步明確深度學習方法解決信源信道聯 合編碼問題的方式，為研究新的研究方向提供依據。首先介紹了基于深度學習的信源壓縮方案和端對端收發 信機模型，隨后分析不同信源類型下的兩種聯合編碼設計思路，最后探討了基于深度學習的信源信道聯合編 碼的潛在問題和未來的工作方向。

數據融合是最大程度發揮大數據價值的關鍵，深度學習是挖掘數據深層特征信息的技術利器，基于深度學習的數據融合能夠充分挖掘大數據潛在價值，從新的深度和廣度拓展對世界的探索和認識。本文綜述了近幾年基于深度學習的數據融合方法的相關文獻，以此了解深度學習在數據融合中應用所具有的優勢。首先，分類闡述常見的數據融合方法，同時指出這些方法的優點和不足；接著，從基于深度學習特征提取的數據融合方法、基于深度學習融合的數據融合方法、基于深度學習全過程的數據融合方法三個方面對基于深度學習的數據融合方法進行分析，并做了對比研究與總結；最后，總結全文，討論了深度學習在數據融合中應用的難點和未來需要進一步研究的問題。

//kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=JSGG20201119008&v=UVJbamaWiqPhx%25mmd2F%25mmd2BOu5dHCwhPPmxv19yW5mC2ZX1%25mmd2Bqh0bZ9gpg2gmEH78ZzOsc7eT

這篇論文提供了在新興經濟應用的數據科學的最新進展的全面的最先進的綜述。在深度學習模型、混合深度學習模型、混合機器學習和集成模型四個單獨的類別上對新的數據科學方法進行了分析。應用領域包括廣泛而多樣的經濟學研究，從股票市場、市場營銷和電子商務到企業銀行和加密貨幣。Prisma方法是一種系統的文獻綜述方法，以確保調查的質量。研究結果表明，這種趨勢是隨著混合模型的發展而發展的，它的表現優于其他學習算法。進一步預計，這一趨勢將向復雜的混合深度學習模型的進化靠攏。

//www.mdpi.com/2227-7390/8/10/1799/htm

摘要

文本分類是自然語言處理中最基本、最基本的任務。過去十年，由于深度學習取得了前所未有的成功，這一領域的研究激增。大量的方法、數據集和評價指標已經在文獻中提出，提高了全面和更新綜述的需要。本文通過回顧1961年到2020年的先進方法的現狀來填補這一空白，側重于從淺到深的模型學習。我們根據所涉及的文本和用于特征提取和分類的模型創建文本分類的分類法。然后我們詳細討論每一個類別，處理支持預測測試的技術發展和基準數據集。本綜述還提供了不同技術之間的綜合比較，以及確定各種評估指標的優缺點。最后，總結了本研究的關鍵意義、未來研究方向和面臨的挑戰。

介紹

在許多自然語言處理(NLP)應用中，文本分類（為文本指定預定義標簽的過程）是一個基本和重要的任務, 如情緒分析[1][2][3],主題標簽[4][5][6],問答[7][8][9]和對話行為分類。在信息爆炸的時代，手工對大量文本數據進行處理和分類是一項耗時且具有挑戰性的工作。此外，手工文本分類的準確性容易受到人為因素的影響，如疲勞、專業知識等。人們希望使用機器學習方法來自動化文本分類過程，以產生更可靠和較少主觀的結果。此外，通過定位所需信息，可以提高信息檢索效率，緩解信息超載的問題。 圖1給出了在淺層和深層分析的基礎上，文本分類所涉及的步驟流程圖。文本數據不同于數字、圖像或信號數據。它需要NLP技術來仔細處理。第一個重要的步驟是對模型的文本數據進行預處理。淺層學習模型通常需要通過人工方法獲得良好的樣本特征，然后用經典的機器學習算法對其進行分類。因此，特征提取在很大程度上制約了該方法的有效性。然而，與淺層模型不同，深度學習通過學習一組直接將特征映射到輸出的非線性轉換，將特征工程集成到模型擬合過程中。

主要文本分類方法的示意圖如圖2所示。從20世紀60年代到21世紀10年代，基于淺層學習的文本分類模型占據了主導地位。淺層學習意味著在樂此不疲的模型,如 Na??ve Bayes(NB)[10], K-近鄰(KNN)[11],和支持向量機(SVM)[12]。與早期基于規則的方法相比，該方法在準確性和穩定性方面具有明顯的優勢。然而，這些方法仍然需要進行特征工程，這是非常耗時和昂貴的。此外，它們往往忽略文本數據中自然的順序結構或上下文信息，使學習詞匯的語義信息變得困難。自2010年代以來，文本分類逐漸從淺層學習模式向深度學習模式轉變。與基于淺層學習的方法相比，深度學習方法避免了人工設計規則和特征，并自動提供文本挖掘的語義意義表示。因此，大部分文本分類研究工作都是基于DNNs的，這是一種計算復雜度很高的數據驅動方法。很少有人關注于用淺層學習模型來解決計算和數據的局限性。

在文獻中，Kowsari等[13]考慮了不同的文本特征提取、降維方法、文本分類的基本模型結構和評價方法。Minaee等人[14]回顧了最近基于深度學習的文本分類方法、基準數據集和評估指標。與現有的文本分類研究不同，我們利用近年來的研究成果對現有的模型進行了從淺到深的總結。淺層學習模型強調特征提取和分類器設計。一旦文本具有精心設計的特征，就可以通過訓練分類器來快速收斂。在不需要領域知識的情況下，DNNs可以自動進行特征提取和學習。然后給出了單標簽和多標簽任務的數據集和評價指標，并從數據、模型和性能的角度總結了未來的研究挑戰。此外，我們在4個表中總結了各種信息，包括經典淺層和深度學習模型的必要信息、DNNs的技術細節、主要數據集的主要信息，以及在不同應用下的最新方法的一般基準。總而言之，本研究的主要貢獻如下:

• 我們在表1中介紹了文本分類的過程和發展，并總結了經典模式在出版年份方面的必要信息，包括地點、應用、引用和代碼鏈接。

• 根據模型結構，從淺層學習模型到深度學習模型，對主要模型進行了全面的分析和研究。我們在表2中對經典或更具體的模型進行了總結，并主要從基本模型、度量和實驗數據集方面概述了設計差異。

• 我們介紹了現有的數據集，并給出了主要的評價指標的制定，包括單標簽和多標簽文本分類任務。我們在表3中總結了基本數據集的必要信息，包括類別的數量，平均句子長度，每個數據集的大小，相關的論文和數據地址。

• 我們在表5中總結了經典模型在基準數據集上的分類精度得分，并通過討論文本分類面臨的主要挑戰和本研究的關鍵意義來總結綜述結果。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。