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摘要 規劃與調度問題是在一定周期內完成資源與任務最優配置的過程，人工智能技術在此領域取得許多重要進展。 大語言模型作為生成式人工智能的代表，在規劃與調度領域同樣展現出強大能力。將規劃與調度劃分為用戶需求分析、方案生成、場景建模、優化算法設計4個階段，探討了大語言模型技術在每個階段的應用，并構思一套完整的以大語言模型技術構建的求解框架，以及這些技術與框架如何在各階段發揮效用。這些技術在解決更大規模、更復雜的問題具有潛在發展空間，并展望了結合大語言模型的研究趨勢。 //www.jc2.org.cn/CN/abstract/abstract703.shtml

人工智能（AI）正在迅速改變社會的各個領域，軍事領域也不例外。隨著全球武裝部隊尋求保持技術優勢，人工智能已成為投資和發展的關鍵領域。本文探討了人工智能在不同軍種的多方面應用，研究了人工智能增強的特定武器系統，并分析了與軍事人工智能相關的優勢、劣勢和挑戰。此外，我們還將展望未來趨勢，討論在人工智能驅動的戰爭時代降低風險和維護全球安全的戰略。

人工智能在各軍種的應用

1.陸軍： 陸軍正在利用人工智能提高戰場意識、后勤保障和戰斗力。一些關鍵應用包括

a) 自主地面車輛： 人工智能驅動的無人地面車輛（UGV）可以執行偵察、運輸補給，甚至可以在極少人為干預的情況下參與作戰行動。

b) 預測性維護： 機器學習算法分析車輛和設備的傳感器數據，預測維護需求，從而減少停機時間，提高戰備狀態。

c) 優化士兵表現： 人工智能系統監控士兵的生理數據，優化訓練方案，提高戰斗表現。

2.海軍： 海軍部隊正在利用人工智能改善海上行動、水下作戰和艦隊管理：

a) 自主艦艇和潛艇： 人工智能使無人水面艦艇和水下艦艇能夠進行巡邏、收集情報，并有可能參與戰斗。

b) 反潛戰： 人工智能算法可以處理聲納數據，比人類操作員更有效地探測和跟蹤敵方潛艇。

c) 艦隊管理和后勤： 人工智能優化海軍后勤，預測維護需求，管理海上艦隊的供應鏈。

3.空軍： 人工智能正在徹底改變空戰、偵察和航空航天行動：

a) 自主無人機： 人工智能控制的無人機（UAV）可以執行偵察、攻擊目標，甚至可以成群行動。

b) 飛行員輔助系統： 人工智能副駕駛協助人類飛行員執行復雜任務，并有可能在緊急情況下接管任務。

c) 空中交通管制： 人工智能系統有助于管理日益擁擠的空域，既可用于軍事，也可用于民用。

4.太空部隊：隨著太空成為日益重要的軍事領域，人工智能正發揮著至關重要的作用：

a) 衛星管理：人工智能算法可優化衛星軌道、管理星座并預測與空間碎片的潛在碰撞。

b) 空間態勢感知： 機器學習增強了對在軌物體的跟蹤和識別，提高了空間領域的感知能力。

c) 自主太空飛行器： 人工智能驅動的航天器有可能在太空中開展維護、加油甚至進攻行動。

5.網絡指揮： 在網絡戰領域，人工智能正成為不可或缺的工具：

a）網絡防御： 人工智能系統可實時檢測和應對網絡威脅，保護軍事網絡免受攻擊。

b) 進攻性網絡行動： 人工智能可用于識別敵方系統的漏洞并自動發動網絡攻擊。

c) 信息戰： 機器學習算法可分析和生成心理戰和影響力活動的內容。

人工智能增強型武器系統

1.自主武器系統（AWS）： 這些武器也被稱為 "殺手機器人"，可以在不需要人工控制的情況下選擇并攻擊目標。例子包括

2.導彈防御系統： 人工智能提高了攔截來襲導彈的速度和準確性：

3.電子戰系統： 人工智能提高了干擾、欺騙和電子防護能力：

4.預測性維護系統： 人工智能可優化設備準備狀態，降低維護成本：

軍事人工智能的優勢

1.增強決策能力： 人工智能可以處理大量數據，并向指揮官提供快速、數據驅動的建議。

2.提高態勢感知能力： 人工智能驅動的傳感器和分析工具可提供更全面、更準確的戰場圖像。

3.降低人類風險： 自主系統可以執行危險任務，從而挽救士兵的生命。

4.提高效率： 人工智能可優化后勤、維護和資源分配，降低成本，提高作戰效率。

5.更快的反應時間： 人工智能增強型系統能比人類操作員更快地對威脅做出反應，可能在戰斗中提供關鍵優勢。

6.全天候運行： 與人類操作員不同，人工智能系統可以不疲勞地持續運行，保持警惕。

劣勢與挑戰

1.道德問題： 使用自主武器會引發有關人類決策在戰爭中的作用的重大道德問題。

2.可靠性和不可預測性： 人工智能系統在復雜的真實世界場景中可能會出現不可預測的行為，從而可能導致意想不到的后果。

3.易受黑客攻擊和欺騙： 由人工智能驅動的系統可能會被對手破壞，從而有可能將武器轉向操作者。

4.數據依賴性： 人工智能系統需要大量高質量的數據才能有效運作，而在作戰情況下，這些數據可能并不總是可用的。

5.缺乏人類判斷力： 人工智能可能難以應對需要換位思考、文化理解或復雜道德考量的細微決策。

6.升級風險： 人工智能戰爭的速度和效率可能會導致沖突迅速升級，潛在地增加大規模戰爭的風險。

7.擴散問題： 隨著人工智能技術越來越容易獲得，它有可能落入非國家行為者或流氓國家之手。

8.法律模糊性： 自主武器系統的使用會產生復雜的法律問題，涉及責任和遵守國際法。

軍事人工智能的未來趨勢

1.增強自主性： 未來的人工智能系統可能會擁有更強的決策能力，在運行過程中可能只需極少的人工監督。

2.人機協同： 先進的人工智能將與人類士兵并肩作戰，增強他們的能力和決策過程。

3.蜂群智能： 大批自主無人機或機器人將協調行動，以實現復雜的目標。

4.量子人工智能：量子計算與人工智能的結合將帶來前所未有的處理能力和解決問題的能力。

5.人工智能驅動的高超音速武器： 人工智能可能使高超音速導彈的研發更加精確、機動性更強。

6.認知電子戰： 人工智能將增強電子戰能力，使系統能夠實時適應和對抗敵方戰術。

7.地緣政治事件預測分析： 人工智能可用于預測潛在沖突，為戰略決策提供依據。

維護全球安全的戰略

1.國際法規和條約： 制定全面的國際協議來規范軍事人工智能的發展和使用至關重要。這可包括

a) 為自主武器系統制定明確的定義和類別。

b) 對武器系統所允許的自主水平設定限制。

c) 建立核查和合規機制，確保法規得到遵守。

2.倫理準則和人為控制： 實施強有力的倫理框架并保持人類對人工智能系統的有效控制至關重要：

a) 為軍用人工智能的設計和使用制定明確的道德準則。

b) 確保人類始終 "參與 "關鍵決策，尤其是涉及使用致命武力的決策。

c) 在自主系統中實施故障安全機制和人類控制能力。

3.透明度和建立信任措施： 促進各國在軍事人工智能發展方面的開放和信任：

a) 鼓勵分享有關人工智能能力和局限性的信息。

b) 建立有關軍事人工智能問題的國際對話論壇。

c) 進行聯合演習和模擬，以建立信任和理解。

4.人工智能安全研究： 投資研究以確保軍事人工智能系統的可靠性、穩健性和安全性：

a) 為人工智能系統開發嚴格的測試和驗證方法。

b) 研究使人工智能系統更具可解釋性和可解讀性的方法。

c) 探索使人工智能系統能夠抵御對抗性攻擊和操縱的技術。

5.防擴散工作： 防止先進的軍事人工智能技術擴散到可能破壞穩定的行為體：

a) 對敏感的人工智能技術和知識實施出口管制。

b) 加強國際合作，防止非法轉讓人工智能軍事能力。

c) 提供替代技術和發展援助，阻止一些國家追求軍事人工智能。

6.能力建設與教育： 確保軍事人員、決策者和公眾了解軍事人工智能的影響：

a) 為軍事領導人和軍事人員制定全面的人工智能教育計劃。

b) 促進公眾對軍事人工智能的倫理和安全影響的認識和討論。

c) 促進人工智能研究人員、倫理學家和軍事戰略家之間的跨學科合作。

7.危機溝通機制： 建立強大的溝通渠道，防止誤解和意外升級：

a) 專門為人工智能相關事件創建熱線和安全通信協議。

b) 在人工智能系統出現故障或意外行為時，制定共同的降級協議。

c) 進行定期演習，以測試和改進危機溝通程序。

將人工智能融入軍事系統既帶來了前所未有的機遇，也帶來了巨大的挑戰。雖然人工智能具有增強軍事能力、改善決策和減少人員傷亡的潛力，但它也引發了深刻的道德、法律和安全問題。人工智能在軍事領域的快速發展要求我們采取緊急行動，制定國際規范、法規和安全措施。在我們前進的道路上，必須在利用軍事人工智能的優勢和降低其風險之間取得平衡。這將需要持續的國際合作、強有力的治理框架，以及對保持人類對關鍵決策的控制的承諾。通過積極應對軍事人工智能帶來的挑戰，我們可以努力創造一個技術進步促進全球安全而不是破壞全球安全的未來。

參考來源：Ahmed Banafa's books

轉載集智俱樂部

導語

生成技術如大規模語言模型（LLMs）、擴散模型（Diffusion）、自監督學習（SSL）、序列到序列（Seq2Seq）模型和擴散模型的出現，為進一步增強時空數據挖掘開辟了新的可能性。本文詳盡地介紹了生成技術在時空數據挖掘中的應用，提出了一個標準的時空數據挖掘框架，并探討了未來的研究方向。通過結合生成技術和時空數據挖掘方法，我們能夠更好地理解和利用時空數據，提升數據挖掘的效果和效率。******

集智俱樂部聯合美國佐治亞理工學院博士&松鼠AI首席科學家文青松、香港科技大學（廣州）助理教授梁宇軒、中國科學院計算技術研究所副研究員姚迪、澳大利亞新南威爾士大學講師薛昊、莫納什大學博士生金明等五位發起人，共同發起「時序時空大模型」讀書會，鼓勵研究人員和實踐者認識到LLM在推進時序及時空數據挖掘方面的潛力，共學共研相關文獻。讀書會從5月8日（周三）開始，每周三19:00-21:00（北京時間）進行，預計持續10-12周。歡迎感興趣的朋友報名參與！****

**研究領域：時空數據挖掘，生成技術，大語言模型，擴散模型，自監督學習，序列到序列 Qianru Zhang（張倩茹）, Haixin Wang（汪海昕）, Cheng Long（龍程）等 | 作者

標題：A Survey of Generative Techniques for Spatial-Temporal Data Mining鏈接： Zhang（張倩茹）, Haixin Wang（汪海昕）, Cheng Long（龍程）, Liangcai Su（蘇良才）, Xingwei He(賀星偉), Jianlong Chang（常建龍）, Tailin Wu（吳泰霖）, Hongzhi Yin（尹洪志）, Siu-Ming Yiu（姚兆明）, Qi Tian（田奇）, Christian S. Jensen

綜述摘要

本文聚焦于將生成技術整合到時空數據挖掘中，考慮到時空數據的顯著增長和多樣性。隨著RNN、CNN和其他非生成技術的進步，研究人員已經探索了它們在捕捉時空數據中的時間和空間依賴關系方面的應用。然而，生成技術如大規模語言模型（LLMs）、擴散模型（Diffusion）、自監督學習（SSL）、序列到序列（Seq2Seq）模型和擴散模型的出現，為進一步增強時空數據挖掘開辟了新的可能性。本文對基于生成技術的時空方法進行了全面分析，并引入了一個專門為時空數據挖掘流程設計的標準框架。通過提供詳盡的綜述和利用生成技術的時空方法的新分類，本文加深了對這一領域中各種技術的理解。此外，本文還強調了未來有前景的研究方向，敦促研究人員深入探索時空數據挖掘。本文強調需要探索尚未開發的機會，推動知識的邊界，以解鎖新的洞見并提高時空數據挖掘的效果和效率。通過整合生成技術并提供一個標準化的框架，推動了該領域的進步，鼓勵研究人員探索生成技術在時空數據挖掘中的巨大潛力。 **

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一、引言

隨著GPS技術和移動設備的顯著進步，時空數據的量級大幅增長，涵蓋了人類軌跡數據、交通軌跡數據、犯罪數據、氣候數據和事件數據等多種類型。這些數據在城市管理、出租車調度優化、人類健康和天氣預報等領域具有重要意義。近年來，循環神經網絡（RNN）和卷積神經網絡（CNN）在捕捉時空數據的時間和空間依賴關系方面取得了巨大成功，促使研究人員進一步探索這些非生成技術在時空數據挖掘中的應用。這些努力已在交通預測和異常軌跡檢測等任務中取得了顯著進展。  現有生成式技術應用示意圖 然而，隨著大規模語言模型（LLMs）和擴散模型（DMs）等生成技術在計算機視覺和自然語言處理領域的成功，研究人員開始探索這些技術在時空數據挖掘中的潛力。這一新研究方向為時空數據挖掘帶來了新的見解，包括零樣本預測和跨任務的強泛化能力。生成技術如LLMs、DMs和自監督學習（SSL）在計算機視覺和自然語言處理領域的卓越表現，不僅激發了研究人員的興趣，還對該領域產生了深遠影響。近期的研究提供了將生成技術整合到時空數據挖掘方法中的有利證據，顯著提高了性能。這些發現激發了研究人員對生成技術在時空數據挖掘中潛在應用的深入探索，促使該領域涌現出大量基于生成技術的研究成果。 盡管已有許多研究集中于利用生成技術進行時空數據挖掘，但現有綜述缺乏對這一領域的全面分析和專門框架。因此，本文旨在提供基于生成技術的時空數據挖掘方法的全面分析，并引入一個標準化的框架。通過詳細的綜述和創新的分類方法，本文幫助讀者深入理解該領域中使用的各種技術。此外，本文還強調了未來的研究方向，鼓勵研究人員進一步探索未開發的機會，推動知識邊界，以解鎖新的洞見，提升時空數據挖掘的效果和效率。

二、時空數據挖掘的挑戰與機遇

時空數據具有兩個顯著的挑戰，這些挑戰同時也是時空數據挖掘算法的機遇。 **

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1. 相關性：時空相關性指的是數據集中不同空間和時間方面之間的相互依賴關系和聯系。這些相關性在實際應用中會引發若干問題和復雜性。首先，在預測精度方面，時空相關性會在數據中引入復雜的模式和依賴關系。如果未能準確捕捉和建模這些相關性，會導致預測精度下降，從而削弱預測模型在交通預測、天氣預報和疾病爆發分析等領域的效果。其次，在數據預處理和融合方面，時空相關性常常需要將來自多個來源和模式的數據進行整合和融合。將異構數據類型在時空背景下進行對齊是一項挑戰，要求細致的數據預處理步驟和融合技術，以確保數據的準確性和一致性。 **

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2. 異質性：時空異質性指的是數據集中空間和時間模式的固有變異性和多樣性。不同區域和時間段表現出不同的特征、趨勢和關系，這種異質性在數據分析中會引發若干問題，并對時空數據挖掘算法提出挑戰。主要問題包括：首先，泛化挑戰，時空異質性使得開發能夠有效捕捉和表示不同區域和時間段的多樣化模式和關系的通用模型和算法變得困難。在一個區域或時間段訓練的模型可能無法很好地泛化到其他區域或時間段。其次，偏差和不完整性，時空異質性可能導致數據收集和表示中的偏差和不完整性。數據在區域和時間上的分布可能不均衡，導致數據集不平衡，從而引入偏差并扭曲時空數據挖掘算法的分析和結果。

三、時空數據的類型與實例

時空數據結合了空間和時間的元素，可以揭示跨越時空現象的見解，廣泛應用于環境監測、交通分析、流行病學、社會科學和城市規劃等領域。這些數據通過地理坐標和時間戳表示，便于分析模式、趨勢和關系。時空數據可以分為事件數據、軌跡數據、點數據和柵格數據四類。

1. 事件數據：事件數據指的是在特定位置和時間發生的具體事件，例如犯罪數據或投票數據。這些數據通常使用歐幾里得坐標系表示，但在道路網絡中的事件（如事故），事件之間的距離則由沿路段的最短路徑決定。事件數據還可以包括附加變量，如犯罪類型或投票的政黨。

2. 軌跡數據：軌跡數據記錄了物體隨時間移動的空間路徑，例如飛行數據和出租車數據。軌跡數據通常通過在移動物體上安裝傳感器來收集，這些傳感器在不同時間間隔記錄GPS位置。時間間隔越小，軌跡的精度越高。

事件數據和軌跡數據示意圖**

3. 點數據**：點數據是指從一組移動參考點收集的數據，例如氣象氣球在大氣中收集的數據或傳感器測量水體表面溫度的數據。每個氣象站代表一個特定的位置，定期記錄溫度讀數。點數據可以用于重建任意位置和時間的時空場。 不同時間步點數據示意圖**

4. 柵格數據：柵格數據中的參考點是靜態的，可以在空間上規則或不規則地分布。柵格數據的觀測值在固定時間間隔記錄，常見的類型包括衛星圖像，每個像素對應柵格網格中的一個單元，包含光譜特征信息；數字高程模型（DEM），表示海拔或地形；氣候變量，表示溫度、降水和風速；以及土地覆蓋或土地使用信息，每個單元表示特定位置的土地覆蓋類型，如森林、城市區域、水體或農業用地。 在固定時間和地點以及不固定時間和空間的柵格數據示意圖

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四、生成技術在時空數據挖掘中的應用

1. 大語言模型（LLMs）大規模語言模型（LLMs）在自然語言處理和計算機視覺領域表現出色。例如，ST-LLM模型通過將時間步驟作為token處理，從全局視角建模時空依賴關系，顯著提升了交通流量預測的準確性。
2. 自監督學習（SSL）自監督學習（SSL）通過未標記數據中的替代任務來學習有用的表示。例如，TrajRCL模型利用對比學習技術，顯著提升了軌跡數據的表示學習效果。
3. 擴散模型（Diffusion Models）擴散模型利用正向和逆向過程，模擬時空數據的生成過程。例如，DiffSTG模型將時空圖神經網絡與不確定性量化特性相結合，提高了預測的準確性和可靠性。
4. 序列到序列模型（Seq2Seq）序列到序列模型（Seq2Seq）廣泛應用于處理序列數據的任務，如機器翻譯和文本摘要。基于Seq2Seq的時空數據挖掘方法，如Trafformer，通過自注意力機制，顯著提高了交通流量預測的精度。**

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******五、時空數據挖掘的標準框架 ******

我們提出了一種利用生成技術解決時空數據挖掘挑戰的方法。首先討論數據預處理，然后介紹生成技術的適應性。我們還專門設置了一個小節來解決特定的時空數據挖掘問題。為提供結構化概述，我們展示了一個概述流程的框架。  框架示意圖 圖中展示了利用生成技術進行時空數據挖掘的一般流程。該流程涉及處理從各種位置傳感器收集的原始時空數據，包括事件數據、軌跡數據、點參考數據和柵格數據。首先，創建數據實例來存儲時空數據，這些實例可以是點、時間序列、空間地圖、軌跡或時空柵格。為了在不同的挖掘任務中應用生成技術，時空數據實例需要轉換為特定的數據格式，具體取決于所選擇的數據表示方式。這些時空數據實例可以表示為序列數據、矩陣、張量或圖。最后，選擇合適的生成技術來處理各種時空數據挖掘任務，如預測、分類和表示學習等。這些模型利用生成技術的獨特能力，從時空數據中提取有價值的見解，并解決復雜的時空數據挖掘挑戰。 **

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六、生成技術在時空挖掘任務中的應用

我們展示了一種全面的分類法，將現有研究基于生成技術分為四大類：大規模語言模型（LLMs）、自監督學習（SSL）、擴散模型（Diffusion）和序列到序列模型（Seq2Seq）。每類技術提供了獨特的方法來解決時空分析中的挑戰。在每一類中，具體研究針對不同的時空任務，采用特定的生成技術進行研究。這一分類法為理解和組織時空分析領域的多樣研究提供了有價值的框架，促進了知識傳播和領域的進一步發展。相關研究的應用任務大致可分為時空表示學習、時空預測和時空推薦，如表所示。每個領域都有眾多研究專注于發展專門的方法和技術，以應對各自的挑戰和需求。通過探索這些領域中的研究廣度和深度，研究人員可以深入了解用于解決各種時空分析任務的多樣化方法和創新技術，從而推動整個領域的發展。

基于生成技術的現有研究分類，由四種技術組成，包括大規模語言模型（LLMs）、自監督學習（SSL）、擴散模型（Diffusion）和序列到序列（Seq2Seq）模型。這些技術涵蓋四種時空任務，每種任務都有基于特定生成技術的具體研究。  在不同應用任務中的相關工作，包括時空表示學習、時空預測和時空推薦。我們提供了詳細信息，包括期刊/會議名稱、使用的具體生成技術、涉及的特定應用子任務以及用于評估的數據集。

七、未來研究方向

此外，我們探討了時空數據挖掘未來的研究方向。我們提出了四個潛在方向，并進行了詳細描述：基準數據集的偏斜分布、大規模基礎模型、時空方法的泛化能力以及與外部知識的結合。 **

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1. 基準數據集的偏斜分布：基準時空數據集中的偏斜分布指數據點在空間和時間維度上的不均衡分布。這意味著某些區域或時間段的數據點數量顯著多于或少于其他區域或時間段。這種不均衡可能導致數據集對特定位置或時間段產生偏向，進而影響分析或預測的準確性和可靠性。未來的研究應致力于解決這種分布偏差問題，以確保分析和模型的公平性和準確性。 **

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2. 大規模基礎模型：目前，缺乏廣泛的高質量多模態數據集限制了大規模基礎模型的探索和發展。因此，迫切需要深入研究這些模型，以提升其在下游任務中的表現，特別是在時空預測領域。通過填補這一研究空白，開發和利用大規模基礎模型，可以顯著提高各種時空預測應用的準確性和有效性。 **

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3. 時空方法的泛化能力：現有的時空分析方法在適應不同任務方面面臨挑戰，主要是由于其有限的泛化能力。這一限制妨礙了這些方法在各個領域和場景中的有效應用，因為它們難以捕捉不同任務中的復雜性和細微差別。因此，必須探索具有更強泛化能力的新方法，以實現對各種時空分析任務的無縫適應和改進表現。通過解決這一限制我們可以釋放時空方法的全部潛力，使研究人員和從業者能夠以更靈活和穩健的方式應對多樣化的挑戰。 **

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4. 與外部知識的結合：隨著知識圖譜的不斷發展，探索將這些圖譜中衍生的外部知識整合到時空方法中變得越來越重要。外部知識的引入有望增強時空方法的分析能力，使其能夠利用更廣泛的背景信息和領域專業知識。通過有效利用這些圖譜中的豐富知識，研究人員和從業者可以開辟新的途徑，提高時空方法在不同應用和領域中的準確性、穩健性和整體表現。因此，探索促進外部知識與時空方法無縫集成的方法，對于推進時空分析領域具有重要意義。

八、總結

本文詳盡地介紹了生成技術在時空數據挖掘中的應用，提出了一個標準的時空數據挖掘框架，并探討了未來的研究方向。通過結合生成技術和時空數據挖掘方法，我們能夠更好地理解和利用時空數據，提升數據挖掘的效果和效率。希望這篇介紹能夠為從事時空數據研究的學者和工程師提供有價值的參考，推動這一領域的持續創新與發展。

深度學習是目前人工智能領域最重要的技術之一，在學術領域和工程應用中掀起了研究高潮。鑒于深度學習在農業領域的應用潛力和重要性，通過對深度學習有關文獻的研究，詳細描述了深度學習的概念，結合典型深度神經網絡的結構特征，對其特點、優缺點、變體及應用現狀進行了綜述；重點介紹了深度學習在語音識別、農業場景目標檢測、農業圖像語義分割領域的發展和應用；分析了深度學習在農業領域應用中存在問題和未來重點研究方向。

//www.d1ae.com/cn/article/doi/10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.01.005

可控文本生成是生成式AI的重要技術之一，在智能創作、自動客服、游戲制作和數字人等領域具有廣闊的應用前景。本報告將從三個部分進行介紹：可控文本生成的研究進展、瀾舟可控文本生成的應用、可控我文本生成未來發展方向。關于可控文本生成研究進展，我將綜述可控文本生成神經網絡模型、模型訓練與解碼、改進生成質量的若干關鍵技術。然后，我將介紹瀾舟可控文本生成的相關研究和應用，例如營銷文案生成、小說生成和續寫、ESG報告生成、科技文獻寫作、可控對話生成和插圖生成等。最后我將討論可控文本生成存在的問題，包括前后一致性問題、常識問題和多樣化生成問題，并探討未來的發展方向。

深度學習在計算機視覺、語音識別和自然語言處理三大領域中取得了巨大的成功，帶動了人工智能的快速 發展。將深度學習的關鍵技術應用于化學信息學，能夠加快實現化學信息處理的人工智能化。化合物結 構與性質的定量關系研究是化學信息學的主要任務之一，著重介紹各類深度學習框架（深層神經網絡、 卷積神經網絡、循環或遞歸神經網絡）應用于化合物定量構效關系模型的研究進展，并針對深度學習在 化學信息學中的應用進行了展望。

近些年，知識圖譜的構建技術得到了極大的發展，構建好的知識圖譜已經被應用到眾多領域。在此基礎上，研究者將目光從知識圖譜轉向事件圖譜。事件圖譜以事件為核心，準確地描述了事件信息以及事件之間的關聯關系。基于此，總結了事件圖譜在構建、推理與應用方面的關鍵技術，主要包括事件抽取、事件信息補全、事件關系推斷以及事件預測技術。給出了事件圖譜的具體應用場景，并且針對事件圖譜研究中存在的挑戰，對未來的研究趨勢進行了展望。

隨著信息技術的飛速發展，目前整個社會已經邁入了大數據時代。大數據時代下每時每刻都在產生龐大的數據。在龐大數據的背后，蘊含著眾多有價值的信息。但是由于數據種類繁多、數據量龐大，難以高效、準確地獲取有用的信息。為了更加高效地獲取數據背后的信息，提高獲取信息的效率，研究人員開始研究并使用自動化的工具從原始數據中抽取有價值的信息。這種自動化的技術被稱為信息抽取技術[1]，可以極大地提高工作效率，節省時間。與此同時，由于信息抽取技術逐漸走向成熟，一種新的數據組織形式逐漸形成，實現了知識互聯，適應了用戶的認知需求，其被稱為知識圖譜。

知識圖譜的概念由Google公司在2012年正式提出[2]，目的是提高搜索引擎的性能，提供更加友好的搜索結果。隨后知識圖譜在學術界受到了極大的關注，其構建技術也在飛速發展。目前，知識圖譜已經被廣泛地應用到知識問答、智能搜索、個性化推薦、軟件復用[3]、政府治理[4]等多個領域。隨著技術的不斷發展，現有研究內容已經從知識圖譜的實體識別[5]、關系抽取[6]技術擴展到了事件圖譜的構建與推理技術。事件圖譜刻畫了現實世界中發生的事件，對事件信息進行了準確描述。事件圖譜中蘊含眾多事件知識，事件知識的特點是擁有眾多維度，例如時間維度、邏輯維度、關系維度等。

本文對現有的關于事件知識的研究做了總結，從事件圖譜的構建、推理與應用3個方面闡述了相關技術的研究現狀。最后，本文展望了事件圖譜的發展方向。