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強化學習是機器學習領域的研究熱點, 是考察智能體與環境的相互作用, 做出序列決策、優化策略并最大化累積回報的過程. 強化學習具有巨大的研究價值和應用潛力, 是實現通用人工智能的關鍵步驟. 本文綜述了強化學習算法與應用的研究進展和發展動態, 首先介紹強化學習的基本原理, 包括馬爾可夫決策過程、價值函數、探索-利用問題. 其次, 回顧強化學習經典算法, 包括基于價值函數的強化學習算法、基于策略搜索的強化學習算法、結合價值函數和策略搜索的強化學習算法, 以及綜述強化學習前沿研究, 主要介紹多智能體強化學習和元強化學習方向. 最后綜述強化學習在游戲對抗、機器人控制、城市交通和商業等領域的成功應用, 以及總結與展望.

//www.c-s-a.org.cn/csa/article/abstract/7701

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

醫學社區的長期目標是高效和智能地呈現和分析醫學圖像。一方面，這意味著要找到有效的方法來獲取高質量的醫療圖像，以便醫療保健提供者能夠隨時使用。另一方面，它意味著發現智能的方式來解釋醫學圖像，以促進醫療保健的交付。為此，研究人員和醫學專業人員通常尋求使用計算機系統，這些系統通過機器學習技術來處理醫學圖像。應用機器學習的一個關鍵步驟是獲得能很好地描述醫學圖像的信息表示。通常，這是通過手動特征工程來完成的，然而這需要相當多的醫學領域的專業知識。一種可能的解決方法是允許模型從原始數據中自動發現關于目標域的潛在表示。為此，本文將重點放在深度學習上，深度學習只是更廣泛的機器學習家族的一個子集，但最近已經取得了前所未有的進展，在發現高維數據的復雜結構方面顯示出令人難以置信的能力。對于許多計算機視覺任務，深度學習方法已經取得了最先進的性能，以顯著的優勢。本文開發了用于醫學圖像分析、重建和合成的深度學習模型和技術。在醫學圖像分析中，我們注重對醫學圖像內容的理解和對執業醫師的指導。特別是，我們研究了深度學習的方法來解決分類，檢測，分割和配準醫學圖像。在醫學圖像重建和合成中，我們提出利用深度學習的方法內在地學習醫學數據空間，有效地合成真實的醫學圖像。對于重建，我們的目標是生成高質量的醫學圖像和較少的偽影。對于合成，我們的目標是生成真實的醫學圖像，以幫助學習醫學圖像分析或重建模型。這篇論文的貢獻有三方面。首先，我們提出了利用深度學習解決醫學問題的各種方法。其次，我們展示了醫學知識融合在深度學習架構設計中的重要性和有效性。第三，我們展示了深度生成模型在解決醫學圖像重建和合成問題的潛力。

//urresearch.rochester.edu/institutionalPublicationPublicView.action;jsessionid=21A6F9E774F11BA763CA4DD982F79D65?institutionalItemId=35226

雖然像CNNs這樣的深度學習模型在醫學圖像分析方面取得了很大的成功，但是小型的醫學數據集仍然是這一領域的主要瓶頸。為了解決這個問題，研究人員開始尋找現有醫療數據集之外的外部信息。傳統的方法通常利用來自自然圖像的信息。最近的研究利用了來自醫生的領域知識，通過讓網絡模仿他們如何被訓練，模仿他們的診斷模式，或者專注于他們特別關注的特征或領域。本文綜述了將醫學領域知識引入疾病診斷、病變、器官及異常檢測、病變及器官分割等深度學習模型的研究進展。針對不同類型的任務，我們系統地對所使用的不同類型的醫學領域知識進行了分類，并給出了相應的整合方法。最后，我們總結了挑戰、未解決的問題和未來研究的方向。