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近年來，由于互聯網的高速發展和大數據時代的來臨，人工智能隨之大熱，而推動人工智能迅猛發展的正是深度學習的崛起。大數據時代需要迫切解決的問題是如何將極為復雜繁多的數據進行有效的分析使用，進而充分挖掘利用數據的價值并造福人類。深度學習作為一種實現機器學習的技術，正是解決這一問題的重要法寶，它在處理數據過程中發揮著重要作用并且改變了傳統的機器學習方法，已被廣泛應用于語音識別、圖像識別和自然語言處理等研究領域。如何有效加速深度學習的計算能力一直是科研研究的重點。FPGA憑借其強大的并行計算能力和低功耗等優勢成為GPU在加速深度學習領域的有力競爭者。從深度學習的幾種典型模型出發，在FPGA加速技術現有特點的基礎上從針對神經網絡模型的加速器、針對具體問題的加速器、針對優化策略的加速器和針對硬件模板的加速器四方面概括總結了FPGA加速深度學習的研究現狀，然后對比了不同加速技術和模型的性能，最后對未來可能發展的方向進行了展望。

傳統神經網絡具有過度依賴硬件資源和對應用設備性能要求較高的缺點，因此無法部署于算力有限的邊緣設備和移動終端上，人工智能技術的應用發展在一定程度上受到了限制。然而，隨著科技時代的到來，受用戶需求影響的人工智能迫切需要在便攜式設備上能成功進行如計算機視覺應用等方面的操作。為此，本文以近幾年流行的輕量化神經網絡中的卷積部分為研究對象，詳細比對了各類輕量化模型中卷積構成方式的不同，并針對卷積設計的主要思路和特點進行了較為詳細的闡述。首先，通過引入輕量化神經網絡的概念，介紹了輕量化神經網絡的發展現狀和網絡中卷積方面所面臨的問題；然后，將卷積分為卷積結構輕量化、卷積模塊輕量化和卷積運算輕量化三個方面進行介紹，具體通過對各類輕量化神經網絡模型中卷積設計的研究，來展示不同卷積的輕量化效果并對其中優化方法的優缺點進行闡述；最后，對文中所有輕量化模型卷積設計的主要思路和使用方式進行了總結分析，并對其未來的可能性發展進行了展望。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2903.shtml

摘要： 隨著深度神經網絡和智能移動設備的快速發展，網絡結構輕量化設計逐漸成為前沿且熱門的研究方向，而輕量化的本質是在保持深度神經網絡精度的前提下優化存儲空間和提升運行速度。闡述深度學習的輕量化網絡結構設計方法，對比與分析人工設計的輕量化方法、基于神經網絡結構搜索的輕量化方法和基于自動模型壓縮的輕量化方法的創新點與優劣勢，總結與歸納上述3種主流輕量化方法中性能優異的網絡結構并分析各自的優勢和局限性。在此基礎上，指出輕量化網絡結構設計所面臨的挑戰，同時對其應用方向及未來發展趨勢進行展望。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0060931

摘要： 大數據時代背景下,各行各業希望能基于用戶行為數據來訓練推薦模型,為用戶提供精準推薦,所用數據的共性特點為總量龐大、攜帶敏感信息、易于獲取。推薦系統在帶來精準推薦和市場盈利的同時也正在實時分享著用戶的隱私數據,差分隱私保護技術作為一門隱私保護技術, 能夠巧妙地解決推薦應用中存在的隱私泄露問題,其優勢在于不需要考慮攻擊方所具備的任何相關的背景知識、嚴格地對隱私保護進行了定義、提供了量化評估方法來保證數據集(在不同參數條件下)所提供的隱私保護水平具有可比較性。首先簡述了差分隱私的概念和主流推薦算法的近期研究成果, 其次重點分析了差分隱私與推薦算法相結合的應用情況,涉及的推薦算法有矩陣分解、深度學習推薦、協同過濾等,并對基于差分隱私保護的推薦算法的準確性進行了對比實驗; 然后討論了與每種推薦算法結合的使用場景以及目前仍存在的問題,最后對基于差分隱私的推薦算法的未來發展方向提出了有效建議。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.201100083

大數據伴隨著物聯網、云計算和人工智能等技術的發展成為目前的研究熱點，并在許多領域得到了應用。蓬勃發展的航空領域具備天然的大數據土壤，受到人們越來越高的重視。近年來，學者們開始研究面向航空的大數據技術；航空公司也著手利用航空大數據為其提供服務，并將之提升至發展戰略的高度。已有研究和實踐表明，航空大數據不僅有利于降低航空公司的運營成本，而且可以提升客戶的體驗品質。首先從數據和系統性兩個角度給出了航空大數據的定義，并對相應的組織結構進行了比較系統的論述；然后從采集、存儲管理、預處理、分析和虛擬仿真與可視化五個方面詳細闡述了航空大數據中的關鍵技術，并對其中一些主要的模型和算法進行了比較分析；其次從多個方面描述了航空大數據的典型應用場景；最后深入地分析了航空大數據中存在的問題及未來的研究方向，以期對相關研究應用提供有益的參考。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2716.shtml

自然語言生成（NLG）技術利用人工智能和語言學的方法來自動地生成可理解的自然語言文本。NLG降低了人類和計算機之間溝通的難度，被廣泛應用于機器新聞寫作、聊天機器人等領域，已經成為人工智能的研究熱點之一。首先，列舉了當前主流的NLG的方法和模型，并詳細對比了這些方法和模型的優缺點；然后，分別針對文本到文本、數據到文本和圖像到文本等三種NLG技術，總結并分析了應用領域、存在的問題和當前的研究進展；進而，闡述了上述生成技術的常用評價方法及其適用范圍；最后，給出了當前NLG技術的發展趨勢和研究難點。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24496.shtml

摘要： 當前,以網絡數據為代表的跨媒體數據呈現爆炸式增長的趨勢,呈現出了跨模態、跨數據源的復雜關聯及動態演化特性,跨媒體分析與推理技術針對多模態信息理解、交互、內容管理等需求,通過構建跨模態、跨平臺的語義貫通與統一表征機制,進一步實現分析和推理以及對復雜認知目標的不斷逼近,建立語義層級的邏輯推理機制,最終實現跨媒體類人智能推理。文中對跨媒體分析推理技術的研究背景和發展歷史進行概述,歸納總結視覺-語言關聯等任務的關鍵技術,并對研究應用進行舉例。基于已有結論,分析目前跨媒體分析領域所面臨的關鍵問題,最后探討未來的發展趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200086

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。

近年來，隨著深度學習的飛速發展，深度神經網絡受到了越來越多的關注，在許多應用領域取得了顯著效果。通常，在較高的計算量下，深度神經網絡的學習能力隨著網絡層深度的增加而不斷提高，因此深度神經網絡在大型數據集上的表現非常卓越。然而，由于其計算量大、存儲成本高、模型復雜等特性，使得深度學習無法有效地應用于輕量級移動便攜設備。因此，壓縮、優化深度學習模型成為目前研究的熱點，當前主要的模型壓縮方法有模型裁剪、輕量級網絡設計、知識蒸餾、量化、體系結構搜索等。通過對以上方法的性能、優缺點和最新研究成果進行分析總結，對未來研究方向進行了展望。

摘要： 隨著人工智能和大數據等計算機應用對算力需求的迅猛增長以及應用場景的多樣化, 異構混合并行計算成為了研究的重點。文中介紹了當前主要的異構計算機體系結構, 包括CPU/協處理器、CPU/眾核處理器、CPU/ASCI和CPU/FPGA等;簡述了異構混合并行編程模型隨著各類異構混合結構的發展而做出的改變, 異構混合并行編程模型可以是對現有的一種語言進行改造和重新實現, 或者是現有異構編程語言的擴展, 或者是使用指導性語句異構編程, 或者是容器模式協同編程。分析表明, 異構混合并行計算架構會進一步加強對AI的支持, 同時也會增強軟件的通用性。文中還回顧了異構混合并行計算中的關鍵技術, 包括異構處理器之間的并行任務劃分、任務映射、數據通信、數據訪問, 以及異構協同的并行同步和異構資源的流水線并行等。根據這些關鍵技術, 文中指出了異構混合并行計算面臨的挑戰, 如編程困難、移植困難、數據通信開銷大、數據訪問復雜、并行控制復雜以及資源負載不均衡等。最后分析了異構混合并行計算面臨的挑戰, 指出目前關鍵的核心技術需要從通用與AI專用異構計算的融合、異構架構的無縫移植、統一編程模型、存算一體化、智能化任務劃分和分配等方面進行突破。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600045