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組合優化問題廣泛存在于國防、交通、工業、生活等各個領域, 幾十年來, 傳統運籌優化方法是解決組合優化問題的主要手段, 但隨著實際應用中問題規模的不斷擴大、求解實時性的要求越來越高, 傳統運籌優化算法面臨著很大的計算壓力, 很難實現組合優化問題的在線求解. 近年來隨著深度學習技術的迅猛發展, 深度強化學習在圍棋、機器人等領域的矚目成果顯示了其強大的學習能力與序貫決策能力. 鑒于此, 近年來涌現出了多個利用深度強化學習方法解決組合優化問題的新方法, 具有求解速度快、模型泛化能力強的優勢, 為組合優化問題的求解提供了一種全新的思路. 因此本文總結回顧近些年利用深度強化學習方法解決組合優化問題的相關理論方法與應用研究, 對其基本原理、相關方法、應用研究進行總結和綜述, 并指出未來該方向亟待解決的若干問題.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200551

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

為滿足智能制造企業對產品質量檢測的需求, 服務制造企業生產管理, 對缺陷檢測技術的研究現狀、典型方法和應用 進行梳理. 首先總結了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機器視覺和基于深度學習的缺陷檢測技術的 優缺點; 對比分析了磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲波檢測法、機器視覺檢測的主流缺陷檢測技術和基于深度 學習的缺陷檢測技術的研究現狀; 然后, 梳理了缺陷檢測技術在電子元器件、管道、焊接件、機械零件和質量控制中的典型應 用; 最后, 對缺陷檢測技術的研究情況進行了總結和展望, 指出該研究領域亟需解決的問題和未來發展的方向, 并從高精度、 高定位、快速檢測、小目標、復雜背景、被遮擋物體檢測、物體關聯關系等幾個方面總結近年來發表在 ICCV (International Conference on Computer Vision) 和 CVPR (International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 等 知名國際會議上相關論文的核心思想和源代碼, 為缺陷檢測技術的進一步發展提供理論和應用上的借鑒與參考.

//www.aas.net.cn/fileZDHXB/journal/article/zdhxb/2020/11/PDF/zdhxb-46-11-2319.pdf

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

近年來,生成式對抗網絡(generative adversarial nets, GAN)迅速發展,已經成為當前機器學習領域的主要研究方向之一。GAN來源于零和博弈的思想,其生成器和鑒別器對抗學習,獲取給定樣本的數據分布,生成新的樣本數據。對GAN模型在圖片生成、異常樣本檢測和定位、文字生成圖片以及圖片超分辨率等多方面進行了大量的調查研究,并在這些GAN的應用所取得的實質性進展進行了系統的闡述。對GAN的提出背景與研究意義、理論模型與改進結構,以及其主要應用領域進行了總結。通過對GAN在各方面的應用分析,對GAN的不足以及未來發展方向進行綜述。

//dziy.cbpt.cnki.net/WKA/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=76215a4a-3131-4b6e-9afd-1af245c41ff1

目前諸多模式識別任務的識別精度獲得不斷提升，在一些任務上甚至超越了人的水平。單從識別精度的角度來看，模式識別似乎已經是一個被解決了的問題。然而，高精度的模式識別系統在實際應用中依舊會出現不穩定和不可靠的現象。因此，開放環境下的魯棒性成為制約模式識別技術發展的新瓶頸。實際上，在大部分模式識別模型和算法背后蘊含著三個基礎假設：封閉世界假設、獨立同分布假設、以及大數據假設。這三個假設直接或間接影響了模式識別系統的魯棒性，并且是造成機器智能和人類智能之間差異的主要原因。本文簡要論述如何通過打破三個基礎假設來提升模式識別系統的魯棒性。

半監督學習介于傳統監督學習和無監督學習之間，是一種新型機器學習方法，其思想是在標記樣本數量很少的情況下，通過在模型訓練中引入無標記樣本來 避免傳統監督學習在訓練樣本不足（學習不充分）時出現性能（或模型）退化的問 題。上海交通大學屠恩美和楊杰老師撰寫了一篇關于《半監督學習理論及其研究進展概述》論文，詳細闡述了最新回顧了半監督學習的發展歷程和主要理 論，并介紹了半監督學習研究的最新進展，最后結合應用實例分析了半監督學習在 解決實際問題中的重要作用。