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目標分割和目標跟蹤是計算機視覺領域的基礎研究領域。這兩個主題很難處理一些常見的挑戰，如遮擋、變形、運動模糊、縮放變化等。前者包含異構對象、交互對象、邊緣模糊性和形狀復雜性;后者在處理快速運動、不可見和實時處理方面存在困難。結合視頻目標分割和跟蹤兩個問題，可以克服各自的困難，提高視頻目標的性能。VOST可廣泛應用于視頻摘要、高清視頻壓縮、人機交互、無人駕駛汽車等實際應用中。本綜述旨在提供最先進的VOST方法的全面回顧，將這些方法分類為不同的類別，并確定新的趨勢。首先，我們將VOST方法大致分為視頻對象分割(VOS)和基于分割的對象跟蹤(SOT)。根據分割和跟蹤機制，將每個類別進一步劃分為不同的類型。在此基礎上，給出了各時間節點的代表性VOS和SOT方法。其次，對不同方法的技術特點進行了詳細的討論和概述。第三，總結了相關視頻數據集的特點，并給出了各種評價指標。最后，我們指出了一系列有趣的工作，并得出了自己的結論。

題目： A Survey on Edge Intelligence

簡介：

邊緣智能是指一組連接的系統和設備，用于在靠近基于人工智能捕獲數據的位置進行數據收集，緩存，處理和分析。邊緣智能的目的是提高數據處理的質量和速度，并保護數據的隱私和安全性。盡管最近出現，從2011年到現在，這個研究領域在過去五年中顯示出爆炸性增長。在本文中，我們對有關邊緣智能的文獻進行了全面的調查。我們首先根據與擬議和部署的系統有關的理論和實踐結果，確定邊緣智能的四個基本組成部分，即邊緣緩存，邊緣訓練，邊緣推理和邊緣卸載。然后，我們通過檢查四個組成部分每個的研究結果和觀察結果，來對解決方案的狀態進行系統的分類，并提出一種分類法，其中包括實際問題，采用的技術和應用目標。對于每個類別，我們從采用的技術，目標，性能，優點和缺點等方面詳細闡述，比較和分析文獻。本調查文章全面介紹了邊緣智能及其應用領域。此外，我們總結了新興研究領域的發展和當前的最新技術，并討論了重要的開放性問題以及可能的理論和技術解決方案。

主題： Machine Learning based Anomaly Detection for 5G Networks

摘要：

保護未來網絡將是一個具有挑戰性的領域，因為網絡安全威脅日益增加，物聯網(IoT)造成的攻擊面不斷擴大，網絡異構性增加，虛擬化技術和分布式架構的使用增加。本文提出了SDS(軟件定義安全)作為一種手段來提供一個自動化的、靈活的、可擴展的網絡防御系統。SDS將利用當前機器學習的進步，設計一個使用NAS(神經結構搜索)檢測異常網絡流量的CNN(卷積神經網絡)。SDS可以應用于入侵檢測系統，為5G網絡創建更主動和端到端防御。為了驗證這一假設，我們使用CNN采集并分析了模擬環境中的正常和異常網絡流。該方法的結果是有希望的，因為該模型識別良性流量的準確率為100%，異常流量的檢出率為96.4%。這證明了網絡流分析對各種常見惡意攻擊的有效性，也為檢測加密惡意網絡流量提供了一個可行的選擇。

題目： Time Series Data Augmentation for Deep Learning: A Survey

摘要：

近年來，深度學習在許多時間序列分析任務中表現優異。深度神經網絡的優越性能很大程度上依賴于大量的訓練數據來避免過擬合。然而，許多實際時間序列應用的標記數據可能會受到限制，如醫學時間序列的分類和AIOps中的異常檢測。數據擴充是提高訓練數據規模和質量的有效途徑，是深度學習模型在時間序列數據上成功應用的關鍵。本文系統地綜述了時間序列的各種數據擴充方法。我們為這些方法提出了一個分類，然后通過強調它們的優點和局限性為這些方法提供了一個結構化的審查。并對時間序列異常檢測、分類和預測等不同任務的數據擴充方法進行了實證比較。最后，我們討論并強調未來的研究方向，包括時頻域的數據擴充、擴充組合、不平衡類的數據擴充與加權。

題目： A Survey on Human Machine Interaction in Industry 4.0

摘要： 工業4.0或工業物聯網都描述了人與機器之間無縫交互的新模式。這兩個概念都依賴于能夠控制工業生產流程的智能、互聯的網絡物理生產系統。隨著這些機器自主地做出許多決策，并進一步與生產和制造計劃系統交互，人類用戶的集成需要新的范式。本文分析了工業4.0領域人機交互技術的現狀。我們專注于集成增強和虛擬現實技術應用的新范例。基于我們的分析，我們進一步討論了研究的挑戰。

大數據正在成為智能交通系統(ITS)的一個研究熱點，這可以在世界各地的許多項目中看到。智能交通系統會產生大量的數據，將對智能交通系統的設計和應用產生深遠的影響，從而使智能交通系統更安全、更高效、更有利可圖。在ITS中研究大數據分析是一個蓬勃發展的領域。本文首先回顧了大數據和智能交通系統的發展歷史和特點，接著討論了ITS系統中進行大數據分析的框架，總結了ITS系統中的數據源和采集方法、數據分析方法和平臺以及大數據分析應用領域。同時介紹了大數據分析在智能交通系統中的幾個應用實例，包括道路交通事故分析、道路交通流量預測、公共交通服務規劃、個人出行路線規劃、軌道交通管理與控制、資產維護等。最后，本文討論了在ITS中應用大數據分析的一些開放性挑戰。

題目： A Survey on Network Embedding

摘要： 網絡嵌入將網絡中的節點分配給低維表示，有效地保持了網絡結構。近年來，這一新興的網絡分析范式取得了很大的進展。本文首先對網絡嵌入方法進行了分類，然后回顧了網絡嵌入方法的發展現狀，并指出了其未來的研究方向。我們首先總結了網絡嵌入的動機。討論了經典的圖嵌入算法及其與網絡嵌入的關系。隨后，我們對大量的網絡嵌入方法進行了系統的綜述，包括結構和屬性保持的網絡嵌入方法、帶邊信息的網絡嵌入方法和先進的信息保持的網絡嵌入方法。此外，還綜述了幾種網絡嵌入的評價方法和一些有用的在線資源，包括網絡數據集和軟件。最后，我們討論了利用這些網絡嵌入方法構建有效系統的框架，并指出了一些潛在的未來方向。

作者簡介： Peng Cui，清華大學計算機科學與技術系媒體與網絡實驗室副教授。

Jian Pei，現任加拿大大數據科學研究主席（Tier 1）和西蒙弗雷澤大學（Simon Fraser University）計算科學學院教授。他還是統計與精算科學系、科學院和健康科學院的副院士。他是數據科學、大數據、數據挖掘和數據庫系統等領域的知名首席研究員。他的專長是為新的數據密集型應用開發高效的數據分析技術。他被公認為計算機械協會（ACM）的研究員，他為數據挖掘的基礎、方法和應用做出貢獻，并作為電氣與電子工程師協會（IEEE）的研究員，為他的數據挖掘和知識發現做出貢獻。

論文題目： A Survey on Edge Computing Systems and Tools

論文摘要： 在物聯網和5G通信的愿景驅動下，邊緣計算系統在網絡邊緣集成了計算，存儲和網絡資源，以提供計算基礎架構，從而使開發人員能夠快速開發和部署邊緣應用程序。 如今，邊緣計算系統已在業界和學術界引起了廣泛關注。 為了探索新的研究機會并幫助用戶選擇適合特定應用的邊緣計算系統，本調查報告對現有邊緣計算系統進行了全面概述，并介紹了代表性的項目。 根據開放源代碼工具的適用性進行了比較。 最后，我們重點介紹了邊緣計算系統的能源效率和深度學習優化。 本次調查還研究了用于分析和設計邊緣計算系統的未解決問題。

題目： Uncovering hidden concepts from AIS data: A network abstraction of maritime traffic for anomaly detection

簡介：

船舶自動識別系統(AIS)在多種類型船舶上的強制使用，為海上監視提供了新的機會。AIS應答器是一個豐富的信息源，每個人都可以使用射頻接收器來收集，并提供船舶位置的實時信息。適當利用AIS數據，可以發現潛在的非法行為，提供實時警報，并通知當局任何船只的異常行為。

在本文中,我們擴展現有網絡抽象的海上交通,基于節點(稱為路點)對應于海軍領域長期保持或主要是血管(例如：港口、披風、海上平臺等)和邊(稱為遍歷)對應于兩個連續的路徑點之間的航線船舶緊隨其后。目前的工作集中在這個網絡抽象的連接，并豐富了他們的語義信息，當跨越一個邊緣容器時使用不同的方式。為此提出了一種新的基于密度的聚類算法DB-Scan，該算法修改了算法的鄰近參數(即epsilon)。建議的替代方法是將i)航速、ii)航路及iii)船位的差異串聯起來，以厘定兩個連續船只位置之間的距離(兩個來自同一船只的連續AIS信號)。結果表明，這種組合的性能明顯優于只使用空間距離，更重要的是，結果在集群具有非常有趣的屬性。豐富的網絡模型可以通過數據挖掘技術進行處理和進一步檢查，甚至在無監督的情況下，以識別血管軌跡中的異常。在真實數據集上的實驗結果顯示了該網絡在探測航跡異常點和發現船舶航跡偏差方面的潛力。

邀請嘉賓：

Iraklis Varlamis目前是雅典Harokopio大學信息學和遠程信息學系的副教授，教授的課程有數據庫、數據庫設計、數據挖掘和編程。主要研究興趣是數據庫、數據與信息管理和挖掘，研究重點是語義在web挖掘任務中的應用，研究工作也適用于社交網絡中的知識管理和挖掘。

Konstantinos Tserpes是雅典Harokopio大學Web系統編程技術領域的助理教授，研究重點是面向服務的計算和數據分析。