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推薦系統旨在為用戶推薦個性化的在線商品或信息, 其廣泛應用于眾多Web場景之中, 來處理海量信息數據所導致的信息過載問題, 以此提升用戶體驗. 鑒于推薦系統強大的實用性, 自20世紀90年代中期以來, 研究者針對其方法與應用兩方面, 進行了大量廣泛的研究. 近年來, 很多工作發現知識圖譜中所蘊含的豐富信息可以有效地解決推薦系統中存在的一系列關鍵問題, 例如數據稀疏、冷啟動、推薦多樣性等. 因此, 本文 針對基于知識圖譜的推薦系統這一領域進行了全面的綜述. 具體地, 首先簡單介紹推薦系統與知識圖譜中的一些基本概念. 隨后, 詳細介紹現有方法如何挖掘知識圖譜不同種類的信息并應用于推薦系統. 此外, 總結了相關的一系列推薦應用場景. 最后, 提出了對基于知識圖譜的推薦系統前景的看法, 并展望了該領域未來的研究方向.

深度學習在很多人工智能應用領域中取得成功的關鍵原因在于，通過復雜的深層網絡模型從海量數據中學習豐富的知識。然而，深度學習模型內部高度的復雜性常導致人們難以理解模型的決策結果，造成深度學習模型的不可解釋性，從而限制了模型的實際部署。因此，亟需提高深度學習模型的可解釋性，使模型透明化，以推動人工智能領域研究的發展。本文旨在對深度學習模型可解釋性的研究進展進行系統性的調研，從可解釋性原理的角度對現有方法進行分類，并且結合可解釋性方法在人工智能領域的實際應用，分析目前可解釋性研究存在的問題，以及深度學習模型可解釋性的發展趨勢。為全面掌握模型可解釋性的研究進展以及未來的研究方向提供新的思路。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

摘要：隨著日益劇增的海量數據信息的產生以及數據挖掘算法的廣泛應用,人們已經進入了大數據時代.在數據規模飛速增長的前提下,如何高效穩定的存取數據信息以及加快數據挖掘算法的執行已經成為學術界和工業界急需解決的關鍵問題.機器學習算法作為數據挖掘應用的核心組成部分,吸引了越來越多研究者的關注,而利用新型的軟硬件手段來加速機器學習算法已經成為了目前的研究熱點之一.本文主要針對基于ASIC和FPGA等硬件平臺設計的機器學習加速器進行了歸納與總結.首先,本文先介紹了機器學習算法,對代表性的算法進行了分析和歸納.接下來對加速器可能的著眼點進行了列舉綜述,以各種機器學習硬件加速器為主要實例介紹了目前主流的加速器設計和實現,并圍繞加速器結構進行簡單分類和總結.最后本文對機器學習算法硬件加速這個領域進行了分析,并對目前的發展趨勢做出了展望.

摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。