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文本情感分析是自然語言處理領域的一個重要分支，廣泛應用于輿情分析和內容推薦等方面，是近 年來的研究熱點。根據使用的不同方法，將其劃分為基于情感詞典的情感分析方法、基于傳統機器學習的情 感分析方法、基于深度學習的情感分析方法。通過對這三種方法進行對比，分析其研究成果，并對不同方法 的優缺點進行歸納總結，介紹相關數據集和評價指標，及應用場景，對情感分析子任務進行簡單概括，發現 將來的情感分析問題的研究趨勢及應用領域，并為研究者在相關領域方面提供一定的幫助和指導。

強化學習(ReinforcementLearning,RL)作為機器學習領域中與監督學習、無監督學習并列的第三種學習范式,通過與 環境進行交互來學習,最終將累積收益最大化.常用的強化學習算法分為模型化強化學習(ModelＧbasedReinforcementLearＧ ning)和無模型強化學習(ModelＧfreeReinforcementLearning).模型化強化學習需要根據真實環境的狀態轉移數據來預定義 環境動態模型,隨后在通過環境動態模型進行策略學習的過程中無須再與環境進行交互.在無模型強化學習中,智能體通過與 環境進行實時交互來學習最優策略,該方法在實際任務中具有更好的通用性,因此應用范圍更廣.文中對無模型強化學習的最 新研究進展與發展動態進行了綜述.首先介紹了強化學習、模型化強化學習和無模型強化學習的基礎理論;然后基于價值函數 和策略函數歸納總結了無模型強化學習的經典算法及各自的優缺點;最后概述了無模型強化學習在游戲 AI、化學材料設計、自 然語言處理和機器人控制領域的最新研究現狀,并對無模型強化學習的未來發展趨勢進行了展望.

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

人工智能在與人類生活息息相關的場景中自主決策時，正逐漸面臨法律或倫理的問題或風險.可信機器學習是建立安全人工智能系統的核心技術，是人工智能領域的熱門研究方向，而公平性是可信機器學習的重要考量.公平性旨在研究機器學習算法決策對個人或群體不存在因其固有或后天屬性所引起的偏見或偏愛.本文從公平表征、公平建模和公平決策三個角度出發，以典型案例中不公平問題及其危害為驅動，分析數據和算法中造成不公平的潛在原因，建立機器學習中的公平性抽象定義及其分類體系，進一步研究用于消除不公平的機制.可信機器學習中的公平性研究在人工智能多個領域中處于起步階段，如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、多智能體系統和聯邦學習等.建立具備公平決策能力的人工智能算法，是加速推廣人工智能落地的必要條件，且極具理論意義和應用價值.

隨著人工智能技術的深入發展，自動駕駛已經成為人工智能技術的典型應用，近十年得到了長足的發展，作為一類非確定性系統，自動駕駛車輛的質量和安全性得到越來越多的關注.對自動駕駛系統，特別是自動駕駛智能系統（如感知模塊，決策模塊，綜合功能及整車）的測試技術得到了業界和學界的深入研究.本文調研了56篇相關領域的學術論文，分別就感知模塊、決策模塊、綜合功能模塊及整車系統的測試技術、用例生成方法和測試覆蓋度量等維度對目前已有的研究成果進行了梳理，并描述了自動駕駛智能系統測試中的數據集及工具集.最后，對自動駕駛智能系統測試的未來工作進行了展望，為該領域的研究人員提供參考.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6266&flag=1

深度強化學習主要被用來處理感知-決策問題，已經成為人工智能領域重要的研究分支。概述了基于值函數和策略梯度的兩類深度強化學習算法，詳細闡述了深度Q網絡、深度策略梯度及相關改進算法的原理，并綜述了深度強化學習在視頻游戲、導航、多智能體協作以及推薦系統等領域的應用研究進展。最后，對深度強化學習的算法和應用進行展望，針對一些未來的研究方向和研究熱點給出了建議。

本文針對多模態情緒識別這一新興領域進行綜述。首先從情緒描述模型及情緒誘發方式兩個方面對情緒識別的研究基礎進行了綜述。接著針對多模態情緒識別中的信息融合這一重難點問題，從數據級融合、特征級融合、決策級融合、模型級融合4種融合層次下的主流高效信息融合策略進行了介紹。然后從多種行為表現模態混合、多神經生理模態混合、神經生理與行為表現模態混合這3個角度分別列舉具有代表性的多模態混合實例，全面合理地論證了多模態相較于單模態更具情緒區分能力和情緒表征能力，同時對多模態情緒識別方法轉為工程技術應用提出了一些思考。最后立足于情緒識別研究現狀的分析和把握，對改善和提升情緒識別模型性能的方式和策略進行了深入的探討與展望。

//tis.hrbeu.edu.cn/oa/darticle.aspx?type=view&id=202001032

情緒，是一系列主觀認知經驗的高度概括，由多種感覺、思想和行為等產生的生理心理狀態。人們在交流過程中無時無刻不傳遞著大量的情緒信息。從認知神經科學角度來看，情緒也屬于經典認知的一種。情緒在人與人之間的溝通中意義重大，而在人機交互中，情緒識別是實現人性化必不可少的部分。

1995年，Picard等[1]提出了“情感計算”，情感計算要賦予計算機像人一樣的觀察理解和生成情感特征的能力，最終使得計算機像人一樣進行自然親近和生動交互。情感計算逐漸演變成高級人機交互的關鍵技術，而情感計算的子領域情緒識別更是人工智能領域中日益受到重點關注的研究方向。

情緒識別應用領域非常廣闊，涉及日常生活的方方面面。在醫學領域[2-3]，情緒識別能為精神疾病的診斷治療提供依據。比如在意識障礙的診斷上，利用標準的行為量表不容易檢測患者的意識狀態，而計算機輔助評估意識障礙患者的情緒能幫助醫生更好地做出診斷和治療；在遠程教育領域[4-5]，學生佩戴具有情緒識別功能的便攜設備，以便教師可以監控學生在遠程授課過程中的情緒狀態，從而調整授課的進度和方式。在交通領域中[6-7]，對于那些需要高度集中注意力進行操作的工作人員，例如宇航員、長途旅行客車司機、飛行員等，他們的憤怒、焦慮、悲傷等負面情緒會嚴重影響他們的專注度，導致操作水平下降，造成交通事故的發生[8]。及時檢測這類人員的情緒狀態是避免事故發生的一種有效手段。

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

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。

摘要: 工業4.0將工業制造流程以及產品質量優化從以前依照經驗和觀察進行判斷轉變為以事實為基礎, 通過分析數據進而挖掘潛在價值的完整智能系統. 人工智能技術的快速發展在工業4.0的實現中扮演著關鍵的角色. 然而, 傳統的人工智能技術通常著眼于日常生活、社會交流和金融場景, 而非解決工業界實際所遇到的問題. 相比而言, 工業人工智能技術基于工業領域的具體問題, 利用智能系統提升生產效率、系統可靠性并優化生產過程, 更加適合解決特定的工業問題同時幫助從業人員發現隱性問題, 并讓工業設備有自主能力來實現彈性生產并最終創造更大價值. 本文首先介紹工業人工智能的相關概念, 并通過實際的工業應用案例如元件級的滾珠絲杠、設備級的帶鋸加工機與機器群等不同層次的問題來展示工業人工智能架構的可行性與應用前景.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.200501