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//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39198.shtml

近年來，深度學習技術被廣泛應用于各個領域，基于深度學習的預處理模型將自然語言處理帶入一個新時代。預訓練模型的目標是如何使預訓練好的模型處于良好的初始狀態，在下游任務中達到更好的性能表現。對預訓練技術及其發展歷史進行介紹，并按照模型特點劃分為基于概率統計的傳統模型和基于深度學習的新式模型進行綜述；簡要分析傳統預訓練模型的特點及局限性，重點介紹基于深度學習的預訓練模型，并針對它們在下游任務的表現進行對比評估；梳理出具有啟發意義的新式預訓練模型，簡述這些模型的改進機制以及在下游任務中取得的性能提升；總結目前預訓練的模型所面臨的問題，并對后續發展趨勢進行展望。

摘要：小目標檢測是針對圖像中像素占比少的目標，借助計算機視覺在圖像中找到并判斷該目標所屬類別的目標檢測技術。與目前應用較為成熟的大尺度、中尺度目標檢測不同，小目標自身存在著語義信息少、覆蓋面積小等先天不足，導致小目標的檢測效果并不理想，因此如何提高小目標的檢測效果依然是計算機視覺領域的一大難題。對近年來國內外小目標檢測領域研究成果進行了梳理，以小目標檢測技術為核心，首先對關于小目標的定義、檢測難點進行分析；隨后將能有效提高小目標檢測精度的方法進行分類匯總，并介紹了各種方法的應用與優缺點；最后對未來小目標檢測領域發展趨勢進行了預測與展望。

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

行人再識別的主要任務是利用計算機視覺對特定行人進行跨視域匹配和檢索。相比于傳統算法,由數據驅 動的深度學習方法所提取的特征更能表征行人之間的區分性。對行人再識別的背景及研究歷史、主要面臨的挑 戰、主要方法、數據集及評價指標進行了梳理和總結。主要從特征表達、局部特征、生成對抗網絡三個方面對行人 再識別的算法進行分析,列舉了行人再識別9個常用數據集、3個評價標準和14種典型方法在 Market1501數據集 上取得的準確率,最后對行人再識別的未來研究方向進行展望。

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

摘要： 在自然語言處理領域，信息抽取一直以來受到人們的關注.信息抽取主要包括3項子任務：實體抽取、關系抽取和事件抽取,而關系抽取是信息抽取領域的核心任務和重要環節.實體關系抽取的主要目標是從自然語言文本中識別并判定實體對之間存在的特定關系，這為智能檢索、語義分析等提供了基礎支持，有助于提高搜索效率，促進知識庫的自動構建.綜合闡述了實體關系抽取的發展歷史，介紹了常用的中文和英文關系抽取工具和評價體系.主要從4個方面展開介紹了實體關系抽取方法，包括：早期的傳統關系抽取方法、基于傳統機器學習、基于深度學習和基于開放領域的關系抽取方法，總結了在不同歷史階段的主流研究方法以及相應的代表性成果，并對各種實體關系抽取技術進行對比分析.最后，對實體關系抽取的未來重點研究內容和發展趨勢進行了總結和展望.

//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2020.20190358#1

摘要：大數據是多源異構的。在信息技術飛速發展的今天，多模態數據已成為近來數據資源的主要形式。研究多模態學習方法，賦予計算機理解多源異構海量數據的能力具有重要價值。本文歸納了多模態的定義與多模態學習的基本任務，介紹了多模態學習的認知機理與發展過程。在此基礎上，重點綜述了多模態統計學習方法與深度學習方法。此外，本文系統歸納了近兩年較為新穎的基于對抗學習的跨模態匹配與生成技術。本文總結了多模態學習的主要形式，并對未來可能的研究方向進行思考與展望。

摘要： 線條畫作為一種簡單而有效的視覺傳達手段,通過突出主要的細節特征,使得人們可以快速地獲得主要信息;同時,風格線條畫作為一種藝術形式,讓人們能夠快速欣賞和理解其藝術特征。文中對線條畫的生成方法進行了綜述與分析。線條畫生成技術可以分為基于2D圖像的方法與基于3D模型的方法。其中,基于2D圖像的線條畫生成技術包括樣本學習方法、非樣本學習的數據驅動方法與非數據驅動方法;基于3D模型的線條畫生成技術包括圖像空間方法、對象空間方法以及兩者的混合方法。通過介紹與分析各種方法并對比分析其優缺點,總結了線條畫生成技術現階段存在的問題及其可能的解決方案,并在此基礎上對線條畫生成的未來發展趨勢進行了展望。

摘要： 圖像內容自動描述是計算機視覺和自然語言處理領域的一個重要任務，在生活娛樂、智慧 交通以及幫助視覺障礙者理解視覺內容等領域有著廣泛而重要的應用價值.相比于圖像分類和目標 檢測等感知任務，圖像內容自動描述是一種更高級別、更復雜的認知任務，對幫助分析和理解圖像有 著重要的意義.旨在對現有的圖像自動描述技術進行全面的綜述.討論圖像內容自動描述中常用的數 據集和評價指標，以及現有圖像自動描述技術的性能、優點和局限性。

關鍵詞： 圖像內容描述;卷積神經網絡;循環神經網絡;注意力機制;深度學習