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【簡介】在智能交通系統中交通預測扮演著重要的角色。精準的交通預測有助于優化通行路線，指導車輛調度，緩解交通擁堵。由于道路網絡中不同區域之間復雜且動態的時空依賴關系，這一問題具有很大挑戰性。最近幾年，有大量的研究工作推進了這一領域的發展，提高了交通系統預測交通的能力。這篇論文對于近些年的交通預測發展提供了一個全面的綜述。具體來說，我們對目前的交通預測方法進行了總結，并且對它們進行了分類。然后，我們列舉了應用交通預測的常見領域，以及這些應用任務的最新進展。同時，我們也收集和整理了幾個相關的公共數據集，并分別在兩個數據集上通過對相關的交通預測方法的表現進行了評估。最后，我們對這一領域未來的發展方向進行了探討。

題目： Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey

摘要：

深度學習(DL)容易受到分布不均勻和對抗性示例的影響，從而導致不正確的輸出。為了使DL更具有魯棒性，最近提出了幾種方法:異常檢測技術來檢測(并丟棄)這些異常樣本。本研究試圖為基于DL的應用程序異常檢測的研究提供一個結構化的、全面的概述。我們根據現有技術的基本假設和采用的方法為它們提供了一個分類。我們討論了每個類別中的各種技術，并提供了這些方法的相對優勢和劣勢。我們在這次調查中的目標是提供一個更容易并且更好理解的技術，這項技術是在這方面已經做過研究的，且屬于不同的類別的。最后，我們強調了在DL系統中應用異常檢測技術所面臨的未解決的研究挑戰，并提出了一些具有重要影響的未來研究方向。

深度學習(DL)容易受到分布外出和對抗性樣本的影響，從而導致不正確的輸出。為了使DL更健壯，最近提出了幾種后方法異常檢測技術來檢測(并丟棄)這些異常樣本。本研究試圖為基于DL的應用程序異常檢測的研究提供一個結構化的、全面的綜述。我們根據現有技術的基本假設和采用的方法為它們提供了一個分類。我們討論了每個類別中的各種技術，并提供了這些方法的相對優勢和劣勢。我們在這次調查中的目標是提供一個更容易，但更好地理解技術屬于不同的類別，在這方面的研究已經做了。最后，我們強調了在DL系統中應用異常檢測技術所面臨的未解決的研究挑戰，并提出了一些具有重要影響的未來研究方向。

【簡介】自然語言處理(NLP)能夠幫助智能型機器更好地理解人類的語言，實現基于語言的人機交流。目前隨著計算能力的發展和大量語言數據的出現，推動了使用數據驅動方法自動進行語義分析的需求。由于深度學習方法在計算機視覺、自動語音識別，特別是NLP等領域取得了顯著的進步，數據驅動策略的應用已經非常的普遍。本綜述對NLP領域中所應用的深度學習進行了分類和討論。它涵蓋了NLP的核心任務和應用領域，并對深度學習方法如何推進這些領域的發展進行了細致的描述。最后我們進一步分析和比較了不同的方法和目前最先進的模型。

原文連接：//arxiv.org/abs/2003.01200

介紹

自然語言處理（NLP）是計算機科學的一個分支，能夠為自然語言和計算機之間提高溝通的橋梁。它幫助機器理解、處理和分析人類語言。NLP通過深入地理解數據的上下文，使得數據變得更有意義，這反過來又促進了文本分析和數據挖掘。NLP通過人類的通信結構和通信模式來實現這一點。這篇綜述涵蓋了深度學習在NLP領域中所扮演的新角色以及各種應用。我們的研究主要集中在架構上，很少討論具體的應用程序。另一方面，本文描述了將深度學習應用于NLP問題中時所面臨的挑戰、機遇以及效果評估方式。

章節目錄

section 2: 在理論層面介紹了NLP和人工智能，并將深度學習視為解決現實問題的一種方法。

section 3:討論理解NLP所必需的基本概念，包括各種表示法、模型框架和機器學習中的示例性問題。

section 4:總結了應用在NLP領域中的基準數據集。

section 5:重點介紹一些已經被證明在NLP任務中有顯著效果的深度學習方法。

section 6:進行總結，同時解決了一些開放的問題和有希望改善的領域。

題目： A survey of deep learning techniques for autonomous driving

簡介： 本文目的是研究自動駕駛中深度學習技術的最新技術。首先介紹基于AI的自動駕駛架構、CNN和RNN、以及DRL范例。這些方法為駕駛場景感知、路徑規劃、行為決策和運動控制算法奠定基礎。該文研究深度學習方法構建的模塊化“感知-規劃-執行”流水線以及將傳感信息直接映射到轉向命令的端到端系統。此外，設計自動駕駛AI架構遇到的當前挑戰，如安全性、訓練數據源和計算硬件等也進行了討論。該工作有助于深入了解深度學習和自動駕駛AI方法的優越性和局限性，并協助系統的設計選擇。

多目標跟蹤(MOT)的問題在于在一個序列中跟蹤不同目標的軌跡，通常是視頻。近年來，隨著深度學習的興起，為這一問題提供解決方案的算法受益于深度模型的表示能力。本文對利用深度學習模型解決單攝像機視頻MOT任務的作品進行了全面的綜述。提出了MOT算法的四個主要步驟，并對深度學習在每個階段的應用進行了深入的回顧。本文還對三種MOTChallenge數據集上的現有工作進行了完整的實驗比較，確定了一些最優的方法之間的相似性，并提出了一些可能的未來研究方向。

在過去的幾年里，自然語言處理領域由于深度學習模型的大量使用而得到了發展。這份綜述提供了一個NLP領域的簡要介紹和一個快速的深度學習架構和方法的概述。然后，篩選了大量最近的研究論文，并總結了大量相關的貢獻。NLP研究領域除了計算語言學的一些應用外，還包括幾個核心的語言處理問題。然后討論了目前的技術水平，并對該領域今后的研究提出了建議。

題目： Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

簡介： 多對象跟蹤（MOT）的問題在于遵循序列中不同對象（通常是視頻）的軌跡。 近年來，隨著深度學習的興起，提供解決此問題的算法得益于深度模型的表示能力。 本文對采用深度學習模型解決單攝像機視頻中的MOT任務的作品進行了全面的調查。 確定了MOT算法的四個主要步驟，并對這些階段的每個階段如何使用深度學習進行了深入的回顧。 還提供了對三個MOTChallenge數據集上提出的作品的完整實驗比較，確定了表現最好的方法之間的許多相似之處，并提出了一些可能的未來研究方向。