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對話系統作為人機交互的重要方式，有著廣泛的應用前景。現有的對話系統專注于解決語義一致性和內容豐富性等問題，對于提高人機交互以及產生人機共鳴方向的研究關注度不高。如何讓生成的語句在具有語義相關性的基礎上更自然地與用戶交流是當前對話系統面臨的主要問題之一。首先對對話系統進行了整體情況的概括。接著介紹了情感對話系統中的對話情緒感知和情感對話生成兩大任務，并分別調研歸納了相關方法。對話情緒感知任務大致分為基于上下文和基于用戶信息兩類方法。情感對話生成的方法包括規則匹配算法、指定情感回復的生成模型和不指定情感回復的生成模型，并從情緒數據類別和模型方法等方面進行了對比分析。然后總結整理了兩大任務下數據集的特點和鏈接便于后續的研究，并歸納了當前情感對話系統中不同的評估方法。最后對情感對話系統的工作進行了總結和展望。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2684.shtml

摘要: 人臉親子關系驗證即通過給定的不同人的兩幅人臉圖像判斷其是否具有親子關系, 是計算機視覺和機器學習領域中一個重要的研究問題, 在丟失兒童尋找、社會媒體分析、圖像自動標注等領域具有廣泛的應用價值. 隨著人臉親子關系驗證問題受到越來越多的關注, 其在多個方面都得到了相應的發展, 本文對人臉親子關系驗證方法做了綜述整理. 首先, 簡要介紹了人臉親子關系驗證在近十年的研究現狀, 隨后對問題進行了定義并討論其面臨的挑戰. 接下來, 匯總了常用的親子數據庫, 對數據庫屬性做了詳細的總結和對比. 然后, 對人臉親子關系驗證方法進行了分類總結、對比, 以及不同方法的性能表現. 最后, 展望了人臉親子關系驗證今后可能的研究方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c201023

摘要： 作為人工智能領域的一個重要分支, 智能規劃被廣泛應用于機器人、工業生產、商業應用等領域。時態規劃是智能規劃的前沿子領域。本文從時態特征、規劃方法、應用等三個角度出發, 對時態規劃進行綜述。與規劃能力相比, 時態特征的發展已足夠成熟; 基于啟發式的狀態空間搜索是目前的最佳選擇; 研究人員仍在尋找更多更好的應用場景。本文旨在用通俗易懂的方式幫助入門學者快速認識時態規劃。

全球定位、移動通信技術迅速發展的背景下涌現出了海量的時空軌跡數據,這些數據是對移動對象在時空環境下的移動模式和行為特征的真實寫照,蘊含了豐富的信息,這些信息對于城市規劃、交通管理、服務推薦、位置預測等領域具有重要的應用價值,而這些過程通常需要通過對時空軌跡數據進行序列模式挖掘才能得以實現。時空軌跡序列模式挖掘旨在從時空軌跡數據集中找出頻繁出現的序列模式,挖掘時空數據中隱藏的信息,例如: 位置模式(頻繁軌跡、熱點區域)、活動周期模式、語義行為模式。綜述近來年時空軌跡序列模式挖掘的研究進展,先介紹時空軌跡序列的數據特點及應用,再描述時空軌跡模式的挖掘過程:從基于時空軌跡序列來挖掘位置模式、周期模式、語義模式三個方面來介紹該領域的研究情況,最后闡述現有時空軌跡序列模式挖掘方法存在的問題,展望其未來的發展趨勢。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24577.shtml

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

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

隨著信息技術的快速發展，網絡攻擊逐漸呈現多階段、分布式和智能化的特性，單一的防火墻、入侵檢測系統等傳統網絡防御措施不能很好地保護開放環境下的網絡系統安全。網絡攻擊模型作為一種攻擊者視角的攻擊場景表示，能夠綜合描述復雜多變環境下的網絡攻擊行為，是常用的網絡攻擊分析與應對工具之一。本文首先介紹主要網絡攻擊模型，包括傳統樹、圖、網結構模型和現代殺傷鏈、ATT&CK、鉆石模型等；然后再對網絡攻擊模型的分析與應用進行說明，其中以求解攻擊指標為目的的分析過程主要包括概率框架、賦值方法和求解方法，基于生命周期的攻擊模型應用則包括了攻擊者視角和防守者視角的應用過程；最后總結了網絡攻擊模型及其分析應用的現有挑戰與未來方向。

//www.sicris.cn/CN/abstract/abstract862.shtml

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

摘要： 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。