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醫學影像分割是計算機輔助診斷中的一項基礎且關鍵的任務，目的在于從像素級別準確識別出目標器官、組織或病變區域。不同于自然場景下的圖像，醫學影像往往紋理復雜，同時受限于成像技術和成像設備，醫學影像噪聲大，邊界模糊而不易判斷。除此之外，對醫學影像進行標注極大依賴于醫療專家的認知和經驗，因此可用于訓練中的標注數據少且存在標注誤差。由于上述的醫學影像邊緣模糊不清、訓練數據較少和標注誤差較大等特點，基于傳統圖像分割算法搭建的輔助診斷系統難以滿足臨床應用的要求。近年來隨著卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺和自然語言處理領域的廣泛應用，基于深度學習的醫學影像分割算法取得了極大的成功。首先概述了近幾年基于深度學習的醫學影像分割的研究進展，包括這些醫學影像分割算法的基本結構、目標函數和優化方法。隨后針對醫學影像標注數據有限的問題，對目前半監督條件下醫學影像分割的主流工作進行了整理歸納和分析。此外，還介紹了針對標注誤差進行不確定度分析的相關工作。最后，總結分析了深度學習醫學影像分割的特點并展望了未來的研究趨勢。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24596.shtml

精準地預判網絡流量變化趨勢可以幫助運營商準確預估網絡的使用情況，合理分配并高效利用網絡資源，以滿足日益增長且多樣化的用戶需求。以深度學習算法在網絡流量預測領域的進展為線索，闡述了網絡流量預測的評價指標和目前公開的網絡流量數據集及應用，具體分析了網絡流量預測中常用的深度信念網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡和長短時記憶網絡共四種深度學習方法，并重點介紹了近年來針對不同問題所提出的改進神經網絡模型，總結了各模型特點及應用場景。最后對網絡流量預測未來發展進行了展望。

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39601.shtml

混合現實系統可以提供虛擬信息和真實環境實時疊加的虛實融合場景,在教育培訓、文物保護、軍事仿真、裝備制造、手術醫療、展覽展示等領域具有十分廣闊的應用前景。混合現實系統首先利用標定數據構建虛擬攝像機模型,然后根據頭部跟蹤結果和虛擬攝像機位置實時繪制虛擬內容并將其疊加在真實環境中,用戶通過虛實融合場景中渲染的圖形化線索和虛擬物體特征感知其深度信息,但這一過程中存在可用于指導虛實融合場景繪制的視覺規律和感知理論匱乏、圖形化線索可提供的絕對深度信息缺失和虛擬物體的渲染維度和特征指標不足等問題,為此本文首先分析了面向虛實融合場景繪制渲染的視覺規律,然后從用戶感知的角度出發圍繞虛實融合場景中圖形化線索繪制和虛擬物體渲染等展開綜述,最后對虛實融合場景中深度感知的研究趨勢和重點進行了展望和預測。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2021&journal_id=jig

摘要 在線社交網絡中的消息流行度預測研究,對推薦、廣告、檢索等應用場景都具有非常重要的作用。近年來,深度學習的蓬勃發展和消息傳播數據的積累,為基于深度學習的流行度預測研究提供了堅實的發展基礎。現有的流行度預測研究綜述,主要是圍繞傳統的流行度預測方法展開的,而基于深度學習的流行度預測方法目前仍未得到系統性地歸納和梳理,不利于流行度預測領域的持續發展。鑒于此,該文重點論述和分析現有的基于深度學習的流行度預測相關研究,對近年來基于深度學習的流行度預測研究進行了歸納梳理,將其分為基于深度表示和基于深度融合的流行度預測方法,并對該研究方向的發展現狀和未來趨勢進行了分析展望。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3082.shtml

摘要 隨著深度學習算法在圖像分割領域的成功應用，在圖像實例分割方向上涌現出一大批優秀的算法架構.這些架構在分割效果、運行速度等方面都超越了傳統方法.本文圍繞圖像實例分割技術的最新研究進展，對現階段經典網絡架構和前沿網絡架構進行梳理總結，結合常用數據集和權威評價指標對各個架構的分割效果進行比較和分析.最后，對目前圖像實例分割技術面臨的挑戰以及可能的發展趨勢進行了展望.

//www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract12215.shtml

對流體圖像序列進行運動分析一直是流體力學、醫學和計算機視覺等領域的重要研究課題。從圖像對中提取的密集精確的速度矢量場能夠為許多領域提供有價值的信息，基于光流法的流體運動估計技術因其獨特的優勢成為一個有前途的方向。光流法可以獲得具有較高分辨率的密集速度矢量場，在小尺度精細結構的測量上有所改進，彌補了基于相關分析法的粒子圖像測速技術的不足。此外，光流方法還可以方便的引入各種物理約束，獲得較為符合流體運動特性的運動估計結果。為了全面反映基于光流法的流體運動估計算法的研究進展，本文在廣泛調研相關文獻的基礎上，對國內外具有代表性的論文進行了系統闡述。首先介紹了光流法的基本原理，然后將現有算法按照要解決的突出問題進行分類：結合流體力學知識的能量最小化函數，提高對光照變化的魯棒性，大位移估計和消除異常值。對每類方法，從問題解決過程的角度予以介紹，分析了各類突出問題中現有算法的特點和局限性。最后，總結分析了流體運動估計技術當前面臨的問題和挑戰，并對未來基于光流法的運動估計算法的研究方向和研究重點進行了展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210209&flag=1

信息論的經典結果表明，信源信道分離編碼是漸進最優的。但現代通信系統對時延、帶寬等愈發敏 感，分離設計對解碼具有無限計算能力這一假設難以成立。帶寬有限時，相對于信源信道聯合編碼，分離編 碼已被證明是次優的。傳統的聯合信源信道編碼需要復雜的編碼方案，相較之下，數據驅動的深度學習技術 則帶來了新的設計思路。適時地對相關研究成果進行總結，有助于進一步明確深度學習方法解決信源信道聯 合編碼問題的方式，為研究新的研究方向提供依據。首先介紹了基于深度學習的信源壓縮方案和端對端收發 信機模型，隨后分析不同信源類型下的兩種聯合編碼設計思路，最后探討了基于深度學習的信源信道聯合編 碼的潛在問題和未來的工作方向。

目標跟蹤一直都是計算視覺領域研究的熱點課題之一,作為計算視覺的基礎學科,其應用已經滲透到各個領域,包括智能監控、智能人機交互、無人駕駛以及軍事等方面。目標跟蹤從跟蹤對象的數量角度可分為單目標跟蹤和多目標跟蹤,其中單目標跟蹤相對簡單,除了需要解決與多目標跟蹤共性的問題(如遮擋、形變等)外,單目標跟蹤不需要考慮目標的數據關聯問題。然而,在多目標跟蹤系統中,場景更為復雜,跟蹤目標的數量和類別往往是不確定的,因此數據關聯在整個跟蹤系統中就顯得尤為重要。數據關聯是多目標跟蹤過程中的一個重要階段,國內外很多學者甚至將多目標跟蹤問題看成數據關聯問題,試圖從數據關聯過程中尋求多目標跟蹤研究方法。文中重點對多目標跟蹤過程中的數據關聯技術進行了綜述,系統地介紹了多目標跟蹤中的數據關聯技術。首先,對目標跟蹤,尤其是多目標跟蹤進行了概述,并對數據關聯的研究現狀做了描述;其次,詳細介紹了數據關聯的概念及其需要解決的問題;然后,對各種數據關聯技術進行了分析總結,包括傳統的NNDA算法、JPDA算法、基于Tracking-By-Detecting 的多目標跟蹤框架的數據關聯技術以及多目標多相機跟蹤(Multi-Target Multi-Camera Tracking,MTMCT)的數據關聯;最后,對未來多目標跟蹤的數據關聯技術的研究方向進行了展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200200041