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摘要： 隨著互聯網上多媒體數據的爆炸式增長,單一模態的檢索已經無法滿足用戶需求,跨模態檢索應運而生。跨模態檢索旨在以一種模態的數據去檢索另一種模態的相關數據,其核心任務是數據特征提取和不同模態間數據的相關性度量。文中梳理了跨模態檢索領域近期的研究進展,從傳統方法、深度學習方法、手工特征的哈希編碼方法以及深度學習的哈希編碼方法等角度歸納論述了跨模態檢索領域的研究成果。在此基礎上,對比分析了各類算法在跨模態檢索常用標準數據集上的性能。最后,分析了跨模態檢索研究存在的問題,并對該領域未來發展趨勢以及應用進行了展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200800165

近年來，以竊取敏感數據、破壞國家重要基礎設施為主要目標的高級持續威脅（Advanced Persistent Threat，APT）已經給國家安全帶來了嚴重的威脅。與可執行文件相比，惡意文檔具有涉及領域廣、影響范圍大、用戶防范意識不足、攻擊手段靈活多樣、難以檢測等諸多特點，已經成為實施APT攻擊的重要載體。因此有必要關注惡意文檔檢測已有的研究成果與發展趨勢。本文首先對文檔類型及其結構進行了解析，然后闡述了文檔的安全隱患、攻擊技術以及傳播途徑等。將當前惡意文檔檢測方法歸納為靜態檢測法、動態檢測法、動靜態結合檢測法以及其他相關研究等四類，分別對各類檢測方法的研究狀況、進展進行了分析和總結。最后，提出了當前惡意文檔檢測研究的性能評價方法，綜述了代表性的數據、檢測工具和平臺，并展望了未來的研究方向。

//jcs.iie.ac.cn/xxaqxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210304&flag=1

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

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

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

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

摘要：知識圖譜由Google公司提出, 作為增強其搜索功能的知識庫, 在近幾年得到了迅速發展. 隨著知識圖譜價值不斷地被發掘, 各類領域知識圖譜也迅速建設起來. 本文通過領域知識圖譜和通用知識圖譜的對比來清晰化領域知識圖譜的定義, 介紹了領域知識圖譜的架構, 并以醫學知識圖譜為例講解了領域知識圖譜的構建技術. 最后, 本文介紹了當前熱門的領域知識圖譜的發展狀況和應用, 對當前領域知識圖譜狀況進行了較為全面的總結.

題目： 數據標注研究綜述

摘 要: 數據標注是大部分人工智能算法得以有效運行的關鍵環節.數據標注越準確、標注的數據量越大,算法的性能就越好.數據標注行業的發展帶動了中國許多城市和城鎮的就業,促使中國逐漸成為世界數據標注的中心.闡述 了數據標注的發展概況,包括起源、應用場景、分類和任務;列舉了目前常用的標注數據集、開源的數據標注工具 和商業數據標注平臺;提出了標注中的角色、標準和流程等數據標注規范;給出了一個情感分析場景中的數據標注 實例;描述各類主流的標注質量評估算法及其特點,并對比它們優缺點;最后,從任務、工具、數據標注質量和安全性 這 4 個方面對數據標注的研究方向和發展趨勢進行了展望.

關鍵詞: 數據標注;人工智能;眾包;大數據