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隨著web技術的發展，多模態或多視圖數據已經成為大數據的主要流，每個模態/視圖編碼數據對象的單個屬性。不同的模態往往是相輔相成的。這就引起了人們對融合多模態特征空間來綜合表征數據對象的研究。大多數現有的先進技術集中于如何融合來自多模態空間的能量或信息，以提供比單一模態的同行更優越的性能。最近，深度神經網絡展示了一種強大的架構，可以很好地捕捉高維多媒體數據的非線性分布，對多模態數據自然也是如此。大量的實證研究證明了深多模態方法的優勢，從本質上深化了多模態深特征空間的融合。在這篇文章中，我們提供了從淺到深空間的多模態數據分析領域的現有狀態的實質性概述。在整個調查過程中，我們進一步指出，該領域的關鍵要素是多模式空間的協作、對抗性競爭和融合。最后，我們就這一領域未來的一些方向分享我們的觀點。

隨著高計算設備的發展，深度神經網絡(DNNs)近年來在人工智能(AI)領域得到了廣泛的應用。然而，之前的研究表明，DNN在經過策略性修改的樣本(稱為對抗性樣本)面前是脆弱的。這些樣本是由一些不易察覺的擾動產生的，但可以欺騙DNN做出錯誤的預測。受圖像DNNs中生成對抗性示例的流行啟發，近年來出現了針對文本應用的攻擊DNNs的研究工作。然而，現有的圖像擾動方法不能直接應用于文本，因為文本數據是離散的。在這篇文章中，我們回顧了針對這一差異的研究工作，并產生了關于DNN的電子對抗實例。我們對這些作品進行了全面的收集、選擇、總結、討論和分析，涵蓋了所有相關的信息，使文章自成一體。最后，在文獻回顧的基礎上，我們提出了進一步的討論和建議。

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習領域中最重要的網絡之一。由于CNN在計算機視覺和自然語言處理等諸多領域都取得了令人矚目的成就，因此在過去的幾年里，CNN受到了業界和學術界的廣泛關注。現有的綜述主要關注CNN在不同場景下的應用，并沒有從整體的角度來考慮CNN，也沒有涉及到最近提出的一些新穎的想法。在這篇綜述中，我們的目標是在這個快速增長的領域提供盡可能多的新想法和前景。不僅涉及到二維卷積，還涉及到一維和多維卷積。首先，這篇綜述首先簡單介紹了CNN的歷史。第二，我們提供CNN的概述。第三，介紹了經典的和先進的CNN模型，特別是那些使他們達到最先進的結果的關鍵點。第四，通過實驗分析，得出一些結論，并為函數選擇提供一些經驗法則。第五，介紹了一維、二維和多維卷積的應用。最后，討論了CNN的一些有待解決的問題和有發展前景的方向，為今后的工作提供參考。

命名實體識別(NER)的任務是識別提到命名實體的文本范圍，并將它們分類為預定義的類別，如人員、位置、組織等。NER是各種自然語言應用的基礎，如問題回答、文本摘要和機器翻譯。雖然早期的NER系統能夠成功地產生相當高的識別精度，但它們通常需要大量的人力來精心設計規則或特征。近年來，基于連續實值向量表示和通過非線性處理的語義組合的深度學習被應用到NER系統中，產生了最先進的性能。在這篇論文中，我們對現有的深度學習技術進行了全面的回顧。我們首先介紹NER資源，包括標記的NER語料庫和現成的NER工具。然后，我們根據一個分類法沿著三個軸對現有的作品進行了系統的分類:輸入的分布式表示、上下文編碼器和標記解碼器。接下來，我們調查了最近在新的NER問題設置和應用中應用深度學習技術的最有代表性的方法。最后，我們向讀者介紹NER系統所面臨的挑戰，并概述該領域的未來發展方向。

 創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。

本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。

有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率

題目： Advances in Collaborative Filtering and Ranking

摘要： 在這篇論文中，我們討論了協同過濾和排序的一些最新進展。第一章簡要介紹了協同過濾與排序的歷史與現狀;第二章首先討論了圖信息的點態協同過濾問題，以及我們提出的新方法如何對深度圖信息進行編碼，從而幫助現有的四種圖信息協同過濾算法;第三章介紹了協同排序的兩兩方法，以及如何將算法加速到接近線性的時間復雜度;第4章是關于新的列表方法的協作排序，以及如何更好的選擇列表方法的損失顯式和隱式反饋超過點和兩兩損失;第5章是關于我們提出的新的正則化技術——隨機共享嵌入(SSE)，以及它在6個不同的任務(包括推薦和自然語言處理)中的理論有效性和經驗有效性;第6章是我們如何在SSE的幫助下，為最先進的順序推薦模型引入個性化，這對于防止我們的個性化模型對訓練數據的過度擬合起到了重要的作用;第7章，我們總結了目前所取得的成果，并展望了未來的發展方向;第八章是所有章節的附錄。

半監督學習介于傳統監督學習和無監督學習之間，是一種新型機器學習方法，其思想是在標記樣本數量很少的情況下，通過在模型訓練中引入無標記樣本來 避免傳統監督學習在訓練樣本不足（學習不充分）時出現性能（或模型）退化的問 題。上海交通大學屠恩美和楊杰老師撰寫了一篇關于《半監督學習理論及其研究進展概述》論文，詳細闡述了最新回顧了半監督學習的發展歷程和主要理 論，并介紹了半監督學習研究的最新進展，最后結合應用實例分析了半監督學習在 解決實際問題中的重要作用。

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。

Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives

隨著在線信息量的不斷增長，推薦系統已成為克服此類信息過載的有效策略。鑒于其在許多網絡應用中的廣泛采用，以及其改善與過度選擇相關的許多問題的潛在影響，推薦系統的實用性不容小覷。近年來，深度學習在計算機視覺和自然語言處理等許多研究領域引起了相當大的興趣，不僅歸功于出色的表現，而且還具有從頭開始學習特征表征的吸引人的特性。深度學習的影響也很普遍，最近證明了它在應用于信息檢索和推薦系統研究時的有效性。顯然，推薦系統中的深度學習領域正在蓬勃發展。本文旨在全面回顧最近基于深度學習的推薦系統的研究工作。更具體地說，我們提供并設計了基于深度學習的推薦模型的分類，并提供了最新技術的綜合摘要。最后，我們擴展了當前的趨勢，并提供了有關該領域新的令人興奮的發展的新觀點。