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基于人工智能技術的人機對話系統在人機交互、智能助手、智能客服、問答咨詢等多個領域應用日益廣泛,這極大地促進了自然語言理解及生成、對話狀態追蹤和端到端的深度學習模型構建等相關理論與技術的發展,并成為目前工業界與學術界共同關注的研究熱點之一。該文聚焦特定場景下的任務型對話系統,在對其基本概念進行形式化定義的基礎上,圍繞著以最少的對話輪次來獲得最佳用戶需求相匹配的對話內容為目標,針對目前存在的復雜業務場景下基于自然語言的用戶意圖的準確理解和識別、針對訓練數據的標注依賴及模型結果的可解釋性不足,以及多模態條件下對話內容的個性化生成這三個重大的技術問題和挑戰,對當前的技術與研究進展進行系統地對比分析和綜述,為進一步的研究工作奠定基礎。同時,對新一代的面向任務型的人機對話系統未來的關鍵研究方向與任務進行總結。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3199.shtml

注意力機制因其優秀的效果與即插即用的便利性，在深度學習任務中得到了越來越廣泛的應用。主要著眼于卷積神經網絡，對卷積網絡注意力機制發展過程中的各種主流方法進行介紹，并對其核心思想與實現過程進行提取與總結，同時對每種注意力機制方法進行實現，針對同型號輻射源設備實測數據進行對比實驗與結果分析，并依據主流方法的思想與實驗的結果總結并闡述了卷積網絡中的注意力機制的研究現狀與未來其發展方向。

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39969.shtml

摘要: 圖像異常檢測是計算機視覺領域的一個熱門研究課題, 其目標是在不使用真實異常樣本的情況下, 利用現有的正常樣本構建模型以檢測可能出現的各種異常圖像, 在工業外觀缺陷檢測, 醫學圖像分析, 高光譜圖像處理等領域有較高的研究意義和應用價值. 本文首先介紹了異常的定義以及常見的異常類型. 然后, 本文根據在模型構建過程中有無神經網絡的參與, 將圖像異常檢測方法分為基于傳統方法和基于深度學習兩大類型, 并分別對相應的檢測方法的設計思路、優點和局限性進行了綜述與分析. 其次, 梳理了圖像異常檢測任務中面臨的主要挑戰. 最后, 對該領域未來可能的研究方向進行了展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200956

摘要： 問題生成是指機器主動對一段文本進行提問,生成一個自然語言的問題。神經問題生成則是完全采用端到端的訓練方式,使用神經網絡完成文檔和答案到問題的轉換,是自然語言處理中一個新興而又重要的研究方向。文中首先對神經問題生成進行了簡單介紹,包括基本概念、主流框架和評價方法。接著介紹了該研究方向的關鍵問題,包括輸入建模、長文本處理、多任務學習、機器學習方法的應用、其他研究問題和改進點。最后,介紹了問題生成和問答系統的關系,以及問題生成的未來研究方向。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.201100013

自然語言生成（NLG）技術利用人工智能和語言學的方法來自動地生成可理解的自然語言文本。NLG降低了人類和計算機之間溝通的難度，被廣泛應用于機器新聞寫作、聊天機器人等領域，已經成為人工智能的研究熱點之一。首先，列舉了當前主流的NLG的方法和模型，并詳細對比了這些方法和模型的優缺點；然后，分別針對文本到文本、數據到文本和圖像到文本等三種NLG技術，總結并分析了應用領域、存在的問題和當前的研究進展；進而，闡述了上述生成技術的常用評價方法及其適用范圍；最后，給出了當前NLG技術的發展趨勢和研究難點。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24496.shtml

在自動駕駛、機器人、數字城市、以及虛擬/混合現實等應用的驅動下，三維視覺在近年來得到了廣泛的關注。三維視覺研究主要圍繞深度圖像獲取、視覺定位與制圖、三維建模及三維理解等任務而展開。本文圍繞上述三維視覺任務，對國內外研究進展進行了詳細地綜合評述和對比分析。首先，針對深度圖像獲取任務，本文從非端到端立體匹配、端到端立體匹配及無監督立體匹配三個方面對立體匹配研究進展進行了回顧，從深度回歸網絡和深度補全網絡兩個方面對單目深度估計研究進展進行了回顧。其次，針對視覺定位與制圖任務，本文從端到端視覺定位和非端到端視覺定位兩個方面對大場景下的視覺定位研究進展進行了回顧，并從視覺同步定位與地圖構建和融合其它傳感器的同步定位與地圖構建兩個方面對同步定位與地圖構建的研究進展進行了回顧。再次，針對三維建模任務，本文從深度三維表征學習、深度三維生成模型、結構化表征學習與生成模型、以及基于深度學習的三維重建等四個方面對三維幾何建模研究進展進行了回顧，并從多視RGB重建、單深度相機和多深度相機方法、以及單視圖RGB方法等三個方面對人體動態建模研究進展進行了回顧。最后，針對三維理解任務，本文從點云語義分割和點云實例分割兩個方面對點云語義理解研究進展進行了回顧。在此基礎上，本文給出了三維視覺研究的未來發展趨勢，旨在為相關研究者提供參考。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2022&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

許多自然場景圖像中都包含著豐富的文本,他們對于場景理解有著重要的作用。隨著移動互聯網技術的飛速發展,許多新的應用場景都需要利用這些文本信息,例如招牌識別和自動駕駛等。因此,自然場景文本的分析與處理也越來越成為計算機視覺領域的研究熱點之一,該任務主要包括文本檢測與識別。傳統的文本檢測和識別方法依賴于人工設計的特征和規則,且模型設計復雜、效率低、泛化性能差。近年來隨著深度學習的發展,自然場景文本檢測、自然場景文本識別以及端到端的自然場景文本檢測與識別都取得了突破性的進展,其性能和效率都得到了顯著提高。本文介紹了該領域相關的研究背景,對近幾年基于深度學習的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別的方法進行整理分類、歸納和總結,闡述了各類方法的基本思想和優缺點。并針對隸屬于不同類別下的方法,進一步論述和分析這些主要模型的算法流程、適用場景和他們的技術發展路線。此外還列舉說明了一些主流公開數據集,并對比了各個模型方法在代表性數據集上的性能情況。最后本文總結了目前不同場景數據下的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別算法的局限性以及未來的挑戰和發展趨勢。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2023&journal_id=jig

近年來，隨著web2.0的普及，使用圖挖掘技術進行異常檢測受到人們越來越多的關注.圖異常檢測在欺詐檢測、入侵檢測、虛假投票、僵尸粉絲分析等領域發揮著重要作用.本文在廣泛調研國內外大量文獻以及最新科研成果的基礎上，按照數據表示形式將面向圖的異常檢測劃分成靜態圖上的異常檢測與動態圖上的異常檢測兩大類，進一步按照異常類型將靜態圖上的異常分為孤立個體異常和群組異常檢測兩種類別，動態圖上的異常分為孤立個體異常、群體異常以及事件異常三種類型.對每一類異常檢測方法當前的研究進展加以介紹，對每種異常檢測算法的基本思想、優缺點進行分析、對比，總結面向圖的異常檢測的關鍵技術、常用框架、應用領域、常用數據集以及性能評估方法，并對未來可能的發展趨勢進行展望.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6100&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.