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知識圖譜以圖的方式承載著結構化的人類知識。作為將知識整合進入人工智能系統的媒介, 知識圖譜的研究日益流行。知識圖譜在眾多人工智能相關的應用上嶄露頭角, 例如問答系統、 信息檢索、 自然語言處理、 推薦系統等。然而, 傳統的深度學習不能很好地處理知識圖譜這類非歐式數據。隨著圖神經網絡的快速發展, 幾何深度學習成為建模非歐式數據的重要理論。 本文以幾何深度學習的視角, 以圖神經網絡為重點, 總結了近期基于圖神經網絡的知識圖譜關鍵技術研究進展。具體地, 本文總結了知識圖譜中知識獲取、 知識表示、 知識推理這三個較為核心的研究領域, 并展望了未來的研究方向和前景, 探討知識圖譜在航空航天軍事上的潛在應用。

//www.aeroweaponry.avic.com/CN/abstract/abstract10635.shtml

摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.

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。

摘要：視覺慣性 SLAM 指的是將視覺傳感器獲得的圖像信息與慣性傳感器測得的數據進行魯棒融合，完成同時定位與建圖的過程。視覺慣性 SLAM 作為視覺 SLAM 進行多傳感器融合的一個重要突破口，成為當下的機器人視覺 研究熱點和核心技術。對視覺 SLAM、慣性導航和視覺慣性 SLAM 進行了介紹，詳細介紹了視覺 SLAM 的框架結構和細分部分，羅列了近年來出色的視覺 SLAM 模型。最后在視覺慣性里程計的（visual inertial odometry，VIO） 基礎上，對現有的不同派別的開源視覺慣性 SLAM 進行深入分析與比較，探討視覺慣性 SLAM 的發展趨勢與動向。

作者介紹：

田紅麗，女，博士研究生，河北工業大學人工智能與數據科學學院計算機科學與技術系副教授。研究方向：嵌入式、FPGA、大數據處理。