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【簡介】在智能交通系統中交通預測扮演著重要的角色。精準的交通預測有助于優化通行路線，指導車輛調度，緩解交通擁堵。由于道路網絡中不同區域之間復雜且動態的時空依賴關系，這一問題具有很大挑戰性。最近幾年，有大量的研究工作推進了這一領域的發展，提高了交通系統預測交通的能力。這篇論文對于近些年的交通預測發展提供了一個全面的綜述。具體來說，我們對目前的交通預測方法進行了總結，并且對它們進行了分類。然后，我們列舉了應用交通預測的常見領域，以及這些應用任務的最新進展。同時，我們也收集和整理了幾個相關的公共數據集，并分別在兩個數據集上通過對相關的交通預測方法的表現進行了評估。最后，我們對這一領域未來的發展方向進行了探討。

模態是指事物發生或存在的方式，如文字、語言、聲音、圖形等。多模態學習是指學習多個模態中各個模態的信息，并且實現各個模態的信息的交流和轉換。多模態深度學習是指建立可以完成多模態學習任務的神經網絡模型。多模態學習的普遍性和深度學習的熱度賦予了多模態深度學習鮮活的生命力和發展潛力。旨在多模態深度學習的發展前期，總結當前的多模態深度學習，發現在不同的多模態組合和學習目標下，多模態深度學習實現過程中的共有問題，并對共有問題進行分類，敘述解決各類問題的方法。具體來說，從涉及自然語言、視覺、聽覺的多模態學習中考慮了語言翻譯、事件探測、信息描述、情緒識別、聲音識別和合成，以及多媒體檢索等方面研究，將多模態深度學習實現過程中的共有問題分為模態表示、模態傳譯、模態融合和模態對齊四類，并對各問題進行子分類和論述，同時列舉了為解決各問題產生的神經網絡模型。最后論述了實際多模態系統，多模態深度學習研究中常用的數據集和評判標準，并展望了多模態深度學習的發展趨勢。

摘要 ： 零樣本圖像分類指訓練集和測試集在數據的類別上沒有交集的情況下進行圖像分類 . 該技術 是解決類別標簽缺失問題的一種有效手段 , 因此受到了日益廣泛的關注 . 自提出此問題至今 , 零樣本 圖像分類的研究已經大致有十年時間 . 本文系統地對過去十年中零樣本圖像分類技術的研究進展進行 了綜述 , 主要包括以下 4 個方面 . 首先介紹零樣本圖像分類技術的研究意義及其應用價值 , 然后重點 總結和歸納零樣本圖像分類的發展過程和研究現狀 , 接下來介紹常用的數據集和評價準則 , 以及與零 樣本學習相關的技術的區別和聯系 , 最后分析有待深入研究的熱點與難點問題 , 并對未來的發展趨勢 進行了展望 .

關鍵詞： 零樣本圖像分類 , 屬性 , 詞向量 , 跨模態映射 , 領域適應學習

人機對話系統能夠讓機器通過人類語言與人進行交互,是人工智能領域的一項重要工作。因其在虛擬助手和社交聊天機器人等領域的商業價值而廣受工業界和學術界的關注。近年來,互聯網社交數據快速增長促進了數據驅動的開放領域對話系統研究,尤其是將深度學習技術應用到其中取得了突破性進展。基于深度學習的開放領域對話系統使用海量社交對話數據,通過檢索或者生成的方法建立對話模型學習對話模式。將深度學習融入檢索式系統中研究提高對話匹配模型的效果,將深度學習融入生成式系統中構建更高質量的生成模型,成為了基于深度學習的開放領域對話系統的主要任務。本文對近幾年基于深度學習的開放領域對話系統研究進展進行綜述,梳理、比較和分析主要方法,整理其中的關鍵問題和已有解決方案,總結評測指標,展望未來研究趨勢。