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圖神經網絡（GNN）在多個領域的復雜任務中已經得到成功的應用，但研究表明其易受到對抗攻擊而導致性能嚴重下降，這種脆弱性影響了包含節點分類、鏈路預測和社團探測在內的所有應用。圖對抗攻擊已經可以高效地實施，這帶來了嚴重的安全隱患和隱私問題，圖對抗防御致力于提高GNN的魯棒性和泛化能力以抵御對抗攻擊。綜述了圖對抗防御算法研究進展，首先，介紹了圖對抗防御的背景和相關概念，并對圖對抗防御研究發展脈絡進行梳理和分析。然后，根據防御算法的不同防御策略將算法分為四類，包括攻擊檢測、對抗訓練、可認證魯棒性以及免疫防御，對每類防御算法原理進行分析總結。在此基礎上，分析了每種防御算法的原理和實現，并從防御策略、目標任務、優缺點和實驗數據等方面對典型算法進行全面的比較。最后，通過對現有圖對抗防御算法全面、系統的分析，對防御算法當前存在的問題及未來發展方向進行了總結和探討，為圖對抗防御進一步的發展提供幫助。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2978.shtml

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

摘要: 鑄造產業一直是人類現代生產生活中重要的、不可替代的產業, 鑄件產品既是工業制造產品, 也是大型機械的組成部分. 隨著經濟水平和工業自動化程度的不斷提升, 人們對于鑄件的需求量呈指數爆炸式增長, 鑄件價值輻射到各行各業. 與此同時, 鑄件在鑄造、服役過程中經常會出現各種缺陷, 而傳統低效的人工檢測方法難以保障工業界對中高端鑄件的性能需求. 因此亟需對鑄件檢測技術進行革新. 本文首先對鑄件鑄造過程以及服役過程中各類缺陷的形成機理進行分析. 然后闡述了基于聲學、光學、電磁學等主流檢測技術及其常規信號處理方法、磁粉檢測技術與滲透檢測技術等其他檢測技術, 并對近年來新興的基于神經網絡的信號處理方法進行了說明. 在此基礎上, 分析了近年來鑄件缺陷無損檢測技術以及基于神經網絡的信號處理方法的研究現狀. 最后, 對鑄件缺陷無損檢測技術及應用的發展趨勢進行了展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c210161

大數據伴隨著物聯網、云計算和人工智能等技術的發展成為目前的研究熱點，并在許多領域得到了應用。蓬勃發展的航空領域具備天然的大數據土壤，受到人們越來越高的重視。近年來，學者們開始研究面向航空的大數據技術；航空公司也著手利用航空大數據為其提供服務，并將之提升至發展戰略的高度。已有研究和實踐表明，航空大數據不僅有利于降低航空公司的運營成本，而且可以提升客戶的體驗品質。首先從數據和系統性兩個角度給出了航空大數據的定義，并對相應的組織結構進行了比較系統的論述；然后從采集、存儲管理、預處理、分析和虛擬仿真與可視化五個方面詳細闡述了航空大數據中的關鍵技術，并對其中一些主要的模型和算法進行了比較分析；其次從多個方面描述了航空大數據的典型應用場景；最后深入地分析了航空大數據中存在的問題及未來的研究方向，以期對相關研究應用提供有益的參考。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2716.shtml

研究復雜網絡能控性魯棒性對包括社會網絡、生物和技術網絡等在內的復雜系統的控制和應用具有重要價值. 復雜網絡的能控性是指: 可通過若干控制節點和適當的輸入, 在有限時間內將系統狀態驅動至任意目標狀態. 能控性魯棒性則是指在受到攻擊的情況下, 復雜網絡依然維持能控性的能力. 設計具有優異能控性魯棒性的復雜網絡模型和優化實際網絡的能控性魯棒性一直是復雜網絡領域的重要研究內容. 本文首先比較了常用的能控性魯棒性定義及度量, 接著從攻擊策略的角度分析了三類攻擊的特點及效果, 包括隨機攻擊、基于特征的蓄意攻擊和啟發式攻擊. 然后比較了常見模型網絡的能控性魯棒性. 介紹了常用優化策略, 包括模型設計和重新連邊等. 目前的研究在攻擊策略和拓撲結構優化方面都取得了進展, 也為進一步理論分析提供條件. 最后總結全文并提出潛在研究方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200916

摘要 近年來,跨模態研究吸引了越來越多學者的關注,尤其是連接視覺和語言的相關課題。該文針對跨視覺和語言模態研究中的核心任務——圖像描述生成,進行文獻綜述。該文從基于視覺的文本生成框架、基于視覺的文本生成研究中的關鍵問題、圖像描述生成模型的性能評價和圖像描述生成模型的主要發展過程四個方面對相關文獻進行介紹和總結。最后,該文給出了幾個未來的重點研究方向,包括跨視覺和語言模態的特征對齊、自動化評價指標的設計以及多樣化圖像描述生成。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract2995.shtml

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

仿人智能控制是現代智能控制理論之一, 利用分層遞階的控制結構與多控制模態為強非線性、大遲滯、難建模問題提供了切實可行的解決方案, 近些年來發展迅速并且得到學術界的持續關注, 但缺乏對該理論研究進展系統性的總結. 本文通過系統的梳理仿人智能控制的理論基礎和發展脈絡, 將其劃分為三代控制模型, 分別從每一代控制模型的算法描述、研究進展與應用進展三個角度進行綜述, 同時, 結合當前的研究進展討論仿人智能控制在控制模型、結構功能、參數校正方面進一步研究的方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200007

摘要： 深度學習的可解釋性研究是人工智能、機器學習、認知心理學、邏輯學等眾多學科的交叉研究課題，其在信息推送、醫療研究、金融、信息安全等領域具有重要的理論研究意義和實際應用價值.從深度學習可解釋性研究起源、研究探索期、模型構建期3方面回顧了深度學習可解釋性研究歷史，從可視化分析、魯棒性擾動分析、敏感性分析3方面展現了深度學習現有模型可解釋性分析研究現狀，從模型代理、邏輯推理、網絡節點關聯分析、傳統機器學習模型改進4方面剖析了可解釋性深度學習模型構建研究，同時對當前該領域研究存在的不足作出了分析，展示了可解釋性深度學習的典型應用，并對未來可能的研究方向作出了展望.

摘要 大數據是經濟發展的新動能, 社會發展的新引擎, 塑造國家競爭力的戰略制高點, 對人民生活 具有重大影響. 然而隨著社會對數據價值認知的提升和大數據平臺建設的蓬勃發展, 大數據安全問題 日益成為阻礙大數據應用推廣的瓶頸. 同時, 由于大數據技術、框架仍在不斷演變當中, 研究人員對大 數據安全內涵的核心認知和關鍵特征理解還存在差異, 尚未形成相對統一的大數據安全框架. 當前亟 需對大數據安全技術發展現狀進行梳理, 為大數據安全重點問題的研究和突破提供參考. 本文結合典 型大數據系統技術框架, 圍繞大數據安全需求, 構建了大數據安全技術框架. 在此框架下, 從大數據安 全共享與可信服務、大數據平臺安全和大數據安全監管 3 個方面系統梳理了大數據安全關鍵技術的 研究現狀, 囊括了大數據業務流程和大數據系統技術框架所涉及的主要安全機制. 最后總結了大數據 安全技術有待解決的核心問題和發展趨勢.