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利用深度學習方法對醫學影像數據進行處理分析，極大地促進了精準醫療和個性化醫療的快速發展。深度學習在醫學圖像領域的應用較為廣泛，具有多病種、多模態、多組學和多功能的特點。為便于對深度學習在醫學圖像處理領域的應用進行更深入有效的探索，本文系統綜述了相關研究進展。首先，從深度學習在影像基因組學中的應用出發，理清了深度學習在醫學影像領域應用的一般思路和現狀，將醫學影像領域分為智能診斷、療效評估和預測預后等3個模塊，并對模塊內的各病種進行總結，展示了深度學習各算法的優缺點及面臨的問題和挑戰。其次，對深度學習中出現的新思路、新方法以及對傳統方法的改進進行了闡述。最后，總結了該領域現階段面臨的問題，并對未來的研究方向做出了展望。基于深度學習的醫學圖像智能處理與分析雖然取得了一些有價值的研究成果，但還需要根據臨床的實際需求，將深度學習與經典的機器學習算法及無創并且高效的多組學數據結合起來，對深度學習的理論和方法進行深入研究。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210206&flag=1

近年來，機器學習發展迅速，尤其是深度學習在圖像、聲音、自然語言處理等領域取得卓越成效.機器學習算法的表示能力大幅度提高，但是伴隨著模型復雜度的增加，機器學習算法的可解釋性越差，至今，機器學習的可解釋性依舊是個難題.通過算法訓練出的模型被看作成黑盒子，嚴重阻礙了機器學習在某些特定領域的使用，譬如醫學、金融等領域. 目前針對機器學習的可解釋性綜述性的工作極少，因此，將現有的可解釋方法進行歸類描述和分析比較，一方面對可解釋性的定義、度量進行闡述，另一方面針對可解釋對象的不同，從模型的解釋、預測結果的解釋和模仿者模型的解釋3個方面，總結和分析各種機器學習可解釋技術，并討論了機器學習可解釋方法面臨的挑戰和機遇以及未來的可能發展方向.

強化學習是機器學習領域的研究熱點, 是考察智能體與環境的相互作用, 做出序列決策、優化策略并最大化累積回報的過程. 強化學習具有巨大的研究價值和應用潛力, 是實現通用人工智能的關鍵步驟. 本文綜述了強化學習算法與應用的研究進展和發展動態, 首先介紹強化學習的基本原理, 包括馬爾可夫決策過程、價值函數、探索-利用問題. 其次, 回顧強化學習經典算法, 包括基于價值函數的強化學習算法、基于策略搜索的強化學習算法、結合價值函數和策略搜索的強化學習算法, 以及綜述強化學習前沿研究, 主要介紹多智能體強化學習和元強化學習方向. 最后綜述強化學習在游戲對抗、機器人控制、城市交通和商業等領域的成功應用, 以及總結與展望.

//www.c-s-a.org.cn/csa/article/abstract/7701

摘 要 圖像自動標注技術是減少圖像數據與內容之間“語義鴻溝”的其中一種最有效途徑，對于幫助人類理解圖像內容，從海量圖像數據中檢索感興趣的信息具有重要現實意義.通過研究近20年公開發表的圖像標注文獻，總結了圖像標注模型的一般性框架；并通過該框架結合各種具體工作，分析出在圖像標注研究過程中需要解決的一般性問題；將各種圖像標注模型所采用的主要方法歸為9種類型，分別為相關模型、隱Markov模型、主題模型、矩陣分解模型、近鄰模型、基于支持向量機的模型、圖模型、典型相關分析模型以及深度學習模型，并對每種類型的圖像標注模型，按照“基本原理介紹—具體模型差異—模型總結”3個層面進行了研究與分析.此外，總結了圖像標注模型常用的一些數據集、評測指標，對一些比較著名的標注模型的性能進行了比較，并據此對各種類型的標注模型做了優缺點分析.最后，提出了圖像標注領域一些開放式問題和研究方向.

深度學習能自動從大樣本數據中學習獲得優良的特征表達,有效提升各種機器學習任務的性能,已廣泛應用于信號處理、計算機視覺和自然語言處理等諸多領域。基于深度學習的醫學影像智能計算是目前智慧醫療領域的研究熱點,其中深度學習方法已經應用于醫學影像處理、分析的全流程。由于醫學影像內在的特殊性、復雜性,特別是考慮到醫學影像領域普遍存在的小樣本問題,相關學習任務和應用場景對深度學習方法提出了新要求。本文以臨床常用的X射線、超聲、計算機斷層掃描和磁共振等4種影像為例,對深度學習在醫學影像中的應用現狀進行綜述, 特別面向圖像重建、病灶檢測、圖像分割、圖像配準和計算機輔助診斷這5大任務的主要深度學習方法的進展進行介紹,并對發展趨勢進行展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?edit_id=20200923131243001&flag=2&file_no=202006020000002&journal_id=jig

摘要： 隨著人工智能和大數據等計算機應用對算力需求的迅猛增長以及應用場景的多樣化, 異構混合并行計算成為了研究的重點。文中介紹了當前主要的異構計算機體系結構, 包括CPU/協處理器、CPU/眾核處理器、CPU/ASCI和CPU/FPGA等;簡述了異構混合并行編程模型隨著各類異構混合結構的發展而做出的改變, 異構混合并行編程模型可以是對現有的一種語言進行改造和重新實現, 或者是現有異構編程語言的擴展, 或者是使用指導性語句異構編程, 或者是容器模式協同編程。分析表明, 異構混合并行計算架構會進一步加強對AI的支持, 同時也會增強軟件的通用性。文中還回顧了異構混合并行計算中的關鍵技術, 包括異構處理器之間的并行任務劃分、任務映射、數據通信、數據訪問, 以及異構協同的并行同步和異構資源的流水線并行等。根據這些關鍵技術, 文中指出了異構混合并行計算面臨的挑戰, 如編程困難、移植困難、數據通信開銷大、數據訪問復雜、并行控制復雜以及資源負載不均衡等。最后分析了異構混合并行計算面臨的挑戰, 指出目前關鍵的核心技術需要從通用與AI專用異構計算的融合、異構架構的無縫移植、統一編程模型、存算一體化、智能化任務劃分和分配等方面進行突破。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600045

摘要： 在自然語言處理領域，信息抽取一直以來受到人們的關注.信息抽取主要包括3項子任務：實體抽取、關系抽取和事件抽取,而關系抽取是信息抽取領域的核心任務和重要環節.實體關系抽取的主要目標是從自然語言文本中識別并判定實體對之間存在的特定關系，這為智能檢索、語義分析等提供了基礎支持，有助于提高搜索效率，促進知識庫的自動構建.綜合闡述了實體關系抽取的發展歷史，介紹了常用的中文和英文關系抽取工具和評價體系.主要從4個方面展開介紹了實體關系抽取方法，包括：早期的傳統關系抽取方法、基于傳統機器學習、基于深度學習和基于開放領域的關系抽取方法，總結了在不同歷史階段的主流研究方法以及相應的代表性成果，并對各種實體關系抽取技術進行對比分析.最后，對實體關系抽取的未來重點研究內容和發展趨勢進行了總結和展望.

//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2020.20190358#1

摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。

【北京郵電大學】機器學習在材料科學中的應用綜述，Machine learning in materials science //onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/inf2.12028