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【簡介】自然語言處理(NLP)能夠幫助智能型機器更好地理解人類的語言，實現基于語言的人機交流。目前隨著計算能力的發展和大量語言數據的出現，推動了使用數據驅動方法自動進行語義分析的需求。由于深度學習方法在計算機視覺、自動語音識別，特別是NLP等領域取得了顯著的進步，數據驅動策略的應用已經非常的普遍。本綜述對NLP領域中所應用的深度學習進行了分類和討論。它涵蓋了NLP的核心任務和應用領域，并對深度學習方法如何推進這些領域的發展進行了細致的描述。最后我們進一步分析和比較了不同的方法和目前最先進的模型。

原文連接：//arxiv.org/abs/2003.01200

介紹

自然語言處理（NLP）是計算機科學的一個分支，能夠為自然語言和計算機之間提高溝通的橋梁。它幫助機器理解、處理和分析人類語言。NLP通過深入地理解數據的上下文，使得數據變得更有意義，這反過來又促進了文本分析和數據挖掘。NLP通過人類的通信結構和通信模式來實現這一點。這篇綜述涵蓋了深度學習在NLP領域中所扮演的新角色以及各種應用。我們的研究主要集中在架構上，很少討論具體的應用程序。另一方面，本文描述了將深度學習應用于NLP問題中時所面臨的挑戰、機遇以及效果評估方式。

章節目錄

section 2: 在理論層面介紹了NLP和人工智能，并將深度學習視為解決現實問題的一種方法。

section 3:討論理解NLP所必需的基本概念，包括各種表示法、模型框架和機器學習中的示例性問題。

section 4:總結了應用在NLP領域中的基準數據集。

section 5:重點介紹一些已經被證明在NLP任務中有顯著效果的深度學習方法。

section 6:進行總結，同時解決了一些開放的問題和有希望改善的領域。

【簡介】隨著深度表示學習的發展，強化學習（RL）已經成為了一個強大的學習框架，其可以在高維度空間中學習復雜的規則。這篇綜述總結了深度強化學習（DRL）算法，提供了采用強化學習的自動駕駛任務的分類方法，重點介紹了算法上的關鍵挑戰和在現實世界中將強化學習部署在自動駕駛方面的作用，以及最終評估，測試和加強強化學習和模仿學習健壯性的現有解決方案。

論文鏈接： //arxiv.org/abs/2002.00444

介紹：

自動駕駛(AD)系統由多個感知級任務組成，由于采用了深度學習架構，這些任務現在已經達到了很高的精度。除了感知任務之外，自主駕駛系統還包含多個其他任務，傳統的監督學習方法已經不再適用。首先，當對agent行為的預測發生變化時，從自動駕駛agent所處的環境中接收到的未來傳感器觀察到的結果，例如獲取市區最佳駕駛速度的任務。其次，監督信號（如碰撞時間（TTC），相對于agent最佳軌跡的側向誤差）表示agent的動態變化以及環境中的不確定性。這些問題都需要定義隨機損失函數來使其最大化。最后，agent需要學習當前環境新的配置參數，預測其所處的環境中每一時刻的最優決策。這表明在觀察agent和其所處環境的情況下，一個高維度的空間能夠給出大量唯一的配置參數。在這些場景中，我們的目標是解決一個連續決策的問題。在這篇綜述中，我們將介紹強化學習的概念，強化學習是一種很有前景的解決方案和任務分類方法，特別是在驅動策略、預測感知、路徑規劃以及低層控制器設計等領域。我們還重點回顧了強化學習在自動駕駛領域當中各種現實的應用。最后，我們通過闡述應用當前諸如模仿學習和Q學習等強化學習算法時所面臨的算力挑戰和風險來激勵使用者對強化學習作出改進。

章節目錄：

section2: 介紹一個典型的自動駕駛系統及其各個組件。

section3: 對深度強化學習進行介紹，并簡要討論關鍵概念。

section4: 探討在強化學習基本框架上對其進行更深層次，更加復雜的擴展。

section5: 對強化學習用于自動駕駛領域的所面臨的問題提供一個概述。

section6: 介紹將強化學習部署到真實世界自動駕駛系統中所面臨的挑戰。

section7: 總結

大數據正在成為智能交通系統(ITS)的一個研究熱點，這可以在世界各地的許多項目中看到。智能交通系統會產生大量的數據，將對智能交通系統的設計和應用產生深遠的影響，從而使智能交通系統更安全、更高效、更有利可圖。在ITS中研究大數據分析是一個蓬勃發展的領域。本文首先回顧了大數據和智能交通系統的發展歷史和特點，接著討論了ITS系統中進行大數據分析的框架，總結了ITS系統中的數據源和采集方法、數據分析方法和平臺以及大數據分析應用領域。同時介紹了大數據分析在智能交通系統中的幾個應用實例，包括道路交通事故分析、道路交通流量預測、公共交通服務規劃、個人出行路線規劃、軌道交通管理與控制、資產維護等。最后，本文討論了在ITS中應用大數據分析的一些開放性挑戰。

題目： Network Representation Learning: A Survey

摘要：

隨著信息技術的廣泛應用，信息網絡越來越受到人們的歡迎，它可以捕獲各種學科之間的復雜關系，如社交網絡、引用網絡、電信網絡和生物網絡。對這些網絡的分析揭示了社會生活的不同方面，如社會結構、信息傳播和交流模式。然而，在現實中，大規模的信息網絡往往使網絡分析任務計算昂貴或難以處理。網絡表示學習是近年來提出的一種新的學習范式，通過保留網絡拓撲結構、頂點內容和其它邊信息，將網絡頂點嵌入到低維向量空間中。這有助于在新的向量空間中方便地處理原始網絡，以便進行進一步的分析。在這項調查中，我們全面回顧了目前在數據挖掘和機器學習領域的網絡表示學習的文獻。我們提出了新的分類法來分類和總結最先進的網絡表示學習技術，根據潛在的學習機制、要保留的網絡信息、以及算法設計和方法。我們總結了用于驗證網絡表示學習的評估協議，包括已發布的基準數據集、評估方法和開源算法。我們還進行了實證研究，以比較代表性的算法對常見數據集的性能，并分析其計算復雜性。最后，我們提出有希望的研究方向，以促進未來的研究。

作者簡介：

Xingquan Zhu是佛羅里達大西洋大學計算機與電氣工程和計算機科學系的教授，在中國上海復旦大學獲得了計算機科學博士學位。曾在多家研究機構和大學工作過，包括微軟亞洲研究院(實習)、普渡大學、佛蒙特大學和悉尼科技大學。主要研究方向:數據挖掘、機器學習、多媒體系統、生物信息學。

異常檢測是一個在各個研究領域和應用領域內得到廣泛研究的重要問題。本研究的目的有兩個方面：首先，我們對基于深度學習的異常檢測的研究方法進行了系統全面的綜述。此外，我們還回顧了這些方法對不同應用領域異常的應用，并評估了它們的有效性。我們根據所采用的基本假設和方法，將最先進的研究技術分為不同的類別。在每一類中，我們概述了基本的異常檢測技術，以及它的變體，并給出了關鍵的假設，以區分正常行為和異常行為。對于我們介紹的每一類技術，我們還介紹了它們的優點和局限性，并討論了這些技術在實際應用領域中的計算復雜性。最后，我們概述了研究中的未決問題和采用這些技術時所面臨的挑戰。

題目： A survey of deep learning techniques for autonomous driving

簡介： 本文目的是研究自動駕駛中深度學習技術的最新技術。首先介紹基于AI的自動駕駛架構、CNN和RNN、以及DRL范例。這些方法為駕駛場景感知、路徑規劃、行為決策和運動控制算法奠定基礎。該文研究深度學習方法構建的模塊化“感知-規劃-執行”流水線以及將傳感信息直接映射到轉向命令的端到端系統。此外，設計自動駕駛AI架構遇到的當前挑戰，如安全性、訓練數據源和計算硬件等也進行了討論。該工作有助于深入了解深度學習和自動駕駛AI方法的優越性和局限性，并協助系統的設計選擇。

多目標跟蹤(MOT)的問題在于在一個序列中跟蹤不同目標的軌跡，通常是視頻。近年來，隨著深度學習的興起，為這一問題提供解決方案的算法受益于深度模型的表示能力。本文對利用深度學習模型解決單攝像機視頻MOT任務的作品進行了全面的綜述。提出了MOT算法的四個主要步驟，并對深度學習在每個階段的應用進行了深入的回顧。本文還對三種MOTChallenge數據集上的現有工作進行了完整的實驗比較，確定了一些最優的方法之間的相似性，并提出了一些可能的未來研究方向。