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題目： Generative Adversarial Networks in Digital Pathology: A Survey on Trends and Future Potential

摘要： 近年來，數字病理學領域的圖像分析越來越受到人們的重視。高質量的全幻燈片掃描儀的使用，使快速獲取大量的圖像數據，顯示廣泛的背景和微觀的尾巴在同一時間。同時，新的機器學習算法提高了圖像分析方法的性能。在這篇論文中，我們關注一類特別強大的架構，稱為生成對抗網絡(GANs)，應用于組織學圖像數據。除了提高性能之外，GANs還支持這個領域的應用場景，這在以前是很難解決的。然而，GANs可能表現出引入偏差的潛在可能。在此，我們總結了廣義標記法的最新發展，介紹了廣義標記法的主要應用，并對一些有前途的方法及其可能的應用前景進行了展望。此外，我們還確定了當前不可用的具有未來應用潛力的方法。

題目： A Survey on Edge Intelligence

簡介：

邊緣智能是指一組連接的系統和設備，用于在靠近基于人工智能捕獲數據的位置進行數據收集，緩存，處理和分析。邊緣智能的目的是提高數據處理的質量和速度，并保護數據的隱私和安全性。盡管最近出現，從2011年到現在，這個研究領域在過去五年中顯示出爆炸性增長。在本文中，我們對有關邊緣智能的文獻進行了全面的調查。我們首先根據與擬議和部署的系統有關的理論和實踐結果，確定邊緣智能的四個基本組成部分，即邊緣緩存，邊緣訓練，邊緣推理和邊緣卸載。然后，我們通過檢查四個組成部分每個的研究結果和觀察結果，來對解決方案的狀態進行系統的分類，并提出一種分類法，其中包括實際問題，采用的技術和應用目標。對于每個類別，我們從采用的技術，目標，性能，優點和缺點等方面詳細闡述，比較和分析文獻。本調查文章全面介紹了邊緣智能及其應用領域。此外，我們總結了新興研究領域的發展和當前的最新技術，并討論了重要的開放性問題以及可能的理論和技術解決方案。

論文題目

邊緣計算:對當前計劃的全面調查和可持續邊緣計算發展的路線圖：Edge Computing: A Comprehensive Surveyof Current Initiativesand a Roadmap for a Sustainable Edge Computing Development

論文關鍵詞

邊緣計算、計算范式、工業4.0、物聯網、可持續性

論文摘要

邊緣計算是一種新的分布式云計算范例，其中計算和存儲功能已推向網絡的拓撲邊緣。然而，不同的倡議促進了各種標準和實施。在邊緣計算的參考體系結構模型的引領下，當前的計劃通過探索性內容分析進行了分析。我們將為該領域提供兩個主要貢獻，首先，介紹當前舉措的特點，其次，介紹可持續邊緣計算的路線圖，將可持續發展的三個方面與邊緣計算的四個交叉關注聯系起來。調查結果表明，大多數計劃都是國際組織的軟件開發項目。當前重要的分支是電信和工業部門；最受關注的是網絡虛擬化層。該路線圖揭示了與可持續發展相關的EdgeComputing的大量機會和風險；例如可再生能源的使用，偏差，新的業務模式，能耗的增加和減少，響應能力，監控和可追溯性。

論文作者

Andrea Hamm，來自德國柏林Weizenbaum網絡協會，柏林工業大學 Alexander Willner，來自柏林工業大學，德國柏林弗勞恩霍夫研究所 Ina Schieferdecker，來自德國柏林Weizenbaum網絡協會，柏林工業大學

題目： Attention Models in Graphs: A Survey

摘要： 圖結構數據自然地出現在許多不同的應用領域。通過將數據表示為圖形，我們可以捕獲實體（即節點）以及它們之間的關系（即邊）。許多有用的見解可以從圖形結構的數據中得到，這一點已被越來越多的關注于圖形挖掘的工作所證明。然而，在現實世界中，圖可以是大的-有許多復雜的模式-和噪聲，這可能會給有效的圖挖掘帶來問題。解決這一問題的一個有效方法是將“注意力”融入到圖挖掘解決方案中。注意機制允許一個方法關注圖中與任務相關的部分，幫助它做出更好的決策。在這項工作中，我們對圖形注意模型這一新興領域的文獻進行了全面而集中的調查。我們介紹了三個直觀的分類組現有的工作。它們基于問題設置（輸入和輸出類型）、使用的注意機制類型和任務（例如，圖形分類、鏈接預測等）。我們通過詳細的例子來激勵我們的分類法，并使用每種方法從一個獨特的角度來調查競爭方法。最后，我們強調了該領域的幾個挑戰，并討論了未來工作的前景。

作者簡介： Ryan A. Rossi，目前在Adobe Research工作，研究領域是機器學習；涉及社會和物理現象中的大型復雜關系（網絡/圖形）數據的理論、算法和應用。在普渡大學獲得了計算機科學博士和碩士學位。

Nesreen K. Ahmed，英特爾實驗室的高級研究員。她在普渡大學計算機科學系獲得博士學位，在普渡大學獲得統計學和計算機科學碩士學位。研究方向是機器學習和數據挖掘，涵蓋了大規模圖挖掘、統計機器學習的理論和算法，以及它們在社會和信息網絡中的應用。

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。

11月6日，中國通信標準化協會（CCSA）物聯網（TC10）第二十三次全會在許昌召開。在當天的“5G與C-V2X研討會”上，中國聯通攜手中興通訊(ZTE Corporation， 0763.HK / 000063.SZ)并協同其他廠家正式發布了《“物聯網+區塊鏈”應用與發展白皮書》。 　　

該白皮書由CCSA TC10 物聯網區塊鏈子工作組組織研究與制訂，經過子工作組的區塊鏈專家們的深入研討與修訂，最終完成并向業界發布。白皮書基于對區塊鏈技術特點、產業情況、與物聯網融合的分析，從區塊鏈對物聯網網絡發展的促進、對物聯網平臺能力的提升等方面進行了闡述，梳理了區塊鏈賦能物聯網行業的各領域應用案例，對區塊鏈與物聯網融合發展提出了建議。

論文題目： A Survey on Edge Computing Systems and Tools

論文摘要： 在物聯網和5G通信的愿景驅動下，邊緣計算系統在網絡邊緣集成了計算，存儲和網絡資源，以提供計算基礎架構，從而使開發人員能夠快速開發和部署邊緣應用程序。 如今，邊緣計算系統已在業界和學術界引起了廣泛關注。 為了探索新的研究機會并幫助用戶選擇適合特定應用的邊緣計算系統，本調查報告對現有邊緣計算系統進行了全面概述，并介紹了代表性的項目。 根據開放源代碼工具的適用性進行了比較。 最后，我們重點介紹了邊緣計算系統的能源效率和深度學習優化。 本次調查還研究了用于分析和設計邊緣計算系統的未解決問題。

論文題目： Blockchain for Future Smart Grid: A Comprehensive Survey

論文摘要： 智能電網的概念已被引入，作為常規電網的新視野，以尋求一種整合綠色和可再生能源技術的有效方法。通過這種方式，連接互聯網的智能電網（也稱為能源互聯網）也正在作為一種創新的方法出現，以確保隨時隨地的能源供應。這些發展的最終目標是建立一個可持續發展的社會。但是，對于傳統的集中式網格系統而言，集成和協調大量不斷增長的連接可能是一個具有挑戰性的問題。因此，智能電網正在從其集中形式轉變為分散式拓撲。另一方面，區塊鏈具有一些出色的功能，使其成為智能電網范例的有前途的應用程序。本文旨在對區塊鏈在智能電網中的應用進行全面的調查。因此，我們確定了可以通過區塊鏈解決的智能電網場景的重大安全挑戰。然后，我們提出了許多基于區塊鏈的最新研究成果，這些研究成果發表在不同的文獻中，涉及智能電網領域的安全問題。我們還總結了最近出現的幾個相關的實用項目，試驗和產品。最后，我們討論了將區塊鏈應用于智能電網安全問題的基本研究挑戰和未來方向。