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視頻目標檢測是為了解決每一個視頻幀中出現的目標如何進行定位和識別的問題。相比于圖像目標檢測，視頻具有高冗余度的特性，其中包含了大量的時空局部信息。隨著深度卷積神經網絡在靜態圖像目標檢測領域的迅速普及，在性能上相較于傳統方法顯示出了非常大的優越性，并逐步在基于視頻的目標檢測任務上也發揮了應有的作用。但現有的視頻目標檢測算法仍然面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、保持視頻序列的時空一致性、檢測模型輕量化等關鍵技術的挑戰。針對上述問題和挑戰，本文在調研大量文獻的基礎上系統地對基于深度學習的視頻目標檢測算法進行了總結。從基于光流、檢測等基礎方法對這些算法進行了分類，從骨干網絡、算法結構、數據集等角度細致探究了這些方法，結合在ImageNet VID等數據集上的實驗結果，分析了該領域具有代表性算法的性能優勢和劣勢，以及算法之間存在的聯系，對視頻目標檢測中待解決的問題與未來研究方向進行了闡述和展望。視頻目標檢測已成為眾多的計算機視覺領域學者追逐的熱點，將來會有更加高效，精度更高的算法被相繼提出，其發展方向也會越來越好。

行人檢測技術在智能交通系統,智能安防監控等領域表現出了極高的應用價值,已經成為計算機視覺領域的重要研究方向之一。得益于深度學習的飛速發展,基于深度卷積神經網絡的通用目標檢測模型被不斷擴展應用到行人檢測領域,并取得了良好的性能。但是由于行人目標內在的特殊性、復雜性,特別是考慮到復雜場景下的行人遮擋、尺度變化等問題,深度學習方法也面臨著嚴峻的挑戰。本文針對上述問題,以基于深度學習的行人檢測技術為研究對象,在充分調研文獻的基礎上,分別從基于錨點框、基于無錨點框以及通用技術改進(例如損失函數,非極大值抑制等)三個角度,對各類行人檢測算法進行細分,并選取具有代表性的方法進行詳細介紹和對比分析。此外,本文對行人檢測的通用數據集進行了詳細的介紹,對該領域先進算法的性能進行了對比分析,對行人檢測中待解決的問題與未來的研究方向做出預測和展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2020&journal_id=jig

摘要 隨著深度學習算法在圖像分割領域的成功應用，在圖像實例分割方向上涌現出一大批優秀的算法架構.這些架構在分割效果、運行速度等方面都超越了傳統方法.本文圍繞圖像實例分割技術的最新研究進展，對現階段經典網絡架構和前沿網絡架構進行梳理總結，結合常用數據集和權威評價指標對各個架構的分割效果進行比較和分析.最后，對目前圖像實例分割技術面臨的挑戰以及可能的發展趨勢進行了展望.

//www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract12215.shtml

信息論的經典結果表明，信源信道分離編碼是漸進最優的。但現代通信系統對時延、帶寬等愈發敏 感，分離設計對解碼具有無限計算能力這一假設難以成立。帶寬有限時，相對于信源信道聯合編碼，分離編 碼已被證明是次優的。傳統的聯合信源信道編碼需要復雜的編碼方案，相較之下，數據驅動的深度學習技術 則帶來了新的設計思路。適時地對相關研究成果進行總結，有助于進一步明確深度學習方法解決信源信道聯 合編碼問題的方式，為研究新的研究方向提供依據。首先介紹了基于深度學習的信源壓縮方案和端對端收發 信機模型，隨后分析不同信源類型下的兩種聯合編碼設計思路，最后探討了基于深度學習的信源信道聯合編 碼的潛在問題和未來的工作方向。

數據融合是最大程度發揮大數據價值的關鍵，深度學習是挖掘數據深層特征信息的技術利器，基于深度學習的數據融合能夠充分挖掘大數據潛在價值，從新的深度和廣度拓展對世界的探索和認識。本文綜述了近幾年基于深度學習的數據融合方法的相關文獻，以此了解深度學習在數據融合中應用所具有的優勢。首先，分類闡述常見的數據融合方法，同時指出這些方法的優點和不足；接著，從基于深度學習特征提取的數據融合方法、基于深度學習融合的數據融合方法、基于深度學習全過程的數據融合方法三個方面對基于深度學習的數據融合方法進行分析，并做了對比研究與總結；最后，總結全文，討論了深度學習在數據融合中應用的難點和未來需要進一步研究的問題。

//kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=JSGG20201119008&v=UVJbamaWiqPhx%25mmd2F%25mmd2BOu5dHCwhPPmxv19yW5mC2ZX1%25mmd2Bqh0bZ9gpg2gmEH78ZzOsc7eT

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39198.shtml

近年來，深度學習技術被廣泛應用于各個領域，基于深度學習的預處理模型將自然語言處理帶入一個新時代。預訓練模型的目標是如何使預訓練好的模型處于良好的初始狀態，在下游任務中達到更好的性能表現。對預訓練技術及其發展歷史進行介紹，并按照模型特點劃分為基于概率統計的傳統模型和基于深度學習的新式模型進行綜述；簡要分析傳統預訓練模型的特點及局限性，重點介紹基于深度學習的預訓練模型，并針對它們在下游任務的表現進行對比評估；梳理出具有啟發意義的新式預訓練模型，簡述這些模型的改進機制以及在下游任務中取得的性能提升；總結目前預訓練的模型所面臨的問題，并對后續發展趨勢進行展望。

我們生活在一個由大量不同模態內容構建而成的多媒體世界中，不同模態信息之間具有高度的相關性和互補性，多模態表征學習的主要目的就是挖掘出不同模態之間的共性和特性，產生出可以表示多模態信息的隱含向量.該文章主要介紹了目前應用較廣的視覺語言表征的相應研究工作，包括傳統的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于語言模型的預訓練的方法.目前比較好的思路和解決方案是將視覺特征語義化然后與文本特征通過一個強大的特征抽取器產生出表征，其中Transformer[1]作為主要的特征抽取器被應用表征學習的各類任務中.文章分別從研究背景、不同研究方法的劃分、測評方法、未來發展趨勢等幾個不同角度進行闡述.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6125&flag=1

近年來，隨著web2.0的普及，使用圖挖掘技術進行異常檢測受到人們越來越多的關注.圖異常檢測在欺詐檢測、入侵檢測、虛假投票、僵尸粉絲分析等領域發揮著重要作用.本文在廣泛調研國內外大量文獻以及最新科研成果的基礎上，按照數據表示形式將面向圖的異常檢測劃分成靜態圖上的異常檢測與動態圖上的異常檢測兩大類，進一步按照異常類型將靜態圖上的異常分為孤立個體異常和群組異常檢測兩種類別，動態圖上的異常分為孤立個體異常、群體異常以及事件異常三種類型.對每一類異常檢測方法當前的研究進展加以介紹，對每種異常檢測算法的基本思想、優缺點進行分析、對比，總結面向圖的異常檢測的關鍵技術、常用框架、應用領域、常用數據集以及性能評估方法，并對未來可能的發展趨勢進行展望.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6100&flag=1

題目： 基于深度學習的主題模型研究

摘要： 主題模型作為一個發展二十余年的研究問題，一直是篇章級別文本語義理解的重要工具．主題模型善于從一組文檔中抽取出若干組關鍵詞來表達該文檔集的核心思想，因而也為文本分類、信息檢索、自動摘要、文本生成、情感分析等其他文本分析任務提供重要支撐．雖然基于三層貝葉斯網絡的傳統概率主題模型在過去十余年已被充分研究，但隨著深度學習技術在自然語言處理領域的廣泛應用，結合深度學習思想與方法的主題模型煥發出新的生機．研究如何整合深度學習的先進技術，構建更加準確高效的文本生成模型成為基于深度學習主題建模的主要任務．本文首先概述并對比了傳統主題模型中四個經典的概率主題模型與兩個稀疏約束的主題模型．接著對近幾年基于深度學習的主題模型研究進展進行綜述，分析其與傳統模型的聯系、區別與優勢，并對其中的主要研究方向和進展進行歸納、分析與比較．此外，本文還介紹了主題模型常用公開數據集及評測指標．最后，總結了主題模型現有技術的特點，并分析與展望了基于深度學習的主題模型的未來發展趨勢。

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。