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作為機器人技能學習中的一個重要分支, 模仿學習近年來在機器人系統中得到了廣泛的應用. 模仿學習能夠將人類的技能以一種相對直接的方式遷移到機器人系統中, 其思路是先從少量示教樣本中提取相應的運動特征, 然后將該特征泛化到新的情形. 本文針對機器人運動軌跡的模仿學習進行綜述. 首先 詳細解釋模仿學習中的技能泛化、收斂性和外插等基本問題; 其次從原理上對動態運動基元、概率運動基元和核化運動基元等主要的模仿學習算法進行介紹; 然后深入地討論模仿學習中姿態和剛度矩陣的學習問題、協同和不確定性預測的問題以及人機交互中的模仿學習等若干關鍵問題; 最后本文探討了結合因果推理的模仿學習等幾個未來的發展方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c210033

對話系統作為人機交互的重要方式，有著廣泛的應用前景。現有的對話系統專注于解決語義一致性和內容豐富性等問題，對于提高人機交互以及產生人機共鳴方向的研究關注度不高。如何讓生成的語句在具有語義相關性的基礎上更自然地與用戶交流是當前對話系統面臨的主要問題之一。首先對對話系統進行了整體情況的概括。接著介紹了情感對話系統中的對話情緒感知和情感對話生成兩大任務，并分別調研歸納了相關方法。對話情緒感知任務大致分為基于上下文和基于用戶信息兩類方法。情感對話生成的方法包括規則匹配算法、指定情感回復的生成模型和不指定情感回復的生成模型，并從情緒數據類別和模型方法等方面進行了對比分析。然后總結整理了兩大任務下數據集的特點和鏈接便于后續的研究，并歸納了當前情感對話系統中不同的評估方法。最后對情感對話系統的工作進行了總結和展望。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2684.shtml

摘要: 人臉親子關系驗證即通過給定的不同人的兩幅人臉圖像判斷其是否具有親子關系, 是計算機視覺和機器學習領域中一個重要的研究問題, 在丟失兒童尋找、社會媒體分析、圖像自動標注等領域具有廣泛的應用價值. 隨著人臉親子關系驗證問題受到越來越多的關注, 其在多個方面都得到了相應的發展, 本文對人臉親子關系驗證方法做了綜述整理. 首先, 簡要介紹了人臉親子關系驗證在近十年的研究現狀, 隨后對問題進行了定義并討論其面臨的挑戰. 接下來, 匯總了常用的親子數據庫, 對數據庫屬性做了詳細的總結和對比. 然后, 對人臉親子關系驗證方法進行了分類總結、對比, 以及不同方法的性能表現. 最后, 展望了人臉親子關系驗證今后可能的研究方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c201023

摘要： 當前,以網絡數據為代表的跨媒體數據呈現爆炸式增長的趨勢,呈現出了跨模態、跨數據源的復雜關聯及動態演化特性,跨媒體分析與推理技術針對多模態信息理解、交互、內容管理等需求,通過構建跨模態、跨平臺的語義貫通與統一表征機制,進一步實現分析和推理以及對復雜認知目標的不斷逼近,建立語義層級的邏輯推理機制,最終實現跨媒體類人智能推理。文中對跨媒體分析推理技術的研究背景和發展歷史進行概述,歸納總結視覺-語言關聯等任務的關鍵技術,并對研究應用進行舉例。基于已有結論,分析目前跨媒體分析領域所面臨的關鍵問題,最后探討未來的發展趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200086

深度強化學習主要被用來處理感知-決策問題，已經成為人工智能領域重要的研究分支。概述了基于值函數和策略梯度的兩類深度強化學習算法，詳細闡述了深度Q網絡、深度策略梯度及相關改進算法的原理，并綜述了深度強化學習在視頻游戲、導航、多智能體協作以及推薦系統等領域的應用研究進展。最后，對深度強化學習的算法和應用進行展望，針對一些未來的研究方向和研究熱點給出了建議。

近年來,三維人臉識別研究取得了較大進展.相比 二維人臉識別,三維人臉識別更具有優勢,主要特點是在識 別中利用了三維形狀數據.該文首先根據三維形狀數據的 來源,將三維人臉識別分為基于彩色圖像的三維人臉識別、 基于高質 量 三 維 掃 描 數 據 的 三 維 人 臉 識 別、基 于 低 質 量 RGBＧD圖像的三維人臉識別,分別闡述了各自具有代表性 的方法及其優缺點;其次分析了深度學習在三維人臉識別 中的應用方式;然后分析了三維人臉數據與二維圖像在雙 模態人臉識別中的融合方法,并介紹了常用的三維人臉數 據庫;最后 討 論 了 三 維 人 臉 識 別 面 臨 的 主 要 困 難 及 發 展 趨勢.

//jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2021/V61/I1/77

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

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

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.