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最新的技術進步提高了交通運輸的質量。新的數據驅動方法為所有基于控制的系統(如交通、機器人、物聯網和電力系統)帶來了新的研究方向。將數據驅動的應用與運輸系統相結合在最近的運輸應用程序中起著關鍵的作用。本文綜述了基于深度強化學習(RL)的交通控制的最新應用。其中，詳細討論了基于深度RL的交通信號控制(TSC)的應用，這在文獻中已經得到了廣泛的研究。綜合討論了TSC的不同問題求解方法、RL參數和仿真環境。在文獻中，也有一些基于深度RL模型的自主駕駛應用研究。我們的調查廣泛地總結了這一領域的現有工作，并根據應用程序類型、控制模型和研究的算法對它們進行了分類。最后，我們討論了基于深度可編程邏輯語言的交通應用所面臨的挑戰和有待解決的問題。

【簡介】在智能交通系統中交通預測扮演著重要的角色。精準的交通預測有助于優化通行路線，指導車輛調度，緩解交通擁堵。由于道路網絡中不同區域之間復雜且動態的時空依賴關系，這一問題具有很大挑戰性。最近幾年，有大量的研究工作推進了這一領域的發展，提高了交通系統預測交通的能力。這篇論文對于近些年的交通預測發展提供了一個全面的綜述。具體來說，我們對目前的交通預測方法進行了總結，并且對它們進行了分類。然后，我們列舉了應用交通預測的常見領域，以及這些應用任務的最新進展。同時，我們也收集和整理了幾個相關的公共數據集，并分別在兩個數據集上通過對相關的交通預測方法的表現進行了評估。最后，我們對這一領域未來的發展方向進行了探討。

題目： 數據標注研究綜述

摘 要: 數據標注是大部分人工智能算法得以有效運行的關鍵環節.數據標注越準確、標注的數據量越大,算法的性能就越好.數據標注行業的發展帶動了中國許多城市和城鎮的就業,促使中國逐漸成為世界數據標注的中心.闡述 了數據標注的發展概況,包括起源、應用場景、分類和任務;列舉了目前常用的標注數據集、開源的數據標注工具 和商業數據標注平臺;提出了標注中的角色、標準和流程等數據標注規范;給出了一個情感分析場景中的數據標注 實例;描述各類主流的標注質量評估算法及其特點,并對比它們優缺點;最后,從任務、工具、數據標注質量和安全性 這 4 個方面對數據標注的研究方向和發展趨勢進行了展望.

關鍵詞: 數據標注;人工智能;眾包;大數據

【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

題目： A Survey on Network Embedding

摘要： 網絡嵌入將網絡中的節點分配給低維表示，有效地保持了網絡結構。近年來，這一新興的網絡分析范式取得了很大的進展。本文首先對網絡嵌入方法進行了分類，然后回顧了網絡嵌入方法的發展現狀，并指出了其未來的研究方向。我們首先總結了網絡嵌入的動機。討論了經典的圖嵌入算法及其與網絡嵌入的關系。隨后，我們對大量的網絡嵌入方法進行了系統的綜述，包括結構和屬性保持的網絡嵌入方法、帶邊信息的網絡嵌入方法和先進的信息保持的網絡嵌入方法。此外，還綜述了幾種網絡嵌入的評價方法和一些有用的在線資源，包括網絡數據集和軟件。最后，我們討論了利用這些網絡嵌入方法構建有效系統的框架，并指出了一些潛在的未來方向。

作者簡介： Peng Cui，清華大學計算機科學與技術系媒體與網絡實驗室副教授。

Jian Pei，現任加拿大大數據科學研究主席（Tier 1）和西蒙弗雷澤大學（Simon Fraser University）計算科學學院教授。他還是統計與精算科學系、科學院和健康科學院的副院士。他是數據科學、大數據、數據挖掘和數據庫系統等領域的知名首席研究員。他的專長是為新的數據密集型應用開發高效的數據分析技術。他被公認為計算機械協會（ACM）的研究員，他為數據挖掘的基礎、方法和應用做出貢獻，并作為電氣與電子工程師協會（IEEE）的研究員，為他的數據挖掘和知識發現做出貢獻。

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。