深度学习属于人工智能领域,机器执行通常需要某种人类智能的任务。类似于大脑的基本结构,深度学习算法包括一种人工神经网络,其类似于生物脑结构。利用他们的感官模仿人类的学习过程,深入学习网络被送入(感官)数据,如文本,图像,视频或声音。这些网络在不同的任务中优于最先进的方法,因此,整个领域在过去几年中看到了指数增长。这种增长在过去几年中每年超过10,000多种出版物。例如,只有在医疗领域中的所有出版物中覆盖的搜索引擎只能在Q3 2020中覆盖所有出版物的子集,用于搜索术语“深度学习”,其中大约90%来自过去三年。因此,对深度学习领域的完全概述已经不可能在不久的将来获得,并且在不久的将来可能会难以获得难以获得子场的概要。但是,有几个关于深度学习的综述文章,这些文章专注于特定的科学领域或应用程序,例如计算机愿景的深度学习进步或在物体检测等特定任务中进行。随着这些调查作为基础,这一贡献的目的是提供对不同科学学科的深度学习的第一个高级,分类的元调查。根据底层数据来源(图像,语言,医疗,混合)选择了类别(计算机愿景,语言处理,医疗信息和其他工程)。此外,我们还审查了每个子类别的常见架构,方法,专业,利弊,评估,挑战和未来方向。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件,具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据,图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能,数据驱动,信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述,旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题,从基础到工业研究,以简明的主题部分组织,反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外,它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片(Sota)。它填补了空白,因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面,目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性:动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播,友谊的形成,友谊的形成等,另一方面,可以捕获各种复杂关系,提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。
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社交媒体网络已成为人们生活的重要方面,它是其思想,观点和情感的平台。因此,自动化情绪分析(SA)对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用,包括品牌评估,YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展,人们以不同形式发布大量信息,包括文本,照片,音频和视频。因此,传统的SA算法已变得有限,因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征,这些多模式数据流提供了新的机会,以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域,该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源,我们介绍了文本和视觉SA的全面概述,包括数据预处理,功能提取技术,情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略,并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后,我们重点介绍了最重大的挑战,并调查了一些重要的情感应用程序。
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我们提出了一种新的四管齐下的方法,在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架,彼此之叠,以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性,效率和成功完成。首先,我们使用深度卷积神经网络(CNN)系统,以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来,我们将此CNN框架扩展了对象检测,跟踪,分割与掩码RCNN框架,以及具有多模级自然语言处理(NLP)框架的场景描述。第三,我们建立了一个深入的Q学习的代理,免受压力引起的迷失方向和焦虑,能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后,我们使用了一种低计算无监督的学习技术,称为张量分解,在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构,我们建立了人工智能系统的骨干,用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用,我们设计了一种物理结构,其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入,这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征,这对救援操作至关重要在手头,以及路径规划功能,充当虚拟指南,以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时,这四种方法呈现了一种新颖的信息理解,转移和综合方法,这可能会大大提高消防员响应和功效,并降低寿命损失。
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Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.
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深度学习已被广​​泛用于医学图像分割,并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中,我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先,与传统调查相比,直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学,并为每组详细介绍了文献,我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次,本文侧重于监督和弱监督的学习方法,而不包括无监督的方法,因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法,我们分析了三个方面的文献:骨干网络的选择,网络块的设计,以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法,我们根据数据增强,转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比,本调查将文献分类为比例不同,更方便读者了解相关理由,并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。
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近年来,随着新颖的策略和应用,神经网络一直在迅速扩展。然而,尽管不可避免地会针对关键应用程序来解决这些挑战,例如神经网络技术诸如神经网络技术中仍未解决诸如神经网络技术的挑战。已经尝试通过用符号表示来表示和嵌入域知识来克服神经网络计算中的挑战。因此,出现了神经符号学习(Nesyl)概念,其中结合了符号表示的各个方面,并将常识带入神经网络(Nesyl)。在可解释性,推理和解释性至关重要的领域中,例如视频和图像字幕,提问和推理,健康信息学和基因组学,Nesyl表现出了有希望的结果。这篇综述介绍了一项有关最先进的Nesyl方法的全面调查,其原理,机器和深度学习算法的进步,诸如Opthalmology之类的应用以及最重要的是该新兴领域的未来观点。
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通过整合人类的知识和经验,人在循环旨在以最低成本培训准确的预测模型。人类可以为机器学习应用提供培训数据,并直接完成在基于机器的方法中对管道中计算机中的难以实现的任务。在本文中,我们从数据的角度调查了人类循环的现有工作,并将它们分为三类具有渐进关系:(1)从数据处理中提高模型性能的工作,(2)通过介入模型培训提高模型性能,(3)系统的设计独立于循环的设计。使用上述分类,我们总结了该领域的主要方法;随着他们的技术优势/弱点以及自然语言处理,计算机愿景等的简单分类和讨论。此外,我们提供了一些开放的挑战和机遇。本调查打算为人类循环提供高级别的摘要,并激励有兴趣的读者,以考虑设计有效的循环解决方案的方法。
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海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要,因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然,因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据,这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析,这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术,在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域,但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中,我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程,该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序,讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外,我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查,包括分类,计数,定位和细分。此外,我们对水下鱼类数据集进行了公开调查,并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解,通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程,并了解如何发展其研究,以促进他们的研究。努力。同时,它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家,以进行鱼类栖息地监测。
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随着深度学习方法的进步,如深度卷积神经网络,残余神经网络,对抗网络的进步。 U-Net架构最广泛利用生物医学图像分割,以解决目标区域或子区域的识别和检测的自动化。在最近的研究中,基于U-Net的方法在不同应用中显示了最先进的性能,以便在脑肿瘤,肺癌,阿尔茨海默,乳腺癌等疾病的早期诊断和治疗中发育计算机辅助诊断系统等,使用各种方式。本文通过描述U-Net框架来提出这些方法的成功,然后通过执行1)型号的U-Net变体进行综合分析,2)模特内分类,建立更好的见解相关的挑战和解决方案。此外,本文还强调了基于U-Net框架在持续的大流行病,严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-COV-2)中的贡献也称为Covid-19。最后,分析了这些U-Net变体的优点和相似性以及生物医学图像分割所涉及的挑战,以发现该领域的未来未来的研究方向。
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The stock market prediction has been a traditional yet complex problem researched within diverse research areas and application domains due to its non-linear, highly volatile and complex nature. Existing surveys on stock market prediction often focus on traditional machine learning methods instead of deep learning methods. Deep learning has dominated many domains, gained much success and popularity in recent years in stock market prediction. This motivates us to provide a structured and comprehensive overview of the research on stock market prediction focusing on deep learning techniques. We present four elaborated subtasks of stock market prediction and propose a novel taxonomy to summarize the state-of-the-art models based on deep neural networks from 2011 to 2022. In addition, we also provide detailed statistics on the datasets and evaluation metrics commonly used in the stock market. Finally, we highlight some open issues and point out several future directions by sharing some new perspectives on stock market prediction.
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多文件摘要(MDS)是信息聚合的有效工具,它从与主题相关文档集群生成信息和简洁的摘要。我们的调查是,首先,系统地概述了最近的基于深度学习的MDS模型。我们提出了一种新的分类学,总结神经网络的设计策略,并进行全面的最先进的概要。我们突出了在现有文献中很少讨论的各种客观函数之间的差异。最后,我们提出了与这个新的和令人兴奋的领域有关的几个方向。
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组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断,治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现,大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增,重点是特定领域的挑战,这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中,深入分析了过去五年(2017-2022)中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文,进行了深入分析,讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外,提出了潜在的未来研究方向,并总结了最先进方法的贡献。此外,还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外,我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法,从而可以改善诊断,分级,预后和癌症的治疗计划。据我们所知,以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。
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5G建筑和深度学习的融合在无线通信和人工智能领域都获得了许多研究兴趣。这是因为深度学习技术已被确定为构成5G体系结构的5G技术的潜在驱动力。因此,关于5G架构和深度学习的融合进行了广泛的调查。但是,大多数现有的调查论文主要集中于深度学习如何与特定的5G技术融合,因此,不涵盖5G架构的全部范围。尽管最近有一份调查文件似乎很强大,但对该论文的评论表明,它的结构不佳,无法专门涵盖深度学习和5G技术的收敛性。因此,本文概述了关键5G技术和深度学习的融合。讨论了这种融合面临的挑战。此外,还讨论了对未来6G体系结构的简要概述,以及如何与深度学习进行融合。
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COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性,从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测,但是它具有一些关键的差异,并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为,病原体动态,天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议,捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作,这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步,并介绍了一个概念框架来导航它们。首先,我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流,捕获了各种因素,例如有症状的在线调查,零售和商业,流动性,基因组学数据等。接下来,我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式,以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战,包括预测信息。最后,我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。
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Due to object detection's close relationship with video analysis and image understanding, it has attracted much research attention in recent years. Traditional object detection methods are built on handcrafted features and shallow trainable architectures. Their performance easily stagnates by constructing complex ensembles which combine multiple low-level image features with high-level context from object detectors and scene classifiers. With the rapid development in deep learning, more powerful tools, which are able to learn semantic, high-level, deeper features, are introduced to address the problems existing in traditional architectures. These models behave differently in network architecture, training strategy and optimization function, etc. In this paper, we provide a review on deep learning based object detection frameworks. Our review begins with a brief introduction on the history of deep learning and its representative tool, namely Convolutional Neural Network (CNN). Then we focus on typical generic object detection architectures along with some modifications and useful tricks to improve detection performance further. As distinct specific detection tasks exhibit different characteristics, we also briefly survey several specific tasks, including salient object detection, face detection and pedestrian detection. Experimental analyses are also provided to compare various methods and draw some meaningful conclusions. Finally, several promising directions and tasks are provided to serve as guidelines for future work in both object detection and relevant neural network based learning systems.
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Computer vision applications in intelligent transportation systems (ITS) and autonomous driving (AD) have gravitated towards deep neural network architectures in recent years. While performance seems to be improving on benchmark datasets, many real-world challenges are yet to be adequately considered in research. This paper conducted an extensive literature review on the applications of computer vision in ITS and AD, and discusses challenges related to data, models, and complex urban environments. The data challenges are associated with the collection and labeling of training data and its relevance to real world conditions, bias inherent in datasets, the high volume of data needed to be processed, and privacy concerns. Deep learning (DL) models are commonly too complex for real-time processing on embedded hardware, lack explainability and generalizability, and are hard to test in real-world settings. Complex urban traffic environments have irregular lighting and occlusions, and surveillance cameras can be mounted at a variety of angles, gather dirt, shake in the wind, while the traffic conditions are highly heterogeneous, with violation of rules and complex interactions in crowded scenarios. Some representative applications that suffer from these problems are traffic flow estimation, congestion detection, autonomous driving perception, vehicle interaction, and edge computing for practical deployment. The possible ways of dealing with the challenges are also explored while prioritizing practical deployment.
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使用文本,图像,音频,视频等多种方式的多模式深度学习系统,与单独的方式(即单向)系统相比,显示出更好的性能。多式联机学习涉及多个方面:表示,翻译,对齐,融合和共同学习。在当前多式联机学习状态下,假设是在训练和测试时间期间存在,对齐和无噪声。然而,在现实世界的任务中,通常,观察到一个或多个模式丢失,嘈杂,缺乏注释数据,具有不可靠的标签,并且在训练或测试中稀缺,或两者都稀缺。这种挑战是由称为多式联合学习的学习范例解决的。通过使用模态之间的知识传输,包括其表示和预测模型,通过从另一个(资源丰富的)方式利用来自另一(资源丰富的)模型的知识来帮助实现(资源差)模型的建模。共同学习是一个新兴地区,没有专注的评论,明确地关注共同学习所解决的所有挑战。为此,在这项工作中,我们对新兴的多式联合学习领域提供了全面的调查,尚未完整探讨。我们审查实施的实施,以克服一个或多个共同学习挑战,而不明确地将它们视为共同学习挑战。我们基于共同学习和相关实施解决的挑战,展示了多式联合学习的综合分类。用于包括最新的技术与一些应用程序和数据集一起审查。我们的最终目标是讨论挑战和观点以及未来工作的重要思想和方向,我们希望对整个研究界的有益,重点关注这一令人兴奋的领域。
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深度神经网络在人类分析中已经普遍存在,增强了应用的性能,例如生物识别识别,动作识别以及人重新识别。但是,此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中,对大规模数据集的需求构成了严重的挑战,因为数据收集乏味,廉价,昂贵,并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成,作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法,在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查,总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后,我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。
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