基于相似消息的流行度预测方法

社交网络中消息的流行度预测问题在很多应用领域都有着重要意义。传统的流行度预测方法包括基于特征的方法和基于点过程的方法。基于点过程的方法无法利用历史消息的信息,而基于特征的方法则使用一个统一的模型来对所有的消息进行预测,没有考虑消息的特异性。因此,该文提出了一种基于相似消息的流行度预测方法。对于待预测微博,我们从历史消息选取出与之最相似的前K条消息来进行预测。在计算消息相似度时,我们借助了文档建模领域的LDA模型来学习消息的表示。在数据集上的实验结果表明,该方法可以有效发现在传播模式上与待预测消息相似的历史消息,并在流行度预测任务上取得了比对比模型更好的预测效果。     

知识图谱构建技术综述

知识图谱在医疗、金融、农业等领域得到快速发展与广泛应用,其可以高效整合海量数据的有效信息,为实现语义智能化搜索以及知识互联打下基础。随着深度学习的发展,传统基于规则和模板的知识图谱构建技术已经逐渐被深度学习所替代。梳理知识抽取、知识融合、知识推理3类知识图谱构建技术的发展历程,重点分析基于卷积神经网络、循环神经网络等深度学习的知识图谱构建方法,并归纳现有方法的优劣性与发展思路。此外,深度学习虽然在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了较大成果,但自身存在依赖大规模样本、缺乏推理性与可解释性等缺陷,限制了其进一步发展。为此,对知识图谱应用于深度学习以改善深度学习自身缺陷的相关方法进行整理,分析深度学习的可解释性、指导性以及因果推理性,归纳知识图谱的优势以及发展的必要性。在此基础上,对知识图谱构建技术以及知识图谱应用于深度学习所面临的困难和挑战进行梳理和分析,并对该领域的发展前景加以展望。     

基于深度学习的图像超分辨率复原研究进展

图像超分辨率复原（Super resolution restoration,SR）技术是图像处理领域的研究热点,在视频监控、图像处理、刑侦分析等领域具有广泛的应用需求.近年来,深度学习在多媒体处理领域迅猛发展,基于深度学习的图像超分辨率复原技术已逐渐成为主流技术.本文主要对现有基于深度学习的图像超分辨率复原工作进行综述.从网络类型、网络结构、训练方法等方面分析现有技术的优势与不足,对其发展脉络进行梳理.在此基础上,本文进一步指出了基于深度学习的图像超分辨率复原技术的未来发展方向.     

基于传播模拟的消息流行度预测

社交网络中的消息流行度预测问题对于信息推荐和病毒式营销等应用具有重要意义。该文提出了一种基于传播模拟的消息流行度预测方法,首先使用最大熵模型学习并预测用户转发消息的概率,然后使用独立级联传播模型在真实的社会网络上模拟消息的传播过程,从而完成消息流行度的预测。该方法的优点在于更充分的利用了社会网络的结构和用户特征信息。该文在Twitter数据集上的实验结果表明,相对于基准方法,该文提出的方法具有更高的准确率和稳定性。     

时空序列预测方法综述

随着数据采集技术的进步,带有地理位置信息的时空数据迅速增长,迫切需要探索有效的时空数据建模方法。时空序列预测是时空数据建模的基础方法之一,它广泛应用于很多领域。目前缺乏对它进行综述的中文文献,因而对这些方法进行归纳和总结具有重要的研究意义。针对时空序列预测问题进行了研究,首先回顾了其应用背景和发展历程,介绍了它的相关定义及特点。然后按其类别介绍了传统的时空序列预测方法、基于传统机器学习的时空序列预测方法和基于深度学习的时空序列预测方法,并分析了这些方法的应用范围和优缺点。最后对时空序列预测未来的研究方向进行了梳理和展望,为研究者们进一步深入研究时空序列预测问题奠定了理论基础。     

基于深度学习的图像风格迁移研究进展

图像风格迁移是计算机视觉领域的一个热点研究方向。随着深度学习的兴起,图像风格迁移领域得到了突破性的发展。为了推进图像风格迁移领域的发展,对基于深度学习的图像风格迁移的现有研究方法进行综述。对基于深度学习的图像风格迁移方法进行分类和梳理,并对比分析基于卷积神经网络和基于生成对抗网络的风格迁移方法,介绍了图像风格迁移的改进性和拓展性工作,讨论了图像风格迁移领域目前面临的挑战和未来的研究方向。     

深度学习场景文本检测方法综述

自然场景文本检测对于机器理解场景等有着重要作用。近年来,随着深度学习的发展,自然场景文字检测方法也日新月异,取得了很好的检测效果。分析、总结了近年来基于深度学习的场景文字检测方法,将其归纳分类为基于回归、基于分割,以及两者混合三种类型,并对各类检测方法的优缺点进行了对比分析。介绍了场景文本检测性能指标及常用的公开数据集以及下载方式。对场景文字检测领域研究进行总结和展望,有望为深度学习场景文本检测方法提供新的研究方向。     

基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

基于深度学习的图像语义分割方法综述

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.     

基于深度元学习的小样本图像分类研究综述

深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括,并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则;分别从基于模型的深度元学习方法、基于优化的深度元学习方法以及基于度量的深度元学习方法三个方面对其中的典型模型以及最新研究进展进行详细阐述。最后,给出了现有算法在常用公开数据集上的性能表现,总结了该课题中的研究热点,并讨论了未来的研究方向。     

基于深度学习的行人轨迹预测方法综述

为了规划合理的路径以规避行人,针对行人轨迹预测的研究具有广泛的应用价值.基于手工特征的传统方法难以预测复杂场景下的行人轨迹.深度学习以人工神经网络为架构,具有强大的学习能力,在各个领域取得了显著的效果.基于深度学习的行人轨迹预测方法已逐渐发展为一种趋势.为了宏观把握基于深度学习的行人轨迹预测的研究状况,首先,对不同方法进行组织与分类,比较不同方法的优缺点,讨论不同方法在行人轨迹预测领域的应用与发展;其次,根据行人轨迹预测模型的设计差异,对比不同算法对模型性能产生的影响;最后,针对行人轨迹预测中存在的问题,对基于深度学习的行人轨迹预测方法的未来发展进行了展望.     

基于深度学习的miRNA靶位点预测研究综述

MicroRNAs(miRNAs)是一类长约22~23碱基(nt)的单链非编码RNA,在生物进化方面有着重要意义。成熟的miRNA会通过其种子序列(5’第2-8位核苷酸)与message RNAs(mRNAs)的3’UTR区域靶位点进行完全或不完全配对,实现切割mRNA及抑制mRNA翻译等功能。由于miRNA结合mRNA靶位点的机制仍未明确,因此预测miRNA靶位点的工作一直是miRNA研究领域的一大挑战和难题。实验方法虽然准确,但耗时长且昂贵。在生物信息领域,基于规则匹配的常规计算方法虽然能进行靶位点的预测,但存在着准确率偏低的问题。随着深度学习的兴起及实验验证数据及具体靶位点信息的丰富,基于深度学习的方法成为了miRNA靶位点预测领域的研究热点。首先介绍了常用的miRNA预测数据集、预测类型和常见特征;之后对预测研究中常用的深度学习模型进行阐述;接着介绍了常规的预测方法及基于深度学习的预测方法,并对这些方法进行了分类总结和性能的对比分析;最后对使用深度学习的预测工作当前存在的问题及未来的发展进行了探讨。     

深度学习在图像隐写术与隐写分析领域中的研究进展

隐写术与隐写分析是信息安全领域的热门研究方向,近年来得到了广泛的研究与快速的发展。随着深度学习新技术的兴起,深度学习也被引入到隐写术与隐写分析领域,并在方法和性能上取得了一系列突破性的研究成果。为推进基于深度学习的隐写术与隐写分析的研究,本文对目前的主要方法和代表性工作进行了归纳与探讨。对于图像隐写术与隐写分析这两个领域,本文分别各自比较了传统方法和与相关深度学习方法的异同,详细介绍了目前主要的基于深度学习的图像隐写术与隐写分析的基本原理和方法,最后讨论了基于深度学习的图像隐写术与隐写分析仍需要解决的问题及未来的研究趋势。     

面向深度学习的空气质量预测研究进展

空气污染是影响公共卫生的重要因素, 空气质量预测是空气污染预警的关键, 是近年来环境学、统计学、计算机科学等领域中的热点研究课题. 本文综述了空气质量预测方法的研究现状与进展, 尤其对近年来新发展起来的深度学习方法在空气质量预测方面的应用进行了系统分析与总结. 首先, 介绍了空气质量预测方法的演变历程和空气污染数据集. 然后, 阐述了传统空气质量预测方法. 随后, 从时间信息、时空信息、注意力机制等角度出发, 重点分析和比较了现有面向深度学习的空气质量预测方法的进展. 最后, 对空气质量预测方法的未来发展趋势进行了总结与展望.     

融合法律文本结构信息的刑事案件判决预测

近年来,法律领域的智能化引起了学界的广泛关注。选取法律领域中十分重要的法律判决预测任务作为研究重点,法律判决预测包含推荐相关法条、定罪和刑期预测等三个子任务。随着深度学习在各个领域的广泛应用,一些研究者将深度学习方法引入法律判决预测任务并取得了较好的效果。现有基于深度学习的法律判决预测方法通常是通过构建案情描述和法条之间的注意力来提升模型预测能力,或者利用三个法律判决预测子任务间的关系来提升整体的性能。但是这些工作未考虑法律文本中的多层层次化信息,如刑法第三百九十七条包含职务侵占罪和玩忽职守罪,其法条大类是渎职罪,并且每个罪行有不同的刑期。针对该问题,考虑引入法律文本的多层层次化信息用于法律判决预测任务。具体来说,对法律文本的多层结构信息进行预处理,并利用协同注意力机制将法条的多层信息融入到案情描述中,得到每个子任务的融合不同层次的法律信息的案情描述表示,从而提升司法判决预测任务的性能。在真实的法律判决预测任务公开的数据集上进行了实验,结果显示提出的融合法律文本多层结构信息的模型在法律判决预测任务上优于当前最好的模型。对法律智能化的未来和发展进行了展望。     

深度语音信号与信息处理：研究进展与展望

论文首先对深度学习进行简要的介绍,然后就其在语音信号与信息处理研究领域的主要研究方向,包括语音识别、语音合成、语音增强的研究进展进行了详细的介绍。语音识别方向主要介绍了基于深度神经网络的语音声学建模、大数据下的模型训练和说话人自适应技术;语音合成方向主要介绍了基于深度学习模型的若干语音合成方法;语音增强方向主要介绍了基于深度神经网络的若干典型语音增强方案。论文的最后我们对深度学习在语音信与信息处理领域的未来可能的研究热点进行展望。     

基于深度自编码网络的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测是提升软件质量的有效方法,而软件缺陷预测方法的预测效果与数据集自身的特点有着密切的相关性。针对软件缺陷预测中数据集特征信息冗余、维度过大的问题,结合深度学习对数据特征强大的学习能力,提出了一种基于深度自编码网络的软件缺陷预测方法。该方法首先使用一种基于无监督学习的采样方法对6个开源项目数据集进行采样,解决了数据集中类不平衡问题;然后训练出一个深度自编码网络模型。该模型能对数据集进行特征降维,模型的最后使用了三种分类器进行连接,该模型使用降维后的训练集训练分类器,最后用测试集进行预测。实验结果表明,该方法在维数较大、特征信息冗余的数据集上的预测性能要优于基准的软件缺陷预测模型和基于现有的特征提取方法的软件缺陷预测模型,并且适用于不同分类算法。     

基于宽度学习的结构沉降预测

结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。     

三维人体姿态估计研究综述

三维人体姿态估计在本质上是一个分类问题和回归问题,主要通过图像估计人体的三维姿态。基于传统方法和深度学习方法的三维人体姿态估计是当前研究的主流方法。按照传统方法到深度学习方法的顺序对近年来三维人体姿态估计方法进行系统介绍,从而了解传统方法通过生成和判别等方法得到人体姿态的众多要素完成三维人体姿态的估计。基于深度学习的三维人体姿态估计方法主要通过构建神经网络,从图像特征中回归出人体姿态信息,大致可以分为基于直接回归方法、基于2D信息方法和基于混合方法的三维人体姿态估计这三类。最后对当前三维人体姿态估计研究所面临的困难与挑战进行阐述,并对未来的研究趋势做出展望。