本文包括25篇最新CV领域2020综述性论文传送。涵盖15个方向：目标检测/图像处理/姿态估计/医学影像/人脸识别等方向

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许多学习任务需要处理包含丰富元素之间关系信息的图形数据。物理系统建模、学习分子指纹、预测蛋白质界面和疾病分类需要一个模型来从图形输入中学习。在其他领域，例如从文本和图像等非结构数据中学习，对提取的结构（如句子的依赖树和图像的场景图）进行推理是一个重要的研究课题，也需要图推理模型。图神经网络 (GNN) 是神经模型，它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。近年来，图卷积网络 (GCN)、图注意力网络 (GAT)、图循环网络 (GRN) 等 GNN 的变体在许多深度学习任务上都表现出了突破性的表现。在本次调查中，我们为 GNN 模型提出了一个通用的设计流程，并讨论了每个组件的变体，系统地对应用程序进行了分类，并为未来的研究提出了四个开放性问题。

2.Deep Learning for Anomaly Detection A Review 论文分享（中）.pdf

Audit-Learning：记录自己对《代码审计》的理解和总结，对危险函数的深入分析以及在p牛的博客和代码审计圈的收获

使用Amazon评论进行情感分析 概述 使用Jure Leskovec在18年中收集集，我们创建了一个情感字典，其中包含97,436个唯一单词，它们对应于零中心浮点情感得分。 过程 我们首先对语料库中的数据进行预处理，以删除多余的信息。 我们仅使用评论文本和每个评论的星级评分。 经过预处理后，我们使用MapReduce计算每个星级（从1到5）中每个单词的频率。获得每个单词的频率后，我们编写了一种情感算法来计算每个单词的情感分数。 结果 正面的话 单词 情感分数 好的 0.152603809091 伟大的 3.78021467713 惊人的 6.8840020218 惊人 6.54080771437 完美的 5.78771983374 非同凡响 5.72747983897 精彩的 6.05087919002 最好的 3.2653374328 否定词 单词 情感分数 坏的 -5.

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A Brief Didactic Theoretical Review on Convolutional Neural Networks, Deep Belief Networks and Stacked Auto-Encoders

Synthetic Aperture Sonar A Review of Current Status.pdf

Environment, heredity and intelligence. Cambridge: Harvard educational review, 1969, 245 pp., [dollar]4.95 196 BOOK NOTES AND REVIEWS BOOK BRIEFS Environment, Heredity and Intelligence. Cambridge : Harvard Educational Review, 1969, 245 pp., $4.95. As is well known, this paperback is a collection of articles that update the heredity-environment controversy. It presents Jensen’s lengthy article first (“HOW much can we boost I& and scholastic achievement?”), reaction articles second (Ka