医学图像配准中的深度学习综述论文解读

随着自动驾驶和机器人技术等实际应用的发展，人们越来越关注对3D点云的理解。虽然深度学习在基于图像的任务上取得了显著的成功，但深度神经网络在处理大量、非结构化和噪声的三维点时仍面临着许多独特的挑战。

机器阅读理解(MRC)旨在教会机器阅读和理解人类语言，这是自然语言处理(NLP)的长期目标。随着深度神经网络的爆发和上下文语言模型(CLMs)的发展，MRC的研究经历了两个重大突破。

环境感知技术是无人驾驶车辆安全的保证。 当前，关于环境感知的研究和综述很多，旨在实现无人驾驶，同时确保人类生命的安全。 但是，该技术在新时代面临着新的挑战。 这篇综述文章试图系统地总结环境感知技术，并讨论当前面临的新挑战。 为此，首先总结了几种常用的传感方法的优点，缺点和适用场合，以提供明确的选择指南。 从三个方面探讨了环境感知技术面临的新挑战：技术，外部环境和应用。 最后，文章还指出了环境感知技术的未来发展趋势和努力。

这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说，我们对目前的交通预测方法进行了总结，并且对它们进行了分类。然后，我们列举了应用交通预测的常见领域，以及这些应用任务的最新进展。

近年来，图上的无监督网络表示学习(unsupervised network representation learning，简称UNRL)方法取得了显著进展，包括灵活的随机游走方法、新的优化目标和深度架构。然而，没有一个共同基准来系统地比较嵌入方法来理解它们对于不同的图和任务的性能。我们认为，大多数的UNRL方法不是建模和利用节点的邻域，就是我们所说的节点上下文信息。这些方法在定义和对上下文的利用上有很大的不同。

多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)是机器学习中的一种学习范式，其目的是利用多个相关任务中包含的有用信息来帮助提高所有任务的泛化性能。本文从算法建模、应用和理论分析三个方面对MTL进行了综述。在算法建模方面，给出了MTL的定义，并将不同的MTL算法分为特征学习、低秩、任务聚类、任务关系学习和分解五类，并讨论了每种方法的特点。

本文综述了近年来在大间隔训练及其理论基础方面取得的进展，主要针对(非线性)深度神经网络(DNNs)，这可能是过去十年来社区中针对大规模数据最著名的机器学习模型。我们概括了从经典研究到最新DNNs分类边界的形成，总结了间隔、网络泛化和鲁棒性之间的理论联系，并全面介绍了近年来在扩大DNNs分类间隔方面所做的努力。

人脸检测是许多人脸识别和人脸分析系统的关键第一步。早期的人脸检测方法主要是基于从局部图像区域手工提取特征的基础上构建分类器，如Haar级联和梯度定向直方图。然而，这些方法还不够强大，无法对来自不受控制环境的图像实现高精度。

在人类中，注意力是所有感知和认知操作的核心属性。考虑到我们处理竞争性信息来源的能力有限，注意力机制选择、调整和关注与行为最相关的信息。