自动驾驶计算机视觉研究综述英文版，阐述了自动驾驶计算机视觉研究综述：难题、数据集与前沿成果。资料来自网络，请用于个人学习，若侵犯到您的权益，请联系363509627@qq.com,我会尽快删除。

车载自组织网络（VANET）旨在通过启用车对车（V2V）和车对基础设施（V2I）通信来改善交通安全应用。 在VANET中，每辆车都在它们之间交换信息，因此，高密度的车辆会导致拥塞问题。 在这种情况下，已经设计了媒体访问控制（MAC）协议，以最小的传输冲突来改善车辆与路边组件之间的实时通信。 由于VANET的特性，在MAC层保持通信是冲突控制方案中的关键挑战。 因此，它导致通信期间的端到端延迟和数据包丢失。 为了解决这些关键挑战，欧洲电信标准协会（ETSI）已对分散式拥塞控制（DCC）机制进行了创新。 本文描述了拥塞控制中涉及的各种关键挑战。 另外，详细描述了可用的解决方案及其局限性。 本文着重于通过DCC机制使用不同的传输参数（如数据传输，速率传输，功率传输和敏感传输）来控制信道负载。

【摘要】 在分析支持向量机原理的基础上，分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述，并讨论了SVM的优点和不足，展望了其应用研究的前景。 【Abstract】 The paper reviews the principles of SVM and then overviews its application research such as face detection, verification and identification, speaker/speech identification, character/script identification, image processing, and other applications. In the conclusion section, it discusses the advantages and shortcomings of SVM and looks forward to its attractive application research prospect.

CT重建中投影矩阵模型

本文介绍了深度伪造的背景及深度伪造内容生成原理，概述和分析了针对不同类型伪造内容（图像、视频、音频等）的检测方法和数据集，最后展望了深度伪造检测和防御未来的研究方向和面临的挑战。

目前随着人工智能领域的兴起以及人们对数据存储和计算的强烈需求，迫切需要存储器的改进和类似于人脑的高效存储运算效率。所以，相变存储器及其用于神经形态计算的研究是极具价值的。相变存储材料(PCMs)受到激发时所产生的电阻值变化可以用来建立尖峰神经网络从而实现模拟神经形态计算系统。本文介绍了相变存储器物理机制，其中包括相变材料的相变原理及主要性能特征，重点叙述了相变存储器在优化存储与计算方向的研究进展和应用，进而为该领域未来的发展方向提供参考。

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，有着广阔的应用前景，开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义，文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来，具体分析了深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等深度学习模型，对各个深度学习模型的改进型模型逐一对比分析。总结近年来深度学习在人脸识别、医学图像识别、遥感图像分类等图像识别应用领域取得的研究成果并探讨了已有研究值得商榷之处，对深度学习在图像识别领域中的发展趋势进行探讨，指出有效使用迁移学习技术识别小样本数据，使用非监督与半监督学习对图像进行识别，如何对视频图像进行有效识别以及强化模型的理论性等是该领域研究的进一步方向。

作为一个十余年来快速发展的崭新领域，深度学习受到了越来越多研究者的关注，它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势．深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些表示具有良好的泛化能力．它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题．且随着训练数据集数量的显著增长以及芯片处理能力的剧增，它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然，因此也促进了人工智能的发展．深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法，深层神经网络是目前的主要形式，其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织，而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构．卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度，减少训练参数的数目，使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性，并具有强鲁棒性和容错能力，且也易于训练和优化．基于这些优越的特性，它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络．该文首先概述了卷积神经网络的发展历史，然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构．接着，详细分析了卷积神经网络的结构，包括卷积层、池化层、全连接层，它们发挥着不同的作用．然后，讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络．同时，还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具．此外，该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例，对卷积神经网络的应用作了归纳．卷积神经网络与递归神经 网络的集成是一个途径．为了给读者以尽可能多的借鉴，该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响．最后，给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若干问题

循环神经网络(RNN)是一类非常强大的用于处理和预测序列数据的神经网络模型。循环结构的神经网络克服了传统机器学习方法对输入和输出数据的许多限制,使其成为深度学习领域中一类非常重要的模型。RNN及其变体网络已经被成功应用于多种任务,尤其是当数据中存在一定时间依赖性的时候。语音识别、机器翻译、语言模型、文本分类、词向量生成、信息检索等,都需要一个模型能够将具有序列性质的数据作为输入进行学习;然而,RNN通常难以训练,循环多次之后,大多数情况下梯度往往倾向于消失,也有较少情况会发生梯度爆炸的问题。针对RNN在实际应用中存在的问题,长短期记忆(LSTM)网络被提出,它能够保持信息的长期存储而备受关注,

区块链技术伴随着数字货币比特币产生,是一个具有全网一致性共识、去中心化、可编程和安全防篡改等特点的分布式数据账本,目前在数字金融货币领域的应用最为广泛。区块链技术的不断发展和更新,为其与更多领域的融合提供了可能性,可构建不同的可编程行业区块链系统。面向未来区块链技术的发展,介绍区块链技术的背景和基本框架,详细讨论区块链的关键技术:共识机制、智能合约以及安全隐私问题,研究区块链技术与5G、物联网和边缘计算的融合。对区块链技术的研究进展进行概括,重点关注跨链技术和可扩展性问题,并分析未来区块链物联网系统的发展方向。