SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。 视觉SLAM算法的现状 1、基于稀疏性特征的SLAM 2、稠密SLAM和半稠密SLAM 3、语义SLAM 4、基于深度学习的SLAM

生物地理学算法的综述文章，一个算法实现程序，程序有详细备注，便于理解该算法。

六篇经典的综述介绍目标检测的论文阅读，理解目标检测的相关技术进展以及未来的发展趋势