首先阐述了智能体技术的相关定义及特性，通过分析国内外多智能体技术的应用研究文献，对多智能体系统的基础研究进行分析并梳理了多智能体一致性及控制等方向的技术发展。接着选取了机器人控制和无线传感器网络两个领域重点，探讨了近年来多智能体技术在实际工程中的应用变化与最新成果。最后，总结了多智能体技术在工程应用中有待解决的主要问题，指出了未来多智能体技术应用的研究方向。

多电平模块转换器原理

多传感器信息融合及其应用综述 一篇文章

这种结构化的基于任务的多标签时尚研究文章分类为研究人员提供了明确的研究方向，方便了他们访问相关研究，同时提高了研究的可视性。对于每项任务，都会提供一个时间图表，以分析历年的进度。此外，我们还提供了86个公共fashion数据集的列表，以及建议的应用程序列表和每个应用程序的附加信息。

清华大学孙茂松课题组，《图神经网络: 方法与应用》综述论文。

FTTx是未来固定宽带接入的发展方向。随着市场需求、建设成本、国家政策等各方面因素的推动，我国FTTx用户获得了快速发展。EPON和GPON是实现FTTx的两种主要技术。与GPON相比，EPON具有产业链更完整成本更低的优点，近年来国内运营商主要采用EPON技术来实现FTTx。北京联通在前几年内主要采用FTTB方式，FTTH已成为当今主流的应用模式。从2005年至今，北京联通在EPON实际应用中遇到了一些问题并采取了相应解决办法。未来xPON将向10Gbit/s更高速发展，容量和分光比进一步提高，单位成本进一步降低，FTTH将引发一场全球性技术革命。

自编码器作为典型的深度无监督学习模型，能够从无标签样本中自动学习样本的有效抽象特征。近年来，自编码器受到广泛关注，已应用于目标识别、入侵检测、故障诊断等众多领域中。基于此，对自编码器的理论基础、改进技术、应用领域与研究方向进行了较全面的阐述与总结。首先，介绍了传统自编码器的网络结构与理论推导，分析了自编码器的算法流程，并与其他无监督学习算法进行了比较。然后，讨论了常用的自编码器改进算法，分析了其出发点、改进方式与优缺点。接着，介绍了自编码器在目标识别、入侵检测等具体领域的实际应用现状。最后，总结了现有自编码器及其改进算法存在的问题，并展望了自编码器的研究方向。

无线电信号的调制识别在无线电监测及频谱管理中有着至关重要的作用。人工神经网络中的深度学习网络由于具有强大的表征学习能力，可以自动从原始数据中提取出各种复杂的特征，因此，探索基于深度学习的无线电信号调制识别是目前无线电监测领域主要的发展趋势之一。介绍了深度学习在无线电信号调制识别中的一些应用成果及存在的问题。结合工作的实际需求，对深度学习在无线电信号调制识别中提出了一些展望，如进一步提高识别范围和在低信噪比下的识别率；寻求新型深度学习调制识别混合架构。

贝叶斯优化方法和应用综述=

深度学习在视觉SLAM研究中的应用综述，敬学良，王晨升，目前采用视觉传感器的地图同步定位与地图构建（SLAM）逐渐成为SLAM研究中的重点方向，首先介绍了视觉SLAM的基本结构，并分析了传统中