鉴于深度强化学习(DRL)在推荐系统研究中的出现，以及近年来取得的丰硕成果，本研究旨在对深度强化学习在推荐系统中的最新发展趋势提供一个及时而全面的概述。我们从在推荐系统中应用DRL的动机开始。

自步学习是近年来机器学习领域提出的一种启发于人和动物 “由易到难” 学习过程的学习机 制. 尽管自步学习已取得可喜的理论与应用进展, 但是当前的自步学习算法仍存在超参数选择的瓶颈 问题。

20，21最新CV领域综述论文

随着web技术的发展，多模态或多视图数据已经成为大数据的主要流，每个模态/视图编码数据对象的单个属性。不同的模态往往是相辅相成的。这就引起了人们对融合多模态特征空间来综合表征数据对象的研究。

几何深度学习(GDL)是一种基于神经网络架构的学习方法，它可以整合并处理对称信息。GDL在分子建模应用中有着特殊的应用前景，在这些应用中存在着具有不同对称性和抽象层次的各种分子表示。本文综述了分子GDL在药物发现、化学合成预测和量子化学中的应用。

布谷鸟搜索算法综述，差分进化算法综述，粒子群优化算法综述，人工免疫系统:理论与应用，新型群智能优化算法综述，遗传算法研究综述，蚁群优化算法的原理及其应用，自适应局部增强微分进化改进算法

近年来，图神经网络(GNNs)由于具有建模和从图结构数据中学习的能力，在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在数据具有内在关联的各种领域具有很强的影响，而传统的神经网络在这些领域的表现并不好。

最近Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu等学者发表了关于知识图谱的最新综述论文《A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications》，25页pdf涵盖107篇参考文献，对知识图谱进行了全面的综述，涵盖了知识图谱表示学习、知识获取与补全、时序知识图谱、知识感知应用等方面的研究课题，并总结了最近的突破和未来的研究方向。我们提出对这些主题进行全视角分类和新的分类法。是关于知识图谱最近非常重要的参考文献。

深度学习(Deep Learning, DL)是当前计算机视觉领域应用最广泛的工具。它精确解决复杂问题的能力被用于视觉研究，以学习各种任务的深度神经模型，包括安全关键应用。然而，现在我们知道，DL很容易受到对抗性攻击，这些攻击可以通过在图像和视频中引入视觉上难以察觉的扰动来操纵它的预测。

深度学习中的分布外 (OoD) 泛化是指模型在分布变化的场景下进行泛化的任务。现在受到众多关注。最近，清华大学崔鹏等研究者发布了《分布外泛化(Out-Of-Distribution Generalization)》综述论文，针对该领域的系统、全面地探讨了OOD泛化问题，从定义、方法、评价到启示和未来发展方向。