人工智能（AI）最近经历了复兴，在视觉，语言，控制和决策等关键领域取得了重大进展。 部分原因在于廉价数据和廉价计算资源，这些资源符合深度学习的自然优势。 然而，在不同的压力下发展的人类智能的许多定义特征仍然是当前方法无法实现的。 特别是，超越一个人的经验 - 从婴儿期开始人类智能的标志 - 仍然是现代人工智能的一项艰巨挑战。 以下是部分立场文件，部分审查和部分统一。我们认为组合概括必须是AI实现类似人类能力的首要任务，结构化表示和计算是实现这一目标的关键。就像生物学利用自然和培养合作一样，我们拒绝“手工工程”和“端到端”学习之间的错误选择，而是倡导一种从其互补优势中获益的方法。我们探索如何在深度学习架构中使用关系归纳偏差来促进对实体，关系和组成它们的规则的学习。我们为AI工具包提供了一个新的构建模块，具有强大的关系归纳偏差 - 图形网络 - 它概括和扩展了在图形上运行的神经网络的各种方法，并为操纵结构化知识和生成结构化行为提供了直接的界面。我们讨论图网络如何支持关系推理和组合泛化，为更复杂，可解释和灵活的推理模式奠定基础。作为本文的配套文件，我们还发布了一个用于构建图形网络的开源软件库，并演示了如何在实践中使用它们。

matlab程序，使用扩展的卡尔曼滤波完成GPS和IMU数据的融合