对话推荐算法研究综述（发表自软件学报）

推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据，不断训练和优化线下模型，继而为在线的用户推荐物品，这类训练方式主要存在三个问题：基于稀疏且具有噪声的历史数据估计用户偏好的不可靠估计、对影响用户行为的在线上下文环境因素的忽略和默认用户清楚自身偏好的不可靠假设.

面向行人重识别的局部特征研究进展、挑战与展望

行人重识别(Person re-identification, Re-ID)旨在跨区域、跨场景的视频中实现行人的检索及跟踪, 其成果在智能监控、刑事侦查、反恐防暴等领域具有广阔的应用前景. 由于真实场景下的行人图像存在光照差异大、拍摄视角不统一、物体遮挡等问题, 导致从图像整体提取的全局特征易受无关因素的干扰, 识别精度不高.

UCL& UC Berkeley最新《深度强化学习泛化性》综述

强化学习的泛化性一直是个被人诟病的问题。最近来自UCL& UC Berkeley的研究人员对《深度强化学习》做综述，阐述了当前深度学习强化学习的泛化性工作，进行了分类和讨论。

知识驱动的推荐系统：现状与展望

个性化推荐系统能够根据用户的个性化偏好和需要，自动、快速、精准地为用户提供其所需的互联网资源，已成为当今大数据时代应用最广泛的信息检索系统，具有巨大的商业应用价值。近年来，随着互联网海量数据的激增，人工智能技术的快速发展与普及，以知识图谱为代表的大数据知识工程日益受到学界和业界的高度关注，也有力地推动推荐系统和个性化推荐技术也迈入到知识驱动与赋能的发展阶段。

清华&南开最新「视觉注意力机制Attention」综述论文

注意力机制是深度学习方法的一个重要主题。清华大学计算机图形学团队和南开大学程明明教授团队、卡迪夫大学Ralph R. Martin教授合作，在ArXiv上发布关于计算机视觉中的注意力机制的综述文章[1]。该综述系统地介绍了注意力机制在计算机视觉领域中相关工作，并创建了一个仓库.

混合增强视觉认知架构及其关键技术进展

智能视觉系统虽然在大规模信息的特征检测、提取与匹配等处理上具备一定优势，但是在深层次认知上仍存在不确定性和脆弱性，尤其是针对视觉感知基础上的视觉认知任务，相关数理逻辑和图像处理方法并未实现质的突破，智能算法难以取代人类执行较为复杂的理解、推理、决策和学习等操作。

人脸合成技术综述（发表自计算机科学与探索）

人脸合成由于其应用与技术价值，是机器视觉领域的热点之一，而近年来深度学习的突破性进展使该领域吸引了更多关注。将该领域的研究分为四个子类：人脸身份合成、人脸动作合成、人脸属性合成与人脸生成，并系统地总结了这些子类的发展历程、现状，以及现有技术存在的问题。首先针对人脸身份合成，从图形学、数字图像处理与深度学习三个角度总结了各自的合成流程，对关键技术原理进行了详细的解释与分析。

可视化与人工智能交叉研究综述

随着人工智能技术的突破性进展, 人工智能与可视化的交叉研究成为当前的研究热点之一, 为人工智能和大数据分析领域的若干核心难题提供了启发式的理论、方法和技术. 一方面, 人工智能技术的创新应用提升了可视化的分析效率, 拓展了分析功能, 为大数据可视分析提供了强有力的工具. 另一方面, 可视化技术增强了以深度学习为代表的人工智能的可解释性和交互性, 为可解释人工智能提供了可靠的技术基础.

新加坡国立大学最新「大规模深度学习优化」综述论文

深度学习在人工智能的广泛应用中取得了可喜的成果。更大的数据集和模型总是产生更好的性能。然而，我们通常花更长的训练时间在更多的计算和通信上。

面向任务型的对话系统研究进展

基于人工智能技术的人机对话系统在人机交互、智能助手、智能客服、问答咨询等多个领域应用日益广泛,这极大地促进了自然语言理解及生成、对话状态追踪和端到端的深度学习模型构建等相关理论与技术的发展,并成为目前工业界与学术界共同关注的研究热点之一。