在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
原创性研究，在国内外同类研究现状的基础上，提出自己独有的创新性理论、观点、方法或技术。
摘 要： 为探究“后新冠疫情”时期江苏经济社会发展中江苏快递物流业高质量发展需求，通过分析新冠疫情背景下江苏省快递物流供需耦合系统的架构，建立江苏快递物流系统内部供给及其与外部需求评价指标体系。结合评价指标体系评价江苏快递物流供给现状与需求现状互动的耦合协调关系。
此份报告首先从已有数据的可视化来展示疫情传播特点，然后通过建立传染病动力学模型，评估疫情防控措施，提出建议并预警，同时预测疫情疾病走势，给疫情防控决策和大众行为作为参考。
本次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站邀请到了新浪微博视频平台架构师——黄阳全，他将为我们介绍微博视频处理系统的架构演进与云原生之路上的探索，为什么选择自建，以及如何实现基于原有基础服务的FAAS平台。为尝试云原生架构模式的开发者提供参考。
综述包括“综”与“述”两个方面。所谓综就是指作者必须对现有的大量素材进行归纳整理、综合分析，而使材料更加精炼、更加明确、更加层次分明、更有逻辑性。所谓述就是评述，是对所写专题的比较全面、深入、系统的论述。因而，综述是对某一专题、某一领域的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状与发展前景等方面，以作者自己的观点写成的严谨而系统的评论性、资料性科技论文。
来源：专知本文为综述介绍，建议阅读5分钟本文对基于元学习的算法选择进行综述总结， 为研究人员了解相关领域的发展现状提供参考。 摘要： 随着人工智能的快速发展，从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题，即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径，被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法，主要包括提取元特征、计算候选算法性能、构建元数据集以及训练元模型等步骤。首先，阐述基于元学习的算法选择概念和框架，回
示例 : 各位老师好 , 我叫 XXX , 计算机应用技术专业 , 导师是 XX , 我的论文题目是 << 基于 XXX 的研究 >> ;
摘要 全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会上，嘉宾分享了机器写稿的背景和现状，对于未来，他认为机器写稿不光是在媒体行业，也会跟一些游戏行业和情报行业合作。不过，他认为让机器学会推理和归纳，写出真正的深度报道是最难的，但这也是下一步研究的目标。 嘉宾演讲视频及PPT链接：http://t.cn/RnvWoea 机器写稿现状——国外 机器写稿这件事几年前在国外已经开始了。国外成立了多家知名公司，如ARRIA、AI、NARRATIVESCIENCE等。核心技术为自然语言生成引擎，主要应用于天气预报、空气质
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 B. Wang, J. Zheng, and C. L. Philip Chen*, "A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19", IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Early Acces
从疫情开始后，全国人民开始了禁足模式，尽量少出门，大家的信息来源都是互联网，通过互联网来了解疫情实时情况。
大气颗粒物造成空气污染的同时还通过气溶胶-辐射-云相互作用影响着地球大气的能量平衡并导致气象要素发生变化，进而反作用于大气污染物的生消过程，形成气象和空气污染之间的双向反馈作用。气溶胶-辐射-云相互作用已成为全球和区域气候变化研究中最大的不确定性因素，吸引了各国科学家通过地面观测、卫星反演和数值模拟等手段进行着大量的研究工作。其中，具备双向反馈功能的气象-空气质量双向耦合模式的开发和应用为相关研究提供了有效的量化途径，也为提高空气质量模式（一般为单向无反馈）应对重污染事件的预报预警能力提供新思路。
不知不觉2020年“计算机视觉战队”陪伴大家快两个月了，由于疫情大家最近估计都没有吃好喝好，但是大家肯定玩的很High，我们也一直在陪伴，分享最好最有质量的知识，陪伴大家度过疫情。今天开始，我们准备分享一次综述性知识，有兴趣的同学加入我们一起来学习，共同进步！
从论文的角度来说，第一年就是理论基础，论文的第一章和第二章；第二年就是论文的第三章，利用基础知识，发现问题、分析问题、解决问题；
本节为大家介绍了什么是分析，什么是数据分析，同时为大家介绍了发生在我们身边的数据分析型案例 - 疫情防控，对疫情防控案例中的地区分级防控管理进行了规则描述和需求要点分析。
向大家推荐一篇今天新出的人体姿态估计综述文章 Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods ，对2014年到如今的单目人体姿态估计的深度学习方法进行了详细总结，值得做相关方向的同学参考。
当前，人工智能正广泛应用于疫情防控与复工复产，机器之心发起的「智能战疫联合行动」在所有参与机构的支持和努力下取得了显著的阶段性效果，两周内收录并完成百余项抗击疫情相关需求与人工智能解决方案的匹配对接。 为更加高效促进各方合作，进一步推动人工智能在抗击疫情和复工复产中的实际应用，机器之心最新上线「人工智能产业对接平台」和「智能战疫方案精选」，「平台」旨在帮助产业需求方对接最合适自身业务场景的解决方案和技术提供方，「精选」旨在通过针对应用场景与解决方案的全面剖析帮助产业需求方了解市场现状、辅助决策。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本篇综述通过对现有的多模态图像合成与编辑方法的归纳总结，对该领域目前的挑战和未来方向进行了探讨和分析。 近期 OpenAI 发布的 DALLE-2 和谷歌发布的 Imagen 等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。 近日，来自马普所和南洋理工等机构的研究人员对多模态图像合成与编辑这一大领域的研究现状和未来发展做了详细的调查和分析。
当前方的战士正在阻击疫情，后方的公众个人信息安全防线却在动摇。公众知情权和个人隐私权的权衡，成为当下疫情发展的关键问题。
来源：机器之心本文约1000字，建议阅读5分钟本篇综述通过对现有的多模态图像合成与编辑方法的归纳总结，对该领域目前的挑战和未来方向进行了探讨和分析。 近期 OpenAI 发布的 DALLE-2 和谷歌发布的 Imagen 等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而从文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。 近日，来自马普所和南洋理工等机构的研究人员对多模态图像合成与编辑这一大领域的研究现状和未来发展做了详细的调查和分析。 论文地址：https:
开学了 让学习成为一种生活方式 让读论文成为一件快乐的事情 今天推荐的INC综述又是63页的大部头 📷 前言： 与云计算相比，边缘计算在更接近终端设备的位置提供任务处理，从而减少用户可感知的延迟。最近在网计算（in-network computing）的新范式是结合可编程网络单元，在流量到达边缘或云服务器之前的路径上就进行计算。它通过在离终端设备更近的地方提供线速的处理能力，提升了普通边缘/云服务器的计算能力。 本文讨论了在网计算的用例、推动技术以及在网计算的相关协议。根据我们的研究，将可编程数据平
笔者是从传统图像算法开始进入计算机视觉行业的，那一批人基本上都是从人脸图像和文本图像开始学，而如今很多计算机视觉从业者却从来没有接触过人脸图像相关的算法，或许真的是时代变了吧。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本篇综述通过对现有的多模态图像合成与编辑方法的归纳总结，对该领域目前的挑战和未来方向进行了探讨和分析。 近期 OpenAI 发布的 DALLE-2 和谷歌发布的 Imagen 等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。 近日，来自马普所和南洋理工等机构的研究人员对多模态图像合成与编辑这一大领域的研究现状和未来发展做了详细的调查和分析。 论文地址：https://arxiv.o
来看这样一组数据：根据工信部的统计，国产安全厂商中有名有姓的企业就有1000多家，具备核心研发能力的企业也有500多家。厂商们可细分为终端、云、网络、内容、应用、数据等不同类别，又可分为预防、管理、认证、分析、检测、处置等不同领域。此外，各类新兴概念也是你方唱罢我方登场：零信任、态势感知、SOAR…
尤其是在疫情防控期间，从各地相继推出健康码，到全国个人行程查询，在及时发现并定位确诊患者，进一步阻止疫情扩散方面，大数据和相关从业者都做出了不可磨灭的贡献。
近期，上海总体疫情数据结果显示，上海疫情距离动态清零这一目标更近了一步。“动态清零”作为一种韧性防疫政策，能够在相对较短的时间内控制住疫情，从而实现快速有效的复工复产复学复研。当前的现状是大家共同努力的结果，在所有人的同心抗疫的共同努力下，社会层面的动态清零目标将会很快实现。坚持坚持再坚持，希望就在眼前。
2020年上半年这场突如其来的疫情让诸多行业都为止动荡，当然也包括整个教培行业，可以说这是继2018年教育部出台大规模整治行动之后又一次行业大洗牌。疫情时我们都在想尽一切办法争取活下来，疫情后我们又当思考如何活得更好。而要活得更好就要迎合市场需求，顺应行业趋势，及时调整战略战术，不然即使你在此次疫情渡劫成功，也终将被竞争对手打败，被市场淘汰。撑过了黑暗，却倒在了黎明，那是何等的委屈与不甘。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-分贝通 ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 财务从业者被认为是铁饭碗工资高，天天坐办公室帮别
自COVID-19疫情爆发以来，基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的流行病学建模研究得到了广泛的关注。传统机理模型在数学上描述了传染病的传播机制，但在应对当前复杂多变的流行病学挑战时常显不足。得益于对复杂网络的捕捉能力，GNNs逐渐成为流行病学研究中的重要工具。
自新冠肺炎疫情爆发以来，文化旅游行业面临着前所未有的“严冬”考验，疫情的发生随之带来了哪些变化和机遇？文旅单位如何减轻损失、保存实力，行业复苏后怎样打开市场、迎接增长？一系列的问题在文旅从业者心头萦绕，急需行业领军人物为大家拨云见日、指点迷津。 3月7日，由同程文旅、腾讯文旅、零程文旅学院主办，世界旅游城市联合会、大地风景文旅集团、巅峰智业联合主办的“疫”去春来 扬帆起航——文旅公益在线论坛将重磅启幕！ 本次论坛得到了300余家政府目的地、超8000家景区目的地的参与和支持，直面疫情下的文旅业现状
本节针对"近14天新增报告本地感染确诊病例100例以上"这一需求点进行详细的剖析，既涉及到了Hopping窗口又涉及到了Over窗口，这个两个窗口一直是用户很困惑的概念，大家在本节学习分享疫情防控案例需求的同时也对Hopping窗口和Over窗口的区别有一个概要的认知。
（本文仅代表原作者的观点。授权转发自公众号：越秀山边。） 请大家参与无症状感染者比例的一个调查，看看身边到底有多少无症状的情况，参与人越多结果越准确： 小调查：无症状感染者知多少 越秀山边 统计数据表明无症状感染者比例极高，这些数据主要来自于2022年上半年上海和下半年广州的疫情报告。但随着“科学防控优化20条”的彻底落实，全国各地出现大规模感染，重症率的情况暂时没有充分的数据评估判断，但轻症比比皆是。 实际观感的巨大差异，与全球数据的巨大差异，给人们造成了极大的混乱。问题到底出在哪里？ 本文基于对核酸检
动态数据驱动仿真是一种“模型和数据相结合”的仿真范式，它将真实系统的观测（数据）持续注入仿真（模型），让数据动态地校正仿真（状态、参数），以此来提高基于仿真的估计和预测能力。由于动态数据驱动仿真融合了模型预测和实时观测两方面的信息，因此它能更准确地估计系统状态并预测状态的未来演化。本文梳理了动态数据驱动仿真的思想起源和基本概念，延伸介绍了“模型和数据相结合”的思想孕育的一系列仿真范式，并辨析了它们之间的联系和区别；详细介绍了基于粒子滤波的数据同化方法和identical-twin仿真实验方法；从应用场景、模型和数据、数据同化算法、与新技术的融合等四个维度综述了动态数据驱动仿真的研究现状；最后，从仿真模型、观测数据、数据同化、运行效率、应用领域等五个方面对动态数据驱动仿真未来研究方向进行了展望。
对于临床方面的研究而言，如果我们要研究一个疾病，那么肯定要先知道这个基因之前的研究是什么一种情况，这种最经典的方式还是去看关于疾病的相关综述。随着现在网络数据库的增多，已经很多和疾病相关的数据库了，所以我们去查询这些疾病汇总的数据库去可以快速的了解一个疾病的基本研究现状了。
冠状病毒疫情如今仍在蔓延，云计算用户因此预计这将推动云计算使用量的增加，从而加剧了优化云支出的需求。
继新冠肺炎（COVID-19）开放数据源之后，“知识疫图-全球新冠疫情智能驾驶舱（COVID-19 Graph - Knowledge Dashboard）”于4月14日正式上线。
作为新一轮科技革命的重要代表之一，人工智能是当今科技领域最前沿的课题，其在航空航天工业中的应用也越来越多，航空航天产业正在人工智能的影响下不断的改变。 为此《航空学报》特邀北京航空航天大学郭雷教授、刘虎教授以及西北工业大学张伟伟教授担任栏目主编，并邀请中国工程院陈志杰院士为专刊作序，同《航空学报》编辑部群策群力，共同策划了本专刊。 本专刊共计出版40篇论文，包括陈志杰和祝学军两位院士的前沿观点2篇，重磅综述14篇，研究论文24篇。凝聚了空域管理、航天器导航与控制、流体力学、飞行器设计等领域的最新研究进展。
近日，知名研究机构TrendForce发布调查报告，认为印度新冠疫情的爆发导致了当地智能手机产量和销量的双重下跌，并进一步影响到全球智能手机市场的表现。TrendForce也将2021年全球智能手机产量的同比预测增长从9.4%下调至8.5%，年产量为13.6亿部，未来可能进一步下降。
编者按：语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向，受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史，基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史，且已产出了大量的优质研究成果，但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日，微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献，发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中，研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等，同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。
全国多地疫情防控形势严峻，校园防疫安全管理面临诸多挑战。腾讯云携手腾讯微卡推出防疫工具包，通过简单、便捷的智慧化防疫工具让校园管理更高效，为师生健康安全“保驾护航”。 本次直播将聚焦校园防疫管控难题，解析腾讯微卡如何助力学校精准有效地进行疫情防控，干货满满，案例多多，不容错过！ 腾讯微卡助力校园防疫的核心能力 电子校园卡 一“卡”连接学校线下场景：包括出入门禁、食堂消费、浴室、水房、图书馆、校医院、成绩单自助打印等，同时结合企业微信工作台连接线上服务，让师生切实感受“一卡在手，畅游校园” 大数据防疫 师
Title: Parameterization of the Interaction between the Atmosphere and the Urban Surface: Current State and Prospects (大气与城市地表相互作用的参数化：现状与展望)
在过去的二十几年里，不同类型的媒体数据如文 本、图像和视频迅速增长。通常，这些不同类型的 数据用于描述相同的事件或主题。例如，网页通常 不仅包含文本描述，还包含与之匹配的图像或视频。这些不同类型的数据被称为多模态数据，表现出模 态间异构特性并具有广泛的应用，如图 1 所示，互 联网与社交媒体涌现的大规模多模态数据可以用于 进行主题检测、信息推荐、检索等。
根据QuestMobile发布的《2020年Q1移动互联网黑马榜》显示，今年第一季度中国新经济领域共发生投资600多起，受疫情影响，投资脚步放缓，但是在线教育行业依然是热门投资方向。受高频刚需拉动，教育学习行业增长迅猛。
最近一个月，多地健身房都被爆面临倒闭困境，特别是一些连锁健身房品牌。不难看出，即便已解禁数月，但线下健身行业的复苏还是个大问题，反而还呈现出加速恶化的迹象。
前言 在过去的几年里，以神经网络为首的人工智能技术通过对不同类型数据的深入挖掘已经深刻地改变了人类的生活并极大地推动了社会发展的进程 [1]。作为人工智能领域最活跃的研究方向之一，图神经网络（GNNs）凭借其卓越的性能已经被广泛应用于个性化推荐等日常生活中，在如新冠药物研发等科学前沿领域也不乏其身影。随着图神经网络技术的蓬勃发展，人们发现以任务性能为单一设计目标的图神经网络系统中仍存在譬如面对恶意攻击的脆弱性等问题。因此，人们愈发渴望建立起可信的图神经网络。 近年来，构建可信人工智能系统已经成为了世界各国的
在冠状病毒疫情期间，很多企业已经暂停了项目的运营，但这也可能是考虑修改云计算策略以提高业务灵活性的好时机。而企业现在做好准备工作可以帮助其业务随着经济复苏而更快地实现增长。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-法大大 ---- 今日，亿欧智库《2020远程办公研究报告》正式发布，《疫情下的电子合同新机遇：2020远程办公服务——法大大案例研究》同步推出。 报告指出：“2020年初的疫情推动了远程办公领域的发展， 作为远程办公中重要的一环， 电子合同需求激增， 政策利好不断。法大大作为第三方电子合同领域的头部玩家之一，其产品、客户、服务模式一定程度上反映第三方电子合同领域的发展趋势，因此亿欧智库针对法大大进行多角度深度剖析。” 现状：中国远程办公市场规模持续上涨，但渗
在过去的几十年里，生物机器人的应用，如外骨骼、假肢和机器人轮椅，已经从科幻小说中的机器发展到几乎商业化的产品。尽管肌电图（EMG）信号仍然存在一些挑战，但利用EMG信号控制此类生物机器人应用的进展是巨大的。
在制造业中，汽车行业拥有举足轻重的地位，原因有二，其一是汽车作为一件商品牵扯着几乎所有的工业领域，零部件的生产制造以及整车组装应用了各个领域的先进科技，并且同时还要保证极高的安全性和稳定性；其二是由于汽车的使用量极高，作为商品的普及度使其整个行业规模无比庞大。
随着信息技术不断发展，近年来，由于云计算和云服务平台本身所具备的便利性、可扩充性、节约等各种优点，它们正在越来越广泛地被采用。然而，这些“云”也渐渐开始成为黑客或各种恶意组织和个人为某种利益而攻击的目标。比如利用大规模僵尸网络进行的拒绝服务攻击(DDoS)、利用操作系统或者应用服务协议漏洞进行的漏洞攻击，或者针对存放在“云”中的用户隐私信息的恶意攻击、窃取、非法利用等等，层出不穷。
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