随着组学新测序技术的不断涌现和推广，产生了大量的组学数据，这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息，已成为研究者探索生命机制的新方向。介绍了多组学数据整合分析的研究背景和研究意义，综述了近年来多组学数据整合分析的方法和相关领域的应用研究，探讨了多组学数据整合分析方法当前所存在的问题以及未来展望。
使用深度强化学习解决单智能体任务已经取得了突破性的进展。由于多智能体系统的复杂性，普通算法无法解决其主要难点。同时，由于智能体数量增加，将最大化单个智能体的累积回报的期望值作为学习目标往往无法收敛，某些特殊的收敛点也不满足策略的合理性。对于不存在最优解的实际问题，强化学习算法更是束手无策，将博弈理论引入强化学习可以很好地解决智能体的相互关系，可以解释收敛点对应策略的合理性，更重要的是可以用均衡解来替代最优解以求得相对有效的策略。因此，从博弈论的角度梳理近年来出现的强化学习算法，总结当前博弈强化学习算法的重难点，并给出可能解决上述重难点的几个突破方向。
注意力机制因其优秀的效果与即插即用的便利性，在深度学习任务中得到了越来越广泛的应用。主要着眼于卷积神经网络，对卷积网络注意力机制发展过程中的各种主流方法进行介绍，并对其核心思想与实现过程进行提取与总结，同时对每种注意力机制方法进行实现，针对同型号辐射源设备实测数据进行对比实验与结果分析，并依据主流方法的思想与实验的结果总结并阐述了卷积网络中的注意力机制的研究现状与未来其发展方向。
图像质量评价是对图像或视频的视觉质量的一种度量，主要分析了最近10年图像质量评价算法的研究情况。介绍了图像质量评价算法的衡量指标以及常用的图像质量评价数据集，对图像质量评价方法的分类做了阐述，重点分析了基于深度学习技术的图像质量评价算法。目前，该类算法的基础模型主要包括深度卷积神经网络、深度生成对抗网络和变换器，其性能通常高于传统的图像质量评价算法。描述了基于深度学习技术的图像质量评价算法的原理，重点介绍了基于深度生成对抗网络的无参考图像质量评价算法，通过增强对抗学习强度提高模拟参考图的可靠性。深度学习技术需要海量训练数据的支持，探讨和总结数据集增强的方法，对数字图像质量评价方法的未来研究进行展望。
深度学习技术发展迅速，在医学图像处理领域取得了显著成果。但是由于医学图像样本少，标注困难，使得深度学习的效果远未达到预期。近年，利用迁移学习方法缓解医学图像样本不足的问题，提高深度学习技术在医学图像领域的效果，成为了研究热点之一。介绍了迁移学习方法的基本概念、类型、常用策略及模型，根据迁移学习方法的类型，对当前医学图像领域具有代表性的相关研究进行了梳理与小结，对该领域的未来发展进行了总结和展望。
近几年注意力模型在计算机视觉领域取得了广泛的应用，通过在卷积神经网络中加入注意力模型，网络的性能可以显著提升。然而大多数现有的方法都专注于开发更复杂的注意力模型，以使卷积神经网络获得更强的特征表达能力，但这也不可避免地增加了模型的复杂性。为了在性能和复杂度间取得平衡，对哥伦比亚广播公司模型进行优化提出了轻量级的EAM（高效注意模块）的通道注意力模块，引入一维卷积替代全连接层来聚合各通道间的信息；对于哥伦比亚广播公司的空间注意力模块，将大卷积核替换为空洞卷积来增加感受野以聚合更广的空间上下文信息。将该模型融入YOLOv4（VOC2012）数据集上进行测试，毫安时电位3.48个百分点。实验结果表明，该注意力模型只引入较小的参数量，网络性能可获得较大提升。
手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色，而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和三维视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势，从而让人类能和机器更好地交流，因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术，并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术，陈述了动态手势识别的处理流程：手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法，可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点，在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。
神经网络技术在图像处理、文本分析和语音识别等领域取得了令人瞩目的成就，随着神经网络技术应用到一些安全攸关的领域，如何保证这些软件应用的质量就显得尤为重要。基于神经网络技术的软件在开发和编程上和传统软件有着本质的区别，传统测试技术很难直接应用到此类软件中，研究针对神经网络的验证和测试评估技术十分必要。从有效评估和测试神经网络出发，对神经网络验证和测试技术的研究现状进行梳理，分别从验证技术、基于覆盖的测试技术、基于对抗样本的测试技术、融合传统测试技术等方面进行了归纳和分类。对其中一些关键技术的基本思想和实现做了简明扼要的介绍，并列举了一些测试框架和工具，总结了神经网络验证和测试工作面临的挑战，为该领域的研究人员提供参考。
图像超分辨率重建是用低分辨率图像重建出对应的高分辨率图像的过程。目前，图像超分辨率技术已经成功应用于计算机视觉和图像处理领域。近年来，由于深度学习具有能够从大量数据中自动学习特征的能力，因此被广泛应用于图像超分辨率领域中。介绍了图像超分辨重建的背景，详细总结了用于图像超分辨率的深度学习模型，阐述了图像超分辨率技术在卫星遥感图像、医学影像、视频监控、工业检测任务方面的应用。总结了图像超分辨算法的当前研究现状以及未来发展方向。
针对无人机图像中违章建筑多为小目标且存在部分遮挡目标导致的检测速率慢、误检率高的问题，提出一种基于YOLOv5公司网络的违章建筑检测方法。在原来的批量标准化模块开始和结束处分别添加中心和缩放校准增强有效特征并形成更稳定的特征分布，加强网络模型的特征提取能力。用平滑处理后的KL（Kullback-Leibler）散度损失函数替换原损失函数置信度中的交叉熵，进一步提高模型的泛化性能。对YOLOv5公司的主干特征提取网络进行改进，将残差模块替换为L和玻璃模块减少信息损失并剔除低分辨率的特征层以减少语义丢失。实验结果表明，与原版的YOLOv5公司相比，改进后模型的训练更容易使得网络收敛，检测违章建筑的速度有了较大提升，同时提高了检测的精确度。
深度强化学习算法能够很好地实现离散化的决策行为，但是难以运用于高度复杂且行为连续的现代战场环境，同时多智能体环境下算法难以收敛。针对这些问题，提出了一种改进的深度确定策略梯度（DDPG）算法，该算法引入了基于优先级的经验重放技术和单训练模式，以提高算法收敛速度；同时算法中还设计了一种混合双噪声的探索策略，从而实现复杂且连续的军事决策控制行为。采用团结开发了基于改进DDPG公司算法的智能军事决策仿真平台，搭建了蓝军步兵进攻红军军事基地的仿真环境，模拟多智能体的作战训练。实验结果显示，该算法能够驱动多作战智能体完成战术机动，实现绕过障碍物抵达优势区域进行射击等战术行为，算法拥有更快的收敛速度和更好的稳定性，可得到更高的回合奖励，达到了提高智能军事决策效率的目的。
针对传统的卷积神经网络（卷积神经网络，CNN）和长短时记忆网络（长短期存储器，LSTM）在提取特征时无法体现每个词语在文本中重要程度的问题，提出一种基于CNN和LSTM的多通道注意力机制文本分类模型。使用CNN和LSTM提取文本局部信息和上下文特征；用多通道注意力机制（收件人）CNN和LSTM输出信息的注意力分值；将多通道注意力机制的输出信息进行融合，实现了有效提取文本特征的基础上将注意力集中在重要的词语上。在三个公开数据集上的实验结果表明，提出的模型相较于CNN、LSTM及其改进模型效果更好，可以有效提高文本分类的效果。
随着教育信息化程度的不断加深，以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务，与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合，在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此，简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性，以深度知识追踪发展历程为主线，总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型，并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标，比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望，奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。
