图像去噪综述论文：Deep Learning on Image Denoising: An Overview

推荐系统是当今互联网上最重要的信息服务之一。近年来，图神经网络已成为推荐系统的新技术。在这个调研中，我们对基于图神经网络的推荐系统的文献进行了全面的回顾。我们首先介绍了推荐系统和图神经网络的背景和发展历史。对于推荐系统，一般来说，现有工作的分类分为四个方面: 阶段、场景、目标和应用。对于图神经网络，现有的方法包括谱模型和空间模型两大类。

神经网络在诸多应用领域展现了巨大的潜力，成为当前最热门的研究方向之一。神经网络的训练主要通过求解一个优化问题来完成，但这是一个困难的非线性优化问题，传统的优化理论难以直接应用。

互联网保险发展研究+文献综述-论文.zip

This Report is an expansion of a previous Report on the DARPA XAI Program, which was titled "Literature Review and Integration of Key Ideas for Explainable AI," and was dated February 2018. This new version integrates nearly 200 additional references that have been discovered. This Report includes a new section titled "Review of Human Evaluation of XAI Systems." This section focuses on reports—many of them recent—on projects in which human-machine AI or XAI systems underwent some sort of empirical evaluation. This new section is particularly relevant to the empirical and experimental activities in the DARPA XAI Program

随着多媒体技术和通讯技术的不断发展，多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信，更难以传输和存储，极大地制约了图像通信的发展，因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。因此，图像压缩方法的研究非常有必要。

21世纪迎来了大数据和数据经济的时代，承载着重要知识、洞察力和潜力的数据DNA已经成为所有基于数据的有机体的内在组成部分。对数据DNA及其生物体的适当理解依赖于数据科学的新领域及其基石——分析。尽管大数据是否只是炒作和热门话题被广泛讨论，数据科学仍处于非常早期的阶段，重大的挑战和机遇正在出现，或者是受到了数据科学的研究、创新、商业、专业和教育的启发。

基于Transformer的预训练语言模型(T-PTLMs)在几乎所有的自然语言处理任务中都取得了巨大的成功。这些模型的发展始于GPT和BERT。这些模型建立在Transformer、自监督学习和迁移学习的基础上。基于转换的PTLMs通过自监督学习从大量文本数据中学习通用语言表示，并将这些知识转移到下游任务中。这些模型为下游任务提供了良好的背景知识，避免了对下游模型从头开始的训练。

自监督学习由于能够避免标注大规模数据集的成本而受到欢迎。它能够采用自定义的伪标签作为监督，并将学习到的表示用于几个下游任务。具体来说，对比学习最近已成为计算机视觉、自然语言处理(NLP)等领域的自主监督学习方法的主要组成部分。它的目的是将同一个样本的增广版本嵌入到一起，同时试图将不同样本中的嵌入推开。

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