- 自然语言处理研究的探索之旅
通过对 ACL Anthology 中的研究论文进行系统分类和分析，我们提供了自然语言处理领域的研究概况、学科分类，分析了最近的发展，并总结了我们的发现并强调了未来工作的方向。
- 离线模型基强化学习调查
本文对离线模型强化学习的最新工作进行了文献综述，其中介绍了离线强化学习和模型强化学习的概念和最新发展，讨论了两个领域的交叉点，并提出了未来工作的可能方向。研究了现有离线模型强化学习方法中遇到的主要问题 - 分布漂移，并展示了关键相关论文及其 - AutoML 用于气候变化：行动号召
本文讨论气候变化人工智能的应用，评估了自动机器学习技术在三个高影响的气候变化应用领域的性能，并发现当前的自动机器学习库未能显著超越人设计的模型，但存在一些关键弱点，其中之一是当前大部分自动机器学习技术都是为计算机视觉和自然语言处理应用设计的 - 抽象视觉推理研究的新兴方向综述
本论文回顾了近年来浮现出的抽象视觉推理问题的研究，并提出了一个分类体系来归纳这些问题的性质。通过研究这些问题在输入形状、隐藏规则、目标任务、认知功能和主要挑战等五个纬度上的共性和差异，一方面对于解决 Abstract Visual Reas - ACL机器翻译中的性别偏见
通过批判性地审视当前有关 MT 偏见的概念化，总结以往的性别偏见分析，讨论已提出的缓解策略，并指向未来工作的潜在方向，提出了一个统一的框架以便于未来研究。
- CelebA-Spoof 2020 人脸反欺诈挑战：方法与结果
本论文介绍了 CelebA-Spoof 数据集，针对人脸反欺诈的研究进行了方法和结果报告，并分析了竞赛的排名解决方案，提出了未来的研究方向。
- 联邦学习：挑战、方法和未来方向
本文介绍联邦学习的独特特征和挑战，提供当前方法的概述，并概述了与各种研究社区相关的几个未来方向。
- 关系图注意力网络
探究关系图注意力网络模型及其在分子属性建模中的应用。在与已建立的基准的比较中，相较于预期，发现关系图注意力网络表现较差；另提出了改进评估策略，以及未来方向的建议。
- 一次性联邦学习
本文介绍了一种单次联邦学习方法，通过使用集成学习和知识聚合，使得中央服务器可以在单次通信中学习联合设备网络上的全局模型，在 AUC 方面相对于本地基线获得了 51.5% 左右的平均相对收益，并且达到了全局理想状态的 90.1% 左右。最后， - 神经语言处理中的分析方法：一项调查
本综述论文介绍了自然语言处理领域中使用神经网络模型替代传统系统的进展情况及其分析方法，并根据主要研究趋势进行分类，指出现有限制，并提出未来工作的潜在方向。
- 医学图像分析中的 GANs
该综述性论文详细讨论了 GAN 在医学图像分析中的应用，强调了其用于数据模拟和标注数据稀缺性方面的潜在优势，并讨论了未来的研究方向。
- COLING开放信息抽取调查
本文详细介绍了针对开放式信息抽取任务提出的各种方法，包括面临的挑战、方法的发展历程和解决的特定问题，同时评论了常用的评估程序以及展望未来的研究方向。
- MM动态场景的多视角稠密深度图计算模型
本文回顾了动态场景深度地图生成及其计算模型的最近进展，主要涵盖深度传感中的同质性模糊性模型、深度处理中的分辨率模型、深度优化中的一致性模型，并总结了深度地图生成领域未来的研究方向。