- 高光谱全色融合：关键综述、工具和未来展望
设计了一个大而多样化的数据集，选择一组最先进的方法并进行比较分析，以解决高光谱全色融合的技术复杂性和评估方法不全面的问题。
- 全球敏感性分析方法评述及基于数字分类的比较案例研究
综合评估全局敏感性分析方法，并提出一种评估方法，通过在 MNIST 数字数据集上进行案例研究，突出了这些方法的效果。
- ADer: 综合多类视觉异常检测基准
通过提出一个综合的视觉异常检测基准 extbf {extit {ADer}}，包括多个数据集、多个方法和多个评估指标，本研究旨在客观揭示不同方法的优点和缺点，为多类视觉异常检测的挑战和未来方向提供见解，并促进更健壮、更具可推广性的异常检测系 - 空间数据智能基础模型研究：中国 2024 年《空间数据智能战略发展白皮书
该报告聚焦于空间数据智能大模型，深入研究了这些模型的原理、方法和前沿应用。它对空间数据智能大模型的定义、发展历史、现状和趋势以及面临的挑战进行了深入讨论。该报告系统地阐述了空间数据智能大模型的关键技术以及它们在城市环境、航空航天遥感、地理学 - 医学对话：类别、方法、评估和挑战的调查
这篇论文从技术角度对医疗对话系统进行了调查和组织，总结了医疗对话系统的分类、方法和评估，并列出了医疗对话系统的主要挑战，尤其是大型语言模型。
- 通过热传导实现高效的组合优化
使用热扩散来解决组合优化问题，在全球最优搜索中提供更高效的导航，展示了在组合优化方面的卓越性能以及在推进组合优化中的潜在作用。
- 异构图上的小样本学习：挑战、进展和前景
少样本学习与异构图 (FLHG) 的研究引起了学术界和工业界的广泛关注，该研究旨在解决异构图中标签稀疏性导致的性能下降问题。本文从单一异构性 FLHG、双重异构性 FLHG 和多重异构性 FLHG 三个分类角度对现有 FLHG 方法进行全面 - 医学图像中的神经辐射场：挑战与下一步
神经放射场 (NeRF) 是计算机视觉中的一种开创性技术，通过从投影到二维图像数据中合成三维表示来为医学成像提供巨大潜力。然而，在应用于医学领域时，它们面临着特殊的挑战。本文对 NeRF 在医学成像中的应用进行了全面的研究，突出了四个潜在的 - latrend：长期数据聚类框架
通过 R 包 “latrend” 作为框架，实现对纵向聚类方法的统一应用，使得研究人员能够轻松比较不同方法、实现和方法规范，并且能够快速推出新的聚类方法。
- 神经主题模型综述：方法、应用和挑战
综述了神经主题模型（Neural Topic Models）的方法、应用和挑战，将当前的神经主题模型方法按网络结构进行系统分类，并介绍了在短文本和跨语言文档等多种场景中的神经主题模型应用。还讨论了基于神经主题模型构建的各种热门应用，最后指出 - 评估面向任务的对话系统：度量、构建和操作方式的系统性综述
对任务导向型对话系统的评估方法进行广泛的综述，着重关注对话系统在实际应用中（例如客户服务）的应用；对以前工作中使用的构造和指标进行了概述；讨论了对话系统评估的挑战，并制定了未来研究议程；通过对四个数据库（ACL、ACM、IEEE 和 Web - fMRI 数据的因果发现：挑战、解决方案和案例研究
该研究讨论了应用因果发现分析功能磁共振成像数据时所面临的挑战和需要进行的决策，通过回顾最近的案例研究并识别现有的方法间的差距，表明因果发现是分析功能磁共振成像数据的一种有效方法，但目前的因果发现方法仍有改进的空间。
- 地理制图中的人工智能研究：方法、应用和伦理的综述与综合
地理人工智能（GeoAI）在测绘学中的应用与研究展现了巨大潜力，同时也引发了伦理问题的关注，本文通过对 GeoAI 和测绘学整合的研究进行综述和分析，总结了关于 GeoAI 在测绘设计中的应用方法以及相关的伦理挑战，并提出了未来的研究方向。
- 对话代理 101：设计高效对话系统的关键要素初学者指南
本研究提供了关于对话代理的主要特征、支持任务、相应的开放领域数据集以及用于基准测试这些数据集的方法的详细综述，强调了构建对话代理的关键因素，并提出了用于在不同任务之间建立统一基础模型的 UNIT 模型，本文作者还审查了用于测量对话代理绩效的 - 深度神经网络无监督域适应
本文介绍了现有的领域自适应方法的分析，提出了一种新的方法，证明了在不同领域中改进视觉识别任务的潜力，为领域自适应领域的进一步研究和发展开辟了机遇。
- AI 在教育中的黑盒子拆解
本文介绍了人工智能的不同方法和哲学，探讨了其在教育领域中的应用，以及涉及到的关键的限制和风险，并提出了在遇到人工智能时教育工作者可能会问的一系列问题，旨在使术语和概念易于理解、审视和塑造人类中心的教育人工智能的发展。
- 深度学习架构分析及其在森林火灾检测中的有效性评估
本文旨在综述计算机视觉技术在防治森林火灾方面的应用现状，尤其是为缺乏领域专业知识的机器学习从业者提供更易获取的专业数据集和方法，以支持相关研究工作的开展。
- 欺诈分析：十年研究 -- 领域中的挑战和解决方案
本文系统分析了 2011 年至 2020 年间近 300 篇有关欺诈分析的研究文献，总结了应用领域、面临的挑战、方法和绩效度量，并提出了未来研究的关键词策略和数据集要求。此外，本文提供了一个在线数据库，以帮助其他研究者进行进一步的研究。
- 关于自然语言处理性能效果的因果推论
本文强调 NLP 作为一种科学，寻求从自然语言处理中应用一种方法（相比另一种方法）中产生的性能影响方面进行推断。然而，在实践中，NLP 研究通常无法实现这一目标，需要从一系列处理系统的随机样本中绘制处理系统样本以绘制推断方法性能效应。
- 知识图谱嵌入的子采样技术解析
本文从 word2vec 开始，解释了知识图谱嵌入（KGE）中的子采样方法的最新进展。