01近年来，多轴直升机在空中摄影、货物运输、搜索营救等方面得到广泛应用，而3D视觉追踪系统对于获取多轴直升机的位置信息至关重要，其较传统的2D视觉追踪更具研究前景、也更具挑战性。在此背景下，北京科技大学贺威教授团队系统综述了3D视觉追踪系统中的三大关键技术，并详细分析了若干典型3D视觉追踪系统，最后提出未来发展方向及需应对的挑战。IJAC特约综述，全文开放获取，欢迎下载阅读。 A Survey on 3D Visual Tracking of Multicopters Qiang Fu, Xiang-Yang Chen, Wei He 论文地址：https://link./article/10.1007/s11633-019-1199-2 02所谓的AI复原，其实就是应用了超分辨率技术。什么是超分辨率？其涉及的模型与算法有哪些？研究前景如何？当超分辨率与深度学习技术相结合，又会带来哪些新思路？英国思克莱德大学Jin-Chang Ren教授团队特约综述为您解答... Deep Learning Based Single Image Super-resolution: A Survey Viet Khanh Ha, Jin-Chang Ren, Xin-Ying Xu, Sophia Zhao, Gang Xie, Valentin Masero, Amir Hussain 论文解读：AI复原”美男学霸”，一文综述背后神算法 03本综述来自控制与系统科学领域国际著名学者、美国工程院外籍院士、澳洲科学院院士、IEEE终身会士Brian D. O. Anderson教授团队，集中讨论了社交网络中，舆论动力学模型的最新研究进展。文章部分内容整理自Brian教授在CCC2018大会上的主题报告。 Recent Advances in the Modelling and Analysis of Opinion Dynamics on Influence Networks Brian D. O. Anderson, Mengbin Ye 论文解读：【综述】美外籍院士Brian Anderson: 社交网络中舆论动力学研究进展 04得益于网络2.0及智能手机的发展，遍布全球的网民(或称大众)借助便利的网络生产出海量优质内容。在此环境下，'众包'概念应运而生，它让降低成本与提升效率得以两全，备受世界商业巨头们的青睐。究竟何为'众包'？构建产品研发'众包'平台需要哪些技术支持？'众包'模式还面临着哪些现实挑战？来自英国诺桑比亚大学的研究人员给出了答案... Key Crowdsourcing Technologies for Product Design and Development Xiao-Jing Niu, Sheng-Feng Qin, John Vines, Rose Wong, Hui Lu 论文解读：【综述专栏】实现产品研发“众包”的框架、关键技术及挑战 05当前，深度学习已经应用于越来越多的领域，并取得了许多积极成果，其中，医疗健康便是一个前景广阔的研究方向。华盛顿大学陈一昕教授团队集中讨论了深度学习在医疗健康各个领域(医学影像处理除外)中的应用。通过系统地回顾这些研究成果，帮助读者更好地从宏观层面把握该领域的研究现状。 Applying Deep Learning to Individual and Community Health Monitoring Data: A Survey Zhen-Jie Yao, Jie Bi, Yi-Xin Chen 论文解读：【综述专栏】华盛顿大学陈一昕: 深度学习在健康检测数据中的应用 06本文来自中科院自动化所徐德研究员团队：轮廓检测是一项非常困难的工作，当前的轮廓检测方法主要有哪些？未来还有哪些可深入研究的方向？文中寻找答案... An Overview of Contour Detection Approaches Xin-Yi Gong, Hu Su, De Xu, Zheng-Tao Zhang, Fei Shen, Hua-Bin Yang 论文解读：【综述专栏】轮廓检测方法综述 07本文来自IJAC特约专题'先进机器人的智能控制与计算'，系统研究了应用于智能微型机器人的软件系统，作者为德国奥尔登堡大学Tobias Tiemerding研究员和Sergej Fatikow教授。 Software for Small-scale Robotics: A Review Tobias Tiemerding, Sergej Fatikow 08本文来自北航王田苗教授团队，文章结合作者在智能机器人领域的相关工作，分析国内外智能机器人的发展研究的基础上，就目前人机协作、无人驾驶技术、情感识别、脑机接口技术、仿生软体机器人和云平台、大数据网络等关键及前沿技术的研究作简要的综述，概要展望了其发展趋势并提出关于我国智能机器人发展的思考与建议。 Current Researches and Future Development Trend of Intelligent Robot: A Review Tian-Miao Wang, Yong Tao, Hui Liu 论文解读：【综述专栏】 王田苗：智能机器人研究现状及发展趋势思考与建议 09社交网络信息传播分析中有哪些模型？如何基于网络结构评价用户的权威性和影响力？如何实现影响力最大化？未来还有哪些前景广阔的研究方向？敬请聚焦中国科技大学陈恩红教授团队综述... Study on Information Diffusion Analysis in Social Networks and Its Applications Biao Chang, Tong Xu, Qi Liu, En-Hong Chen 论文解读：【综述专栏】陈恩红: 社交网络的信息传播分析及其应用 10本文来自西安交通大学薛建儒教授团队成果，10年之内可以造出完全自动驾驶的汽车吗？当前自动驾驶技术的发展遭遇哪些瓶颈？未来如何突破？看薛教授的回答... A Survey of Scene Understanding by Event Reasoning in Autonomous Driving Jian-Ru Xue, Jian-Wu Fang, Pu Zhang |
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