《计算机工程与应用》国际刊号：ISSN 1002-8331 中国刊号：CN11-2127/TP 邮发代号：82-605 国外代号：4656M 主管单位：中华人民共和国信息产业部 主办单位：华北计算技术研究所 级别：核心级计算机类刊物 《计算机学报》国际标准刊号 ISSN0254-4164 国内统一刊号 CN11-1826/TP 邮发代号 2-833 主办：中国计算机学会与中国科学院计算技术研究所 刊物内容：《计算机学报》刊登的内容覆盖计算机领域的各个学科，以论文、技术报告、短文、研究简报、综论等形式报道以下方面的科研成果：计算机科学理论、计算机硬件体系结构、计算机软件、人工智能、数据库、计算机网络与多媒体、计算机辅助设计与图形学以及新技术应用等。 级别：国家级优秀刊物 《科技信息》国内统一刊号：CN37-1021/N；国际统一刊号： ISSN 1001-9960 主管：山东省科学技术厅 级别：综合类优秀国家级科技刊物 《电脑知识与技术》 国内统一刊号：CN34-1205/TP 国际标准刊号：ISSN 1009-3044 邮发代号：26－188 主管单位：安徽省科技厅，主办单位：安徽省科技情报学会、中国计算机函授学院。 栏目设置：数据库与信息管理、网络通讯及安全、研究开发、教育论坛：计算机教学等 评价; 主要面向广大的科技工作者、高等院校、各公共图书馆、情报所（室）、研究所以及厂矿，它对科技工作者、科学研究人员、广大教师、研究生、博士生都具有重要的参考价值。 级别：中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊 地区：安徽、旬刊 2个国家级期刊。2个省级期刊 我在淘宝有论文发表的店铺。有问题和我联系
刚刚! 西北农林科技大学又双叒叕发《Science》，台籍学者领衔!高分子科学前沿2022-09-23 08:02 ·浙江17氮元素是生物体构成的主要元素之一。氮是植物生长的主要限制因素，是农业生产力，动物和人类营养以及可持续生态系统的基础。光合植物通过将无机氮同化为维持植物和依赖它们的食物网的生物分子（DNA，RNA，蛋白质，叶绿素和维生素）来驱动陆地氮循环。为了与土壤中更喜欢有机氮或铵的微生物竞争，大多数植物已经进化出对硝酸盐可用性波动做出反应的调节途径。感知可用硝酸盐的植物将在几分钟内协调转录组，新陈代谢，激素，全系统芽和根的生长以及繁殖反应。长久以来科学家们只是能够在基因水平确定硝态氮是一种信号分子，但并不清楚植物感受它的机制。其次，氮肥是能源密集型生产并造成污染;此外，它在农业中的过度使用以提高作物产量，导致全球环境灾难性的富营养化。全球和区域研究表明，地球上的氮供应量正在下降。提高植物氮利用效率有助于可持续农业和生态系统保护。这些年，研究者们关于硝态氮的研究，一直热情不减，很多研究者们认为NRT1.1蛋白（也称为CHL1或NPF6.3）不仅仅是质膜细胞外硝酸盐转运体传感器（转感受器），同时也是硝酸盐的感受器，具有感受硝态氮的功能。但刘坤祥教授根据多年研究认为，CHL1/NRT1.1蛋白不是一个主要的硝酸盐感受器，他带领团队夜以继日地研究,尝试解释清楚这一机制。打开网易新闻 查看精彩图片 2022年9月23日，《Science》期刊刊登了西北农林大学、台湾籍教授刘坤祥团队和其合作团队在植物硝酸盐信号“开关”——NLP7蛋白的最新研究成果，相关论文题为 “NIN-like protein 7 transcription factor is a plant nitrate sensor” 在这项研究里，研究者们发现所有七个拟南芥 NIN 样蛋白 (NLP) 转录因子的突变消除了植物的初级硝酸盐反应和发展计划。 NIN-NLP7 嵌合体和硝酸盐结合的分析显示NLP7 通过其氨基末端对硝酸盐的感知被解除抑制。基因编码的荧光拆分生物传感器，mCitrine-NLP7，实现了植物中单细胞硝酸盐动力学的可视化。硝酸盐传感器NLP7 的结构域类似于细菌硝酸盐传感器 NreA。 保守残基的替换配体结合口袋损害了硝酸盐触发的 NLP7 控制转录、转运、新陈代谢、发育和生物量。这项结果表明转录因子NIN样蛋白7（NLP7）为主要的硝酸盐传感器。其中，刘坤祥教授和Jen Sheen为共同通讯作者，西北农林大学生命学院博士生刘孟红、林子炜，师资博士后陈斌卿以及Zi-Fu Wang为共同一作为共同第一作者，西北农林科技大学旱区作物逆境生物学国家重点实验室、生命学院、未来农业研究院为第一署名单位。组合 NLP 控制初级硝酸盐反应打开网易新闻 查看精彩图片 图 1.组合 NLP 转录因子是原发性硝酸盐反应和发育计划的核心。由于所有九个NLP基因都在拟南芥芽中表达。对硝酸盐介导的芽生长中单个nlp1-9单个突变体的分析显示，仅在nlp2和nlp7中存在统计学上显着的缺陷。为了规避NLP冗余并更好地定义NLP1-9的重叠或独特功能，我们进行了全基因组靶基因调查。每个NLP在土壤生长植物的转染叶细胞中瞬时表达4.5小时，用于RNA测序（RNA-seq）分析。推定的NLP靶基因的分层聚类分析（日志2≥ 1 或 ≤ −1;P ≤0.05）揭示了所有NLP激活先前通过微阵列、RNA-seq、片上染色质免疫沉淀（ChIP-chip）、ChIP-seq和启动子分析鉴定的通用原代硝酸盐响应性标记基因的能力。NLP2、NLP4、NLP7、NLP8 或 NLP9特异性激活了一些在调节生长素和细胞分裂素激素功能、细胞周期、代谢、肽信号传导以及芽和根分生组织活性方面具有已知功能的靶基因。NLP2和NLP7调节具有多种功能的更广泛的非冗余靶基因，这可能表现为在种子萌发后在nlp2或nlp7中观察到的生长缺陷。NLP6/7主要作为转录激活剂，而NLP2，4，5，8，9可以激活或抑制靶基因。NLP1，3，6比其他NLP调节的靶基因更少。例如，生长素生物合成基因TAR2仅被NLP2，4，5，7，8，9激活。这些结果与NLP变体在控制硝酸盐响应网络和导致土壤中生长的nlp2，4，5，6，7，8，9隔突变植物中发育迟缓的芽和根系发育的NLP变体一致。基因编码的荧光生物传感器可视化植物中的硝酸盐打开网易新闻 查看精彩图片 图 4.遗传编码的生物传感器检测转基因芽和根部的细胞内硝酸盐。配体-传感器相互作用可能触发传感器蛋白的构象变化。我们产生了一个遗传编码的荧光生物传感器mCitrine-NLP7，类似于基于单个荧光蛋白的葡萄糖生物传感器Green Glifon。我们假设硝酸盐结合的分裂米西特林-NLP7硝酸盐生物传感器（sCiNiS）将重建麦西特罗以发出荧光信号。预测的核定位信号（630断续器638）的NLP7突变为AAAAA，以避免与内源性NLP7的竞争，内源性NLP7在硝酸盐诱导后保留在细胞核中以进行转录活化.在转基因植物子叶的叶肉细胞和根尖的腔内膜细胞中，通过sCiNiS对细胞质硝酸盐进行定量共聚焦成像。在硝酸盐（10mM）后5分钟内检测到重组的mCitine荧光信号，但不是KCl，在正常发育的完整sCiNiS转基因幼苗中以单细胞分辨率诱导叶肉细胞和原代根尖细胞。土壤硝酸盐浓度可以从微摩尔到毫摩尔范围变化。我们使用不含硝酸盐的转基因幼苗测试了不同的硝酸盐浓度，并表明sCiNiS生物传感器在完整植物的单个叶肉细胞中检测到100μM至10mM的硝酸盐浓度范围，与敏感和特异性的硝酸盐结合K一致。植物中硝酸盐传感器的进化保护打开网易新闻 查看精彩图片 图 5.NLP7传感器域类似于NreA，具有用于硝酸盐感知和信号传导的保守残留物。为了在功能上定义NLP7中硝酸盐结合的必需残基，我们对硝酸盐-NreA晶型中定义的八种推定的硝酸盐结合残基进行了丙氨酸扫描诱变，并检查了无硝酸盐叶细胞中突变NLP7的硝酸盐反应。NLP7突变的四个残基，Trp395→阿拉（W395A），H404A，L406A或Y436A，在低硝酸盐（0.5mM）下显着降低硝酸盐诱导的4xNRE-min-LUC活性2小时。因为H404，L406和Y436在NLP2，4，5，6，8，9中是保守的，在硝酸盐结合域中具有相似的结构。我们接下来生成并分析了NLP7的双重（HL / AA）和三重（HLY / AAA）突变体，其消除了硝酸盐诱导的4xNRE-min-LUC活性。HLY硝酸盐结合残留物在作物植物结构相似的硝酸盐传感器域内的NLP7同源物中也是保守的，包括油菜籽BnaNLP7，大豆转基因NLP6，玉米ZmNLP6，小麦TaNLP7和水稻OsNLP3。我们建议NLP7及其同源物可以作为硝酸盐传感器，保存在从炭藻植物到被子植物的光合植物中，包括真双子叶植物和单子叶植物，但不是叶绿素。总结：作者揭示了光合植物用来感知无机氮的调节机制，然后激活植物信号网络和生长反应。我们的见解可能会建议提高作物氮利用效率，减少肥料和能源投入以及减轻温室气体排放引起的气候变化的途径，以支持更可持续的农业。来源：高分子科学前沿声明：仅代表作者个人观点，作者水平有限，如有不科学之处，请在下方留言指正！特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。
西农很重视学生SCi的发表培养，因为SCi为大数据提供了支持。西北农林科技大学地处中华农耕文明发祥地、国家级农业高新技术产业示范区陕西杨凌，为我国农业发展做出了巨大贡献！西北农林科技大学的旱区作物逆境生物学国家重点实验室突出"旱区逆境"区域特色，通过发掘资源、揭示机理、服务生产，为旱区农业生产高效可持续发展提供理论和技术支撑，是西农合并组建以来获批的唯一国家重点实验室，该实验室在过去的一年也取得了丰收的成果！SCI服务流程服务项目一（业务周期20天）1作者有稿件（中英文）2做标准评估，评估通过后接单3我们提供翻译、润色、排版和期刊推荐等服务项目；（不负责投稿等其他服务）服务项目二（业务周期约6-12个月）1作者有稿件（中英文）2做标准评估，评估通过后接单3我们提供翻译、润色、排版和期刊推荐等服务项目4协助投稿，投稿信各种回复信以及其他服务5保证被SCI/SSCI收录，检索等
西农前几天发表sci西农确实是在前几天发表了sci，其实你很优秀，相信每一个优秀就是自我的一个闪光点，每一个闪光点都会让你增强自我应对学习生活的勇气和信心，必将会打造一个更优秀的你。
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 一、毕业论文选题的重要意义 第一、选题是撰写毕业论文的第一步，它实际上是确定“写什么”的问题，也就是确定论文论述的方向。如果“写什么”都不明确，“怎么写”根本无从谈起，因此毕业论文的顺利完成离不开合适的论文选题。 第二、毕业论文的写作一方面是对这几年所学知识的一次全面检验，同时也是对同学们思考问题的广度和深度的全面考察。因此，毕业论文的选题非常重要，既要考虑论文涉及的层面，又要考虑它的社会价值。 二、毕业论文选题的原则 （一）专业性原则 毕业论文选题必须紧密结合自己所学的专业，从那些学过的课程内容中选择值得研究或探讨的学术问题，不能超出这个范围，否则达不到运用所学理论知识来解决实际问题的教学目的。我们学的是工商管理专业，选题当然不能脱离这个大范畴，而且在限定的小范围内，也不能脱离工商管理、企业经营去谈公共事业管理或金融问题。学术研究是无止境的，任何现成的学说，都有需要完善改进的地方，这就是选题的突破口，由此入手，是不难发现问题、提出问题的。 （二）价值性原则 论文要有科学价值。那些改头换面的文章抄袭、东拼西凑的材料汇集以及脱离实际的高谈阔论，当然谈不上有什么价值。既然是论文，选题就要具有一定的学术意义，也就是要具有先进性、实践性和一定的理论意义。对于工商管理专业的学生而言，我们可以选择企业管理中有理论意义和实践指导意义的论题，或是对提高我国企业的管理水平有普遍意义的议题，还可以是新管理方法的使用。毕业论文的价值关键取决于是否有自己的恶创见。也就是说，不是简单地整理和归纳书本上或前人的见解，而是在一定程度上用新的事实或新的理论来丰富专业学科的某些氦姬份肯莓厩逢询抚墨内容，或者运用所学专业知识解决现实中需要解决的问题。 （三）可能性原则 选题要充分考虑到论题的宽度和广度以及你所能占有的论文资料。既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。”选题太大、太难，自己短时间内无力完成，不行；选题太小、太易，又不能充分发挥自己的才能，也不行。一切应从实际出发，主要应考虑选题是否切合自己的特长和兴趣，是否可以收集到足够的材料和信息，是否和自己从事的工作相接近。一定要考虑主客观条件和时限，选择那些适合自己情况，可以预期成功的课题。一般来说，题目的大小要由作者实际情况而定，很难作硬性规定要求。有的同学如确有水平和能力，写篇大文章，在理论上有所突破和创新，当然是很好的。但从成人高校学生的总体来看，选题还是小点为宜。小题目论述一两个观点，口子虽小，却能小题大做，能从多层次多角度进行分析论证.这样，自己的理论水平可以发挥，文章本身也会写得丰满而充实。选择一个比较恰当的小论题，特别是与自己的工作或者生活密切相关的问题，不仅容易搜集资料，同时对问题也看得准，论述也会更透彻，结论也就可能下得更准确。 三、毕业论文选题的方法 第一、 浏览捕捉法。这种方法是通过对占有的论文资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的论题。这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能“先入为主”，不能以自己头脑中原有的观点决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，从内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨之后，就会有所发现，然后再根据自己的实际确定自己的论题。 第二、 追溯验证法。这种方法要求同学们先有一种拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。同学们应该先有自己的主观论点，即根据自己平时的积累，初步确定准备研究的方向、题目或选题范围。这种选题方法应注意：看自己的“拟想”是否与别人重复，是否对别人的观点有补充作用；如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，那就应该中止，再作重新构思。要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花，尽管这种想法很简单、很朦胧，也未成型，但千万不可轻易放弃。 第三、 知识迁移法。通过四年的学习，对某一方面的理论知识（经济或者法律或者其它）有一个系统的新的理解和掌握。这是对旧知识的一种延伸和拓展，是一种有效的更新。在此基础之上，同学们在认识问题和解决问题的时候就会用所学到的新知识来感应世界，从而形成一些新的观点。理论知识和现实的有机结合往往会激发同学们思维的创造力和开拓性，为毕业论文的选题提供了一个良好的实践基础和理论基础。 第四、 关注热点法。热点问题就是在现代社会中出现的能够引起公众广泛注意的问题。这些问题或关系国计民生，或涉及时代潮流，而且总能吸引人们注意，引发人们思考和争论。同学们在平时的学习和工作中大部分也都会关注国际形势、时事新闻、经济变革。选择社会热点问题作为论文论题是一件十分有意义的事情，不仅可以引起指导老师的关注，激发阅读者的兴趣和思考，而且对于现实问题的认识和解决也具有重要的意义。将社会热点问题作为论文的论题对于同学们搜集材料、整理材料、完成论文也提供了许多便利。 第五，调研选题法。调研选题法类同于关注社会热点这样的选题方法，但所涉及的有一部分是社会热点问题，也有一部分并不是社会热点问题。社会调研可以帮助我们更多地了解调研所涉问题的历史、现状以及发展趋势，对问题的现实认识将更为清晰，并可就现实问题提出一些有针对性的意见和建议。同学们将社会调研课题作为毕业论文的论题，有着十分重要的现实意义，不仅可为地方经济建设和社会发展提供有价值的资料和数据，而且可为解决一些社会现实问题提供一个很好的路径。
两篇都好发。opencv主要以实践和应用为主，同时需要研究成果可以指导应用。NLP是算法中最有挑战性的，因为在CV中，视频可以分割为一帧一帧的图像，像素点是有限的，这很适合计算机去解析。
2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。
去年也有很多 游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的 游戏 ，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。
机器之心整理了去年全年 在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究 。让我们以时间的顺序来看：
第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种 大型无监督语言模型 ，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。
该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。
GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在 知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务 上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。
最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的 社会 影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略： 仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重 。
机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。
论文链接：
在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。
首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。
研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下， 无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战 。
去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法， 这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务 。
论文链接：
通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？
来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。
为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。
BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。
作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法 。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。
基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。
延伸阅读：
2019 年 7 月，在无限制德州扑克六人对决的比赛中，德扑 AI Pluribus 成功战胜了五名专家级人类玩家。Pluribus 由 Facebook 与卡耐基梅隆大学（CMU）共同开发，实现了前辈 Libratus（冷扑大师）未能完成的任务，该研究已经登上了当期《科学》杂志。
据介绍，Facebook 和卡内基梅隆大学设计的比赛分为两种模式：1 个 AI+5 个人类玩家和 5 个 AI+1 个人类玩家，Pluribus 在这两种模式中都取得了胜利。如果一个筹码值 1 美元，Pluribus 平均每局能赢 5 美元，与 5 个人类玩家对战一小时就能赢 1000 美元。职业扑克玩家认为这些结果是决定性的胜利优势。 这是 AI 首次在玩家人数（或队伍）大于 2 的大型基准 游戏 中击败顶级职业玩家 。
在论文中，Pluribus 整合了一种新的在线搜索算法，可以通过搜索前面的几步而不是只搜索到 游戏 结束来有效地评估其决策。此外，Pluribus 还利用了速度更快的新型 Self-Play 非完美信息 游戏 算法。综上所述，这些改进使得使用极少的处理能力和内存来训练 Pluribus 成为可能。 训练所用的云计算资源总价值还不到 150 美元 。这种高效与最近其他人工智能里程碑项目形成了鲜明对比，后者的训练往往要花费数百万美元的计算资源。
Pluribus 的自我博弈结果被称为蓝图策略。在实际 游戏 中，Pluribus 使用搜索算法提升这一蓝图策略。但是 Pluribus 不会根据从对手身上观察到的倾向调整其策略。
在人工智能之外的量子计算领域，去年也有重要的研究突破。2019 年 9 月，谷歌提交了一篇名为《Quantum supremacy using a programmable superconducting processor》的论文自 NASA 网站传出，研究人员首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性：在世界第一超算 Summit 需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。因此，谷歌宣称实现「量子优越性」。之后，该论文登上了《自然》杂志 150 周年版的封面。
这一成果源自科学家们不懈的努力。谷歌在量子计算方向上的研究已经过去了 13 年。2006 年，谷歌科学家 Hartmut Neven 就开始 探索 有关量子计算加速机器学习的方法。这项工作推动了 Google AI Quantum 团队的成立。2014 年，John Martinis 和他在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校（UCSB）的团队加入了谷歌的工作，开始构建量子计算机。两年后，Sergio Boixo 等人的论文发表，谷歌开始将工作重点放在实现量子计算优越性任务上。
如今，该团队已经构建起世界上第一个超越传统架构超级计算机能力的量子系统，可以进行特定任务的计算。
量子优越性实验是在一个名为 Sycamore 的 54 量子比特的完全可编程处理器上运行的。该处理器包含一个二维网格，网格中的每个量子比特与其他四个相连。量子优越性实验的成功归功于谷歌改进了具有增强并行性的双量子比特门，即使同时操作多个门，也能可靠地实现记录性能。谷歌使用一种新型的控制旋钮来实现这一性能，该旋钮能够关闭相邻量子比特之间的交互。此举大大减少了这种多连通量子比特系统中的误差。此外，通过优化芯片设计来降低串扰，以及开发避免量子比特缺陷的新控制校准，谷歌进一步提升了性能。
虽然 AI 没有打败最强人类玩家 Serral，但其研究的论文仍然登上了 Nature。2019 年 10 月底，DeepMind 有关 AlphaStar 的论文发表在了当期《Nature》杂志上，这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展，展示了 AI 在「没有任何 游戏 限制的情况下」已经达到星际争霸Ⅱ人类对战天梯的顶级水平，在 Battle.net 上的排名已超越 99.8％的活跃玩家 。
回顾 AlphaStar 的发展历程，DeepMind 于 2017 年宣布开始研究能进行即时战略 游戏 星际争霸Ⅱ的人工智能——AlphaStar。2018 年 12 月 10 日，AlphaStar 击败 DeepMind 公司里的最强玩家 Dani Yogatama；12 月 12 日，AlphaStar 已经可以 5:0 击败职业玩家 TLO 了（TLO 是虫族玩家，据 游戏 解说们认为，其在 游戏 中的表现大概能有 5000 分水平）；又过了一个星期，12 月 19 日，AlphaStar 同样以 5:0 的比分击败了职业玩家 MaNa。至此，AlphaStar 又往前走了一步，达到了主流电子竞技 游戏 顶级水准。
根据《Nature》论文描述，DeepMind 使用通用机器学习技术（包括神经网络、借助于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习）直接从 游戏 数据中学习。AlphaStar 的 游戏 方式令人印象深刻——这个系统非常擅长评估自身的战略地位，并且准确地知道什么时候接近对手、什么时候远离。此外，论文的中心思想是将 游戏 环境中虚构的自我博弈扩展到一组智能体，即「联盟」。
联盟这一概念的核心思想是：仅仅只是为了赢是不够的。相反，实验需要主要的智能体能够打赢所有玩家，而「压榨（exploiter）」智能体的主要目的是帮助核心智能体暴露问题，从而变得更加强大。这不需要这些智能体去提高它们的胜率。通过使用这样的训练方法，整个智能体联盟在一个端到端的、完全自动化的体系中学到了星际争霸Ⅱ中所有的复杂策略。
2019 年在 AI 领域的各个方向上都出现了很多技术突破。新的一年，我们期待更多进展。
此外，机器之心于 2019 年 9 月底推出了自己的新产品 SOTA 模型，读者可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文，平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (e.g., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (i.e., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of 51.0%, a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance (86.8%) is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of 34.8 on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of 33.3 on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to 36.5, which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to 85.4%. The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches 80.7%, an improvement of 9.7% over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！
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刘千圣，上海人，上海师范大学2022届博士生。2019年9月入学，提前一年获得博士学历、学位。攻读博士期间主持河北省研究生创新资助项目1项，参与国家社科基金项目、河北省社科基金重点项目各1项。发表论文6篇（其中在《中国音乐学》《北京舞蹈学院学报》《乐府学》等C刊发表学术论文4篇）。
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