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机器学习作为人工智能的核心技术，通过让计算机从数据中自动学习规律，实现对未知信息的预测与决策。目前，它已在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等诸多领域取得了突破性进展，极大地提升了效率与准确性。其发展不仅推动了技术的革新，也深刻改变了人们的生活与工作方式，催生了众多新兴产业。接下来，我们将深入探讨机器学习的关键技术、最新应用以及未来的发展趋势。
1.深度迁移学习及其最新进展的回顾
https://www.mdpi.com/2227-7080/11/2/40
本文首先回顾深度迁移学习 (Deep Transfer Learning, DTL)，随后列举、分类并总结了近期DTL的实际应用研究及局限性。
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未来DTL研究方向包括：1. 解决灾难性遗忘：通过垂直扩展预训练模型等方法，避免微调时知识丢失，实现持续学习。2. 减少预训练模型偏倚：优化预训练过程，使其能更好地适应新任务。3. 开发新方法：如结合生成对抗网络 (GAN) 和自编码器 (AE) 等生成式模型，提升DTL性能。4. 跨领域应用探索：将DTL应用于更多领域，如工业异常检测、医疗影像诊断等。5. 模型优化与效率提升：降低模型训练成本，使其更适合边缘设备等资源受限环境。
2.利用人工神经网络进行精确电力负荷预测
https://www.mdpi.com/2227-7080/11/3/70
本文提出基于循环神经网络 (RNN) 的希腊能源消耗预测框架。
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未来研究方向如下：一是优化模型结构与参数，如探索更适合电力负荷预测的RNN变体、调整网络层数和节点数等，进一步提升预测精度；二是结合多源数据，将温度、湿度、风速等气象因素以及节假日、社会活动等社会经济因素纳入模型输入，增强模型对负荷变化的解释能力；三是改进时间步长选择方法，通过更精细的分析确定最优时间步长，或开发自适应时间步长调整机制，以更好地捕捉负荷的周期性和趋势性；四是探索深度学习与其他技术的融合，如与强化学习结合，实现动态负荷预测与调度一体化，或与大数据技术结合，以提升模型训练效率和数据处理能力。
3.迈向墨西哥手语-西班牙语双向翻译系统：深度学习方法
https://www.mdpi.com/2227-7080/12/1/7
本文提出了一种旨在解决听力障碍者沟通障碍的双向手语翻译系统，并比较了多种深度学习模型在手语识别和翻译中的准确率。
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未来研究方向如下：一是数据集开发，扩大手语数据收集范围，涵盖更多种类、风格和场景，同时探索数据增强和主动学习方法以提高数据利用效率；二是模型优化与拓展，进一步提升算法对复杂手势和非手势信号的识别能力，并将系统扩展至更多语言和手语变体；三是增强系统适应性，使其在不同光照、背景和手势遮挡等真实条件下表现更佳，同时开发更紧凑的模型以实现实时处理；四是多模态融合，结合深度信息、骨骼关键点等数据，提高识别的准确性和鲁棒性；五是个性化与用户适应，设计可适应个体独特手势风格的系统，实现个性化识别。这些方向旨在提升手语翻译系统的性能和普适性，推动更具包容性的通信技术发展，为聋人和听力障碍者创造更无障碍的交流环境。
4.机器和机器人视觉中用于物体检测、语义分割和人类动作识别的机器学习和深度学习综述
https://www.mdpi.com/2227-7080/12/2/15
本文系统梳理了机器学习/深度学习算法及方法，并重点探讨了目标检测、图像分割、语义分割算法，尤其是人体行为识别方法。
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未来研究方向包括：深度学习与机器人视觉，如开发自监督学习方法，以解决标注数据不足问题，提升3D目标检测的准确性和鲁棒性，并探索多模态融合技术以增强感知能力。计算机视觉的未来路径，包括改进目标检测、实时3D重建、自动化图像标注、视觉推理与理解、对抗攻击的鲁棒性、与其他技术的融合、开发高效深度学习模型、提升视频分析能力以及拓展在医疗、农业、交通等领域的应用。总体而言，未来研究将聚焦于提升系统的性能、自动化能力和适应性，以满足实际应用需求。
5.基于机器学习的飞机蒙皮缺陷检测及尺寸估计 (视觉检测)
https://www.mdpi.com/2227-7080/12/9/158
作者开发并评估了多种深度学习架构，在实验室和真实机库环境中，专注于检测飞机蒙皮的各种缺陷，尤其是难以识别的凹痕。
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主要问题及改进方向如下：一是轮廓近似算法无法识别照片中不清晰的凹痕，改进方法是优化算法，使其能够更好地处理模糊边缘；二是边界框裁剪问题，导致部分凹痕被遗漏，可引入有方向的圆角框来减少裁剪误差；三是缺乏可靠参考，研究团队缺乏维护工程师的专业知识，导致手动测量结果不被行业接受，引入了不确定性，应与维护工程师合作建立可靠基准；四是距离测量问题，激光测距仪因飞机蒙皮反射无法使用，改用卷尺。实际应用中，无人机配备激光雷达并采用面积平均值代替单次测量值，可提高测量准确性；五是透视畸变问题，照片采集不垂直于缺陷时会影响尺寸估计，可调整拍摄角度或使用校正算法，减少畸变影响。通过这些改进，可提高飞机蒙皮缺陷尺寸估算的可靠性和准确性，推动技术在实际应用中的广泛采用。
6.一种用于信用卡欺诈检测的混合深度学习与生成对抗网络方法
https://www.mdpi.com/2227-7080/12/10/186
本文提出一种结合生成对抗网络 (GAN) 和循环神经网络 (RNN) 的混合深度学习框架，用于信用卡欺诈检测。
选题方向参考
未来信用卡欺诈检测的研究方向可以聚焦于以下几个方面：一是探索不同的GAN配置，并结合更多的深度学习模型，如Transformer和图神经网络 (GNN)，以进一步提升检测能力；二是将提出的模型在真实环境中实施和测试，以验证其实际应用性和操作效率；三是解决计算效率和可扩展性方面的挑战，这对于在大规模、实时的欺诈检测系统中部署这些模型至关重要。此外，还可考虑将模型应用于更多类型的金融欺诈检测，如保险欺诈和身份盗窃，并开发联邦学习方法以增强去中心化系统的安全性。
Technologies 期刊介绍：https://www.mdpi.com/journal/technologies
主编：Manoj Gupta, National University of Singapore, Singapore
Technologies 旨在为新兴的科技趋势提供一个交流平台，包括但不限于以机器学习和人工智能为基础的先进技术，信息与通信技术，计算机科学与工程技术，材料科学与材料加工技术，以及医疗健康辅助技术等。
2024 Impact Factor：3.6
2024 CiteScore：8.5
Time to First Decision：21.8 Days
Acceptance to Publication：3.9 Days
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