2021科研最前沿(6)

5用于心电图分类和心律失常自动诊断的卷积神经网络研究
6使用传感器和深度学习的人类活动识别系统研究
7面向视频动作识别的深度神经网络研究
8基于卷积神经网络等深度学习方法进行多模态情感分析研究
9利用深度学习方法进行电子健康档案数据挖掘研究
10基于无人机的无线通信技术
信息科学领域居于前十位的热点前沿主要集中于面向6G通信、植物分类和病害检测、心电图分类和心律失常自动诊断、人类活动识别、视频动作识别、多模态情感分析、电子健康档案数据挖掘等领域的深度学习方法研究，以及区块链技术、通路数据库、无人机辅助通信技术等方向，与深度学习相关的主题占据了今年Top10热点前沿的大部分主题。“基于无人机的无线通信技术”是2020年热点前沿“无人机无线通信网络、传输保密和轨迹优化研究”的延续和扩展，其他前沿主题均为首次入选。
数学领域Top10热点前沿
1双相各向异性变分问题
2光孤子传输特性的解析研究
3基于深度卷积神经网络的医学图像分析算法
4分裂公共不动点问题的迭代算法
5用于优化机器人操作的动态神经网络算法
6高维非线性偏微分方程的求解方法
7非线性时间序列的复杂网络分析
8多层贝叶斯建模方法及其在数学心理学中的应用
9分数阶反应扩散方程的数值解法
10有限差分格式的能量稳定性研究
数学领域居于前十位的热点前沿主要集中于双相各向异性变分问题、光孤子传输特性的解析研究、基于深度卷积神经网络的医学图像分析算法、分裂公共不动点问题的迭代算法、用于优化机器人操作的动态神经网络算法、高维非线性偏微分方程的求解方法、非线性时间序列的复杂网络分析、多层贝叶斯建模、分数阶反应扩散方程的数值解法、有限差分格式的能量稳定性研究等领域。
与2013-2020年相比，2021年Top10热点前沿既有延续又有发展。偏微分方程性质及求解研究以及非线性系统方向的多个热点前沿连续多年入选该领域的热点前沿或新兴前沿。统计学领域的非线性时间序列的复杂网络分析首次入选。
物理学领域Top10热点前沿
1转角双层石墨烯的特性研究
2非厄米系统的拓扑态研究
3黑洞信息佯谬与纠缠熵研究