The field of autonomous mobile robots has undergone dramatic advancements over the past decades. Despite achieving important milestones, several challenges are yet to be addressed. Aggregating the achievements of the robotic community as survey papers is vital to keep the track of current state-of-the-art and the challenges that must be tackled in the future. This paper tries to provide a comprehensive review of autonomous mobile robots covering topics such as sensor types, mobile robot platforms, simulation tools, path planning and following, sensor fusion methods, obstacle avoidance, and SLAM. The urge to present a survey paper is twofold. First, autonomous navigation field evolves fast so writing survey papers regularly is crucial to keep the research community well-aware of the current status of this field. Second, deep learning methods have revolutionized many fields including autonomous navigation. Therefore, it is necessary to give an appropriate treatment of the role of deep learning in autonomous navigation as well which is covered in this paper. Future works and research gaps will also be discussed.

自闭症谱系障碍（ASD）是一种脑部疾病，其特征是幼儿时期出现的各种体征和症状。 ASD还与受影响个体的沟通缺陷和重复行为有关。已经开发了各种ASD检测方法，包括神经影像学和心理测试。在这些方法中，磁共振成像（MRI）成像方式对医生至关重要。临床医生依靠MRI方式准确诊断ASD。 MRI模态是非侵入性方法，包括功能（fMRI）和结构（SMRI）神经影像学方法。但是，用fMRI和SMRI诊断为专家的ASD的过程通常很费力且耗时。因此，已经开发了基于人工智能（AI）的几种计算机辅助设计系统（CAD）来协助专家医生。传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）是用于诊断ASD的最受欢迎的AI方案。这项研究旨在使用AI审查对ASD的自动检测。我们回顾了使用ML技术开发的几个CAD，以使用MRI模式自动诊断ASD。在使用DL技术来开发ASD的自动诊断模型方面的工作非常有限。附录中提供了使用DL开发的研究摘要。然后，详细描述了使用MRI和AI技术在自动诊断ASD的自动诊断期间遇到的挑战。此外，讨论了使用ML和DL自动诊断ASD的研究的图形比较。最后，我们提出了使用AI技术和MRI神经影像学检测ASD的未来方法。

With the increasing growth of information through smart devices, increasing the quality level of human life requires various computational paradigms presentation including the Internet of Things, fog, and cloud. Between these three paradigms, the cloud computing paradigm as an emerging technology adds cloud layer services to the edge of the network so that resource allocation operations occur close to the end-user to reduce resource processing time and network traffic overhead. Hence, the resource allocation problem for its providers in terms of presenting a suitable platform, by using computational paradigms is considered a challenge. In general, resource allocation approaches are divided into two methods, including auction-based methods(goal, increase profits for service providers-increase user satisfaction and usability) and optimization-based methods(energy, cost, network exploitation, Runtime, reduction of time delay). In this paper, according to the latest scientific achievements, a comprehensive literature study (CLS) on artificial intelligence methods based on resource allocation optimization without considering auction-based methods in various computing environments are provided such as cloud computing, Vehicular Fog Computing, wireless, IoT, vehicular networks, 5G networks, vehicular cloud architecture,machine-to-machine communication(M2M),Train-to-Train(T2T) communication network, Peer-to-Peer(P2P) network. Since deep learning methods based on artificial intelligence are used as the most important methods in resource allocation problems; Therefore, in this paper, resource allocation approaches based on deep learning are also used in the mentioned computational environments such as deep reinforcement learning, Q-learning technique, reinforcement learning, online learning, and also Classical learning methods such as Bayesian learning, Cummins clustering, Markov decision process.

癫痫发作是最重要的神经障碍之一，其早期诊断将有助于临床医生为患者提供准确的治疗方法。脑电图（EEG）信号广泛用于癫痫癫痫发作检测，其提供了关于大脑功能的实质性信息的专家。本文介绍了采用模糊理论和深层学习技术的新型诊断程序。所提出的方法在Bonn大学数据集上进行了评估，具有六个分类组合以及弗赖堡数据集。可以使用可调谐Q小波变换（TQWT）来将EEG信号分解为不同的子带。在特征提取步骤中，从TQWT的不同子带计算了13个不同的模糊熵，并且计算它们的计算复杂性以帮助研究人员选择各种任务的最佳集合。在下文中，采用具有六层的AutoEncoder（AE）用于减少维数。最后，标准自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以及其具有蚱蜢优化算法（ANFIS-GOA），粒子群优化（ANFIS-PSO）和育种群优化（ANFIS-BS）方法的变体分类。使用我们所提出的方法，ANFIS-BS方法在弗赖堡数据集上分为两类分为两类和准确度，在两类分类中获得99.46％的准确性，以及弗赖堡数据集的99.28％，达到最先进的两个人的表演。

精神分裂症（SZ）是一种精神障碍，由于大脑中特定化学品的分泌，一些脑区的功能失去平衡，导致思想，行动和情绪之间缺乏协调。本研究提供了通过脑电图（EEG）信号的自动化SZ诊断的各种智能深度学习（DL）方法。将得到的结果与传统智能方法的结果进行比较。为了实施拟议的方法，已经使用了波兰华沙精神病学与神经学研究所的数据集。首先，将EEG信号分成25秒的时间框架，然后通过Z分数或标准L2标准化。在分类步骤中，考虑通过EEG信号考虑两种不同的方法进行SZ诊断。在该步骤中，首先通过传统的机器学习方法进行EEG信号的分类，例如，支持向量机，K-CORMONT邻居，决策树，NA \“IVE贝叶斯，随机森林，极其随机树木和袋装。各种提出的DL模型，即长的短期存储器（LSTMS），一维卷积网络（1D-CNNS）和1D-CNN-LSTMS。在此步骤中，实现并比较了DL模型具有不同的激活功能。在提议的DL模型中，CNN-LSTM架构具有最佳性能。在这种架构中，使用具有Z分数和L2组合标准化的Relu激活功能。所提出的CNN-LSTM模型具有达到99.25％的准确度，比该领域的大多数前研究的结果更好。值得一提的是，为了执行所有模拟，已经使用了具有k = 5的k折叠交叉验证方法。

由于癫痫发生是由于大脑的异常活性引起的，因此癫痫发作会影响您的大脑处理的任何过程。癫痫发作的一些体征和症状包括混乱，异常凝视以及快速，突然和无法控制的手动运动。癫痫发作检测方法涉及神经检查，血液检查，神经心理学检查和神经影像学方法。其中，神经影像学的方式受到了专业医生的极大关注。一种促进癫痫发作准确，快速诊断的方法是基于深度学习（DL）和神经成像方式采用计算机辅助诊断系统（CADS）。本文研究了利用神经影像学方式利用用于癫痫发作检测和预测的DL方法的全面概述。首先，讨论了用于使用神经影像模式的癫痫发作检测和预测的基于DL的CAD。此外，还包括了用于癫痫发作检测和预测的各种数据集的描述，预处理算法和DL模型。然后，已经介绍了有关康复工具的研究，其中包含脑部计算机接口（BCI），可植入，云计算，物联网（IoT），在现场可编程栅极阵列（FPGA）上的DL技术实现，等等。讨论部分是关于癫痫发作检测和预测研究之间的比较。使用神经影像模式和DL模型的癫痫发作检测和预测中最重要的挑战。此外，已经提出了数据集，DL，康复和硬件模型领域的未来工作建议。最后一部分致力于结论，并在该领域结合了最重要的发现。

第一个已知的冠状病毒疾病2019（Covid-19）于2019年12月确定。它在全球范围内传播，导致许多国家的持续流行，强加的限制和成本。在此期间预测新案例和死亡人数可能是预测未来所需成本和设施的有用步骤。本研究的目的是预测未来100天内的新案例和死亡率，三天和七天。预测每一个天（而不是每天的动机）是调查计算成本降低和仍然实现合理性能的可能性。可以在时间序列的实时预测中遇到这样的场景。六种不同的深入学习方法是对来自世卫组织网站采用的数据进行检查。三种方法是LSTM，卷积LSTM和GRU。然后考虑对每种方法考虑双向延伸，以预测澳大利亚和伊朗国家的新案例和新死亡率。这项研究是新颖的，因为它对上述三个深度学习方法及其双向延伸进行了全面评估，以对Covid-19新案例和新的死亡率时间序列进行预测。据我们所知，这是Bi-Gru和Bi-conv-LSTM模型首次用于Covid-19新案例和新的死亡时间序列的预测。该方法的评估以图形和弗里德曼统计测试的形式提出。结果表明双向模型的误差比其他模型较低。提出了几个错误评估度量来比较所有模型，最后，确定双向方法的优越性。该研究对于针对Covid-19的组织有用，并确定其长期计划。

新的冠状病毒造成了超过一百万的死亡，并继续迅速传播。这种病毒靶向肺部，导致呼吸窘迫，这可以轻度或严重。肺的X射线或计算机断层扫描（CT）图像可以揭示患者是否感染Covid-19。许多研究人员正在尝试使用人工智能改善Covid-19检测。我们的动机是开发一种可以应对的自动方法，该方法可以应对标记数据的方案是耗时或昂贵的。在本文中，我们提出了使用依赖于Sobel边缘检测和生成对冲网络（GANS）的有限标记数据（SCLLD）的半监督分类来自动化Covid-19诊断。 GaN鉴别器输出是一种概率值，用于在这项工作中进行分类。建议的系统使用从Omid Hosparing收集的10,000 CT扫描培训，而公共数据集也用于验证我们的系统。将该方法与其他最先进的监督方法进行比较，例如高斯过程。据我们所知，这是第一次提出了对Covid-19检测的半监督方法。我们的系统能够从有限标记和未标记数据的混合学习，该数据由于缺乏足够量的标记数据而导致的监督学习者失败。因此，我们的半监督训练方法显着优于卷积神经网络（CNN）的监督培训，当标记的训练数据稀缺时。在精度，敏感性和特异性方面，我们的方法的95％置信区间分别为99.56±0.20％，99.88±0.24％和99.40±0.1.18％，而CNN的间隔（训练有素的监督）为68.34 + - 4.11％，91.2 + - 6.15％，46.40 + - 5.21％。

准确诊断自闭症谱系障碍（ASD），随后有效康复对该疾病的管理至关重要。人工智能（AI）技术可以帮助医生应用自动诊断和康复程序。 AI技术包括传统机器学习（ML）方法和深度学习（DL）技术。常规ML方法采用各种特征提取和分类技术，但在DL中，特征提取和分类过程是智能的，一体地完成的。诊断ASD的DL方法已经专注于基于神经影像动物的方法。神经成像技术是无侵入性疾病标志物，可能对ASD诊断有用。结构和功能神经影像技术提供了关于大脑的结构（解剖结构和结构连接）和功能（活性和功能连接）的实质性信息。由于大脑的复杂结构和功能，提出了在不利用像DL这样的强大AI技术的情况下使用神经影像数据进行ASD诊断的最佳程序可能是具有挑战性的。本文研究了借助DL网络进行以区分ASD进行的研究。还评估了用于支持ASD患者的康复工具，用于利用DL网络的支持患者。最后，我们将在ASD的自动检测和康复中提出重要挑战，并提出了一些未来的作品。