简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：本文探讨了深度学习与机器学习算法在通信网络中的应用。首先介绍了通信网络的基本架构，包括通信设备、传输介质和通信协议等。随后，分析了深度学习与机器学习在通信网络中的多个应用场景，包括信道估计与均衡、调制识别与解调、资源分配与功率控制等方面。在信道估计与均衡方面，深度学习算法能够准确建模复杂信道特性，提高信号接收质量。在调制识别与解调方面，深度学习通过学习大量信号样本，实现准确识别和解调调制信号。资源分配与功率控制方面，深度学习算法能够智能优化资源利用，提高系统效率。接着，讨论了机器学习算法在通信网络中的应用，包括监督学习算法在网络优化、无监督学习算法在资源管理、强化学习算法在网络控制等方面的应用。

简介：摘要：本文针对图像处理与分析领域中的问题，提出了基于深度学习的算法研究。通过深入研究深度学习算法在图像处理与分析中的应用，探讨了其在图像分类、目标检测和图像生成等方面的优势和挑战。实验结果表明，基于深度学习的图像处理与分析算法在准确性和鲁棒性方面具备良好的表现，能够广泛应用于各个领域。

简介：摘要：本文综述了近年来基于深度学习的PCB缺陷检测方法的研究进展，分析了不同方法的优缺点和适用场景，并提出了了一种基于YOLOv7的PCB缺陷检测方法。本文详细介绍了YOLOv7的网络架构和实现细节，并将其应用于PCB缺陷检测的任务，通过实验验证了其在PCB缺陷检测上的有效性和实用性。

简介：摘要:本文针对无线信号处理算法的优化问题展开研究,重点探讨了如何利用深度学习技术来提高传统算法的性能。首先介绍了无线信号处理的基本理论和现有的传统算法,分析了它们在实际应用中存在的缺陷。然后详细阐述了深度学习在无线信号处理中的应用,包括模型设计、训练方法和优化策略等。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

简介：摘要：基于深度学习的目标检测与跟踪算法已成为计算机视觉领域的研究热点,它们在自动驾驶,视频监控,机器人导航等众多应用中发挥着关键作用。本文综述了该领域的最新进展,并探讨了未来的研究方向。跟踪算法,尤其是多目标跟踪,面临着实时性,准确性和鲁棒性的挑战。未来的研究将集中在实时性与准确性的平衡,鲁棒性的提升以及多目标跟踪的优化上。

简介：【摘要】：深度学习算法作为一种模拟人脑神经网络处理信息的技术，近年来在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域取得了显著的成果。其强大的数据处理能力和模式识别能力为电梯振动异常检测提供了新的思路。深度学习算法能够从大量的振动数据中自动学习到特征表示，无需人工设计复杂的特征提取规则，这使得它在处理非线性、高维度的振动数据时具有天然的优势。因此，本文旨在探讨深度学习算法在电梯振动异常检测中的应用。

简介：摘要：在结构抗震领域，地震模拟振动台是重要的实验设备，将建筑物等比例建模并放置在振动台上，振动台仿真模拟地震波形，从而找出地震破坏机理以及建筑结构的缺陷。因此，地震模拟振动台性能决定了实验结果精度。基于此，本文提出一种基于迭代学习控制的地震模拟振动台算法，并给出了振动台控制器的软件设计方案。

简介：摘要： 本论文针对工程建设标准化中结构实体的检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。首先，构建了一个大规模的结构实体数据集，并对其进行标注。然后，采用深度卷积神经网络（CNN）结合多尺度特征融合的方法，实现了高效准确的结构实体检测。通过实验证明，所提算法在不同场景下能够有效地检测出各种结构实体，并且具有较低的误检率和漏检率。该算法的研究成果对于促进工程建设标准化的应用具有重要意义。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要：图像传感器具有一定抗干扰能力，具有较强的鲁棒性，尤其像偏振传感器、红外传感器等，提高了物体信息提取与提取的成功率。图像传感器对当前生活中图像数据采集提供了很多的便利，其不仅能够对一些目标的表面和几何形状进行检测，还能够对目标的物理性质进行检测，灵敏度高。但在图像传感器数据采集过程中，难免受到多种因素干扰，如：到主点位置与理想位置偏移情况、镜头畸变、大气流动等因素，导致成像结果出现误差。

简介：摘要：随着计算机技术的飞速发展，深度学习算法作为人工智能领域的重要分支，已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。本文首先介绍了深度学习算法的基本原理和发展历程，然后详细探讨了深度学习算法在计算机工程中的应用，并分析了其未来的发展趋势。通过对深度学习算法的研究，旨在为计算机工程领域提供新的技术思路和方法，推动计算机工程技术的不断进步。

简介：摘要：在深度学习驱动下，AI视觉算法在计算机视觉任务中取得了显著进展，但依然面临处理速度慢、准确率不足等问题。系统分析了这些问题，并提出了一系列优化策略，包括模型架构的改进、数据增强技术的应用以及多任务学习框架的引入。通过实验验证，这些策略显著提升了算法在自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等领域的性能，还探讨了优化算法在各领域应用发挥的效果，展示了其在提高准确性、加快处理速度和增强泛化能力方面的潜力。最后，文章对AI视觉算法的未来发展进行了展望，预计其将在更多行业中发挥关键作用，为社会带来深远的影响。

简介：摘要：本文介绍了网络入侵检测算法的优化策略，涵盖数据预处理与特征工程、模型结构优化、模型训练与优化以及实时性优化四个方面。分析了基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）具体的优化方案，包括它们在特征提取、时序数据分析和数据生成中的应用。

简介：摘 要