简介：应用反复迭代的思想，建立了一套起落架总体布局参数的设计方法，并在已有型号进行了设计验证。验证结果表明了设计方法的有效性。

简介：高考是一种竞技,考验的是平时的努力。要想在高考中取得优异成绩,贵在平时的训练,平日从严,高考坦然。练习就是高考,高考就是练习!面对即将到来的高考,在明确命题规律的基础上,平时的训练要有针对性,要学会总结。

简介：摘要：变电站机器人是目前电力系统应用领域研究的重点方向之一。基于深度学习算法，可大大提升机器人的操作精准度。只需通过在远端平台对机器人下达操作/巡检指令后，通过机器人摄像头对现场传输回的图像数据进行检测，可准确判定待操作对象是否正确，检测对象状态是否正确（包括压板/手车/闸刀）。基于深度学习算法的图像识别检测精准率高、检测速度快、模型的泛化性好，可以保证机器人准确完成操作命令，提高了变电站机器人操作的可靠性。

简介：摘要：深度学习是机器学习领域的一个重要分支，具有强大的模式识别和表征学习能力。然而，选择合适的网络结构和有效的优化算法仍然是深度学习的关键挑战。因此，本论文旨在提出新的创新和改进方法来解决深度学习网络结构和神经网络优化算法方面的问题。

简介：摘要目的探究深度学习算法（DLR）在胰腺低剂量CT扫描中改善图像质量的价值。方法前瞻性收集2020年8月至12月在北京协和医院进行腹部胰腺增强检查的68例患者，采用随机区组法分为正常剂量组和低剂量组，各34例，正常剂量组扫描管电压为120 kV，低剂量组管电压为100 kV。所有患者均行平扫、动脉期、实质期、延迟期扫描。低剂量组4期图像分别采用滤波反投影（FBP）、混合模型迭代算法（AIDR）和DLR 3种方法重建图像，正常剂量组4期图像均采用AIDR重建图像，分别记为LD-FBP、LD-AIDR、LD-DLR、RD-AIDR。测量胰腺的CT值、噪声值（SD），计算信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR），不同重建方法图像间各参数的比较采用单因素方差分析，两两比较采用LSD法；对每组图像进行主观评分，多组间比较采用Kruskal-Wallis检验。结果正常剂量组和低剂量组患者胰腺平扫、动脉期、实质期、延迟期不同重建方法图像间胰腺CT值、SD、SNR、CNR差异均有统计学意义（P均<0.05）。实质期和延迟期图像LD-FBP、LD-AIDR、LD-DLR图像CT值均高于RD-AIDR图像（P均<0.05）；4期图像间SD、SNR两两比较差异均有统计学意义（P均<0.05）；4期LD-FBP、LD-DLR与RD-AIDR的CNR差异有统计学意义（P均<0.05），RD-AIDR的CNR优于LD-FBP，LD-DLR优于RD-AIDR。DLR算法对胰腺4期图像的SD、SNR、CNR均有改善，其中对SNR的改善增强图像更为显著，对CNR的改善平扫期和延迟期更为显著。胰腺4期不同算法重建图像主观评分差异均有统计学意义（P均<0.001）。LD-DLR与RD-AIDR评分差异无统计学意义（平扫、动脉期、实质期、延迟期Z值分别为1.00、2.24、0.45、1.34，P值分别为0.317、0.025、0.655、0.180）。结论DLR技术可以在降低胰腺CT辐射剂量的同时改善图像质量，满足诊断需求，在胰腺低剂量增强CT检查中可降低噪声，提高图像的信号SNR和CNR。

简介：摘要：随着深度学习技术在音频处理领域的快速发展，其在会议麦克风拾音性能提升中的应用显得尤为关键。本文综述了深度学习音频算法的基本原理及其在会议环境中噪声抑制、回声消除、声源定位和语音增强等关键技术的需求。针对噪声抑制，深度学习算法能有效区分人声与背景噪声，提升语音清晰度。在回声消除方面，深度学习可以通过建模声音传播路径来降低或消除回声。声源定位技术利用深度学习模型准确识别发言人的位置。而语音增强则通过算法提升语音信号的可辨识度和质量。

简介：摘要：深度学习算法在计算机视觉领域的应用不断扩展，其中建筑结构的识别与分析成为研究的重要方向之一。本论文探讨了深度学习算法在建筑结构识别与分析中的应用，研究了不同类型建筑的自动检测与识别、结构缺陷的检测与分析等关键问题。通过深度卷积神经网络和循环神经网络等技术，本研究实现了高精度的建筑结构识别，为城市规划、维护和改进提供了重要支持。

简介：摘要

简介：摘要：随着人们生活水平的提高，人们对室内空气质量的要求也越来越高。传统的空气质量检测方法需要使用大型仪器设备，成本高昂且操作繁琐，且往往无法实时监测和评价。基于深度学习算法的方法能够通过传感器采集的环境数据，实现对室内空气质量的精准监测和评价，具有较高的实用性和可操作性。基于此，本文章对基于深度学习算法的室内空气质量检测与评价方法进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘要：地球遥感技术在获取大范围、多尺度、高分辨率的地表信息方面具有独特优势，深度学习算法作为一种强大的数据处理工具，在遥感图像处理中扮演着愈发重要的角色。深度学习算法通过学习庞大数据集中的特征和模式，能够自动提取遥感图像中的地物信息，实现更加准确和高效的地物识别。

简介：摘要：深度学习技术在遥感影像变化检测中的应用已成为研究热点。针对高分辨率遥感影像的变化检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。该算法通过构建卷积神经网络（CNN）模型，对高分辨率遥感影像进行特征提取和变化识别。实验结果表明，该算法能够有效提取影像中的变化信息，显著提高检测精度和效率。相较于传统方法，深度学习技术在高分辨率遥感影像的变化检测中展示了更强的适应性和准确性。

简介：摘要：深度学习是一种相对浅层学习所提出的学习理论，意在让学生通过批判质疑已知的方式实现对知识的精加工，获得强烈的学习体验感与成就感，在真正的学习过程中发展综合素质能力。“突出学生学习主体性”“强调学生自主学习”“关注学生自我增值”是深度学习理论的鲜明特征。因此，在核心素养视域下的小学数学课堂教学中，若想让学生实现深度学习，教师就要采用行之有效的策略方法转变学生的学习观念、调整学生的学习状态、完善学生的学习方式。文章旨在探讨小学数学深度学习的路径，以提高小学数学教学质量和学生学习效果。

简介：在Banach空间中利用双线性连续泛函F代替内积引进了新的一类完全广义混合隐似平衡问题，引进了F强单调的概念，提出了该平衡问题的广义辅助问题，证明了广义辅助问题的收敛定理，给出了新的算法和由此算法产生的迭代序列的收敛特征．

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简介：摘要《数学课程标准（2011年版）》指出“为了帮助学生真正理解数学知识，教师应注重教学知识与学生生活经验的联系，组织学生开展实验、操作、尝试等活动，引导学生进行观察分析、抽象概括，运用知识进行判断。”新课程下的小学数学教学强调学生的发展，内在的发展，知识的内化。

简介：摘要目的探讨应用深度学习图像重建（DLIR）算法对实验猪心肌动态CT灌注（CTP）图像质量的提升程度以及该算法对心肌血流量（MBF）计算的影响。方法麻醉状态下对5只家猪进行静息与负荷动态CTP扫描，扫描管电压均为100 kV，低剂量与高剂量管电流分别设置为150、300 mA。低剂量扫描数据图像重建采用传统滤波反投影（FBP）及DLIR 3种不同强度（低、中、高），高剂量扫描数据图像重建仅采用FBP。客观评价及主观评价（5分制）图像质量，客观评价包括图像噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）。采用线性回归对DLIR算法强度和图像质量的线性趋势进行检验。采用Shapiro-Wilk检验数据正态性，正态数据比较采用配对t检验，非正态数据比较采用Wilcoxon秩和检验。结果高剂量扫描方案与低剂量扫描方案平均有效辐射剂量分别为7.2、3.8 mSv，差异有统计学意义（t=282.50，P<0.001）。低剂量下获得的图像随着DLIR强度的升高图像噪声逐渐减低，图像SNR及CNR逐渐增高（F=60.10、35.87、41.41，P均<0.001）。低剂量下高强度DLIR图像与高剂量FBP图像的噪声分别为（31.7±3.1）、（38.2±1.2）HU，SNR分别为16.6±2.0、13.8±0.8，CNR分别为14.5±1.7、11.6±0.9，差异均有统计学意义（t值分别为5.70、4.15、5.68，P值均<0.05）。低剂量下高强度DLIR图像与高剂量FBP图像主观评分分别为（4.8±0.4）、（4.2±0.6）分，差异有统计学意义（Z=2.12，P<0.05）。低剂量下FBP图像与高强度DLIR图像计算MBF在静息状态下分别为（81.3±17.3）、（79.9±18.3）ml·100 ml-1·min-1，负荷状态下分别为（99.4±24.9）、（100.7±27.3）ml·100 ml-1·min-1，差异均无统计学意义（t值分别为1.10、0.89，P>0.05）。结论应用高强度DLIR算法有利于实现实验猪低剂量心肌动态CTP，可明显提升图像质量，同时对MBF计算无明显影响。

简介：无

简介：摘要:深度学习算法在图像识别和自然语言处理领域的应用日益广泛，但在实际应用中还存在一些问题和挑战。本文针对深度学习算法在图像识别和自然语言处理中的性能优化展开研究，主要从特征提取和表示学习、模型融合和联合训练、迁移学习和增量学习、优化算法和硬件加速等方面进行探讨。通过总结这些优化策略的研究现状和发展趋势，旨在为深度学习在图像识别和自然语言处理领域的应用提供更加有效的技术支持。

简介：摘要：深度学习算法在工业自动化中的应用领域日益扩大，其强大的图像处理能力使其成为实现自动检测和监控的重要工具。本研究旨在探讨YOLOV5深度学习算法在料仓混料站出料口的干湿料检测中的应用。我们详细介绍了数据的采集、标注以及特殊标注过程，着重强调了数据准备对于模型性能的关键性。通过精心准备的数据集，我们为深度学习算法的训练提供了坚实的基础，以应对多种复杂环境条件下的干湿料检测任务。此外，我们还介绍了模型的高识别率，专用WEB查看页面，以及与省厅等监管部门的对接功能，这些进一步增强了我们的系统在工业自动化中的应用价值。