简介：摘要：本论文旨在研究基于深度学习的图像处理算法在电子产品中的应用。对深度学习技术在图像处理领域的发展进行了综述，探讨了其在电子产品中的重要性。随着电子产品的普及和功能的增强，对图像处理算法的需求也日益增长，而传统的图像处理方法往往无法满足复杂场景下的要求。针对电子产品中常见的图像处理问题，提出了一种基于深度学习的解决方案。

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简介：摘要：很多学生在学习的过程中都无法进行深入的学习，这其中的原因是学生没有对学习产生真正的兴趣，没有从学习中获得成就感，从而让学生认为学习是否枯燥乏味的，降低学生的学习积极性，数学老师在教学的过程中，要从学生的角度出发，运用相关的教学方法，引导学生进行深度学习，让学习真正的发生。

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简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要：随着大数据时代的来临，当前深度学习正在蓬勃的发展，是非常流行的一门学科[1]。很多学者都在这个领域研究，他们的研究涉及深度学习在现实生活中的各个层面中[2]。研究的主要是实际的应用问题，比如在图像识别，语言翻译，生物医学方面。研究的主要卷积神经网络算法包括LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogleNet，ResNet[3]。本文分析整理了大量的文献资料，主要从论文期刊的发表角度研究深度学习的发展状况。本文搜集了近20年发表的主题为深度学习的期刊论文，整理了深度学习文献的发表数量，研究主题，通过这些研究可以定位当前的研究现状和主要研究问题。

简介：数学核心素养问题是当下数学教育研究领域的热点话题,培养学生的核心素养要诉诸深度学习.深度学习是学生源于自身动机的对有价值的学习内容展开的完整的、准确的、丰富的、深刻的学习,是一种有意义、理解性、阶梯式的学习.数学深度学习是学生形成数学核心素养的关键环节.综观当前的数学教育教学现状,学生的学习大多是浮于浅表的、机械模仿的,没有使学习真正向纵深发展.那么,数学教师应该如何引领、

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简介：【摘要 】数学学习应该是一个思维活动，而不是程序操练的过程，学生总是带着自己的数学现实参与课堂教学，不断地利用原有的经验背景对新的问题作出解释，进行加工，从而实现对新数学知识、数学思想的意义建构。数学课堂上精心设计问题情境和学习任务，引发学生认知冲突，组织深度探究的学习活动，关注对学生的持续性评价，这是深度学习的本源。

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简介：摘要：合作性学习是深度教学与深度学习的重要目标之一，同时合作性学习也会推进深度学习和深度教学，通过科学的组建小组，让学生对学习中的核心问题进行深入的探讨，加深思考深度，可以把握高中数学的学科本质，培养学生核心素养，因此在本文中笔者将针对合作性学习的必要性探讨合作性学习如何推进深度学习与深度教学。

简介：摘要：“深度学习”不仅是引导学生自主构建知识体系，还要让学生主动探究，获得体育学习体验，其核心在于理解性、迁移性、结构性，是一种全新的学科学习要求。目前，我国小学体育“深度学习”尚处于初级阶段，由于学生对小学体育学习存在偏见、欠缺思考、时间不足，并没有真正达到“深度学习”效果。为此，需要将项目化学习引入到小学体育教育，利用项目化学习中强调的认知能力、主体地位、创设情境等方式，配合树立体育教育地位、构建“体育学科地图”、延长体育教育时间等具体方式，解决以往小学体育“深度学习”的障碍，更好地实现小学体育教育目标。

简介：【摘要】深度学习是一种有效的学习方法，学生在学习的过程中需要运用高阶思维。深度学习有效弥补了传统教学的弊端，它是提高学生的数学学习能力，培养学生核心素养的重要途径。虽然深度学习关注学生的认知、想象和思维的深入，但是也依赖于教师深度教学的开展。教师需要吃透教材熟悉教材体系，精准把握育人目标，深入探讨教学规律，研究学生的学习规律，从而真正帮助学生学习与成长。深度教学立足于教师对教材的“研”和“用”;深度教学在于启发学生学会思考和乐于实践;深度教学需要深度思考后形成一些策略、提升能力。

简介：摘要：无人机巡检已成为电力线路杆塔巡检的重要方式。然而，目前的无人机巡检仍主要通过人工方式评估线路灾损，不仅费时费力，而且准确率低。本文提出了一种基于深度学习算法的实时目标检测模型，通过无人机巡检视频实时检测电力杆塔的状态。通过对倒断类杆塔图像进行数据增广，解决了杆塔类别不平衡问题。通过使用 K-means算法对杆塔数据集的目标框进行重新聚类，改进了深度学习算法参数。测试结果表明，该模型能有效检测多种环境下多种尺度的杆塔目标。改进后的模型在测试集上的召回率和交并比较改进前有所提高，且平均均值精度达到 94.09%，检测速度达到 20顿 /s。此外，也对更快的简化版 YOLO模型进行了测试，检测速度能达到 30帧 /s。

简介：摘要：

简介：摘要：深度学习算法应用于淋巴管瘤超声图像识别与分期，采用多模态CNN融合残差学习和注意力机制，结合FCN、U-Net等实现病灶自动检测分割，并通过综合评价指标验证其优于传统方法。深度网络提取高维特征分析病理参数相关性，构建并优化分期系统，运用临床数据训练、交叉验证及独立测试评估模型性能，确保准确可靠，有效辅助临床决策。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习技术的图像识别算法在计算机视觉领域的应用。通过分析当前主流深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），研究其在图像分类、目标检测和图像生成等方面的性能表现。实验结果表明，深度学习算法显著提升了图像识别的准确率和效率，尤其在复杂背景和多目标识别中表现优异。此外，本文还探讨了算法在实际应用中的挑战与优化方向，为计算机视觉技术的发展提供了新的思路和参考。

简介：摘 要：神经网络是当今最具魅力的一个新兴学科生长点,已发展成为现代科学技术的新热点,其迅猛发展将对整个信息科学产生巨大的影响。神经网络在数学建模中的应用也非常的广泛。

简介：用不同于已有的方法证明了任意实Banach空间中一致Lipschitz强连接伪压缩算子在具误差的修正的Mann迭代和具误差的修正的Ishikawa迭代下收敛和稳定的等价性,其中迭代参数{βn}仅需limsupn→∞βn〈k/L（L＋1）,这推广和改进了目前需假设limn→∞βn=0和两迭代程序初始点的取值需相同条件下的已有结果.