简介:摘要:随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的图像识别算法在电子信息工程领域引起了广泛的关注和研究。本文系统地探讨了基于深度学习的图像识别算法,旨在提供对该领域关键方法的深入理解。首先,文章回顾了深度学习的基础知识,包括神经网络的演变历程,激活函数、损失函数和优化算法的作用,以及常用的深度学习框架。其次,文中探讨了图像数据预处理方法,涵盖数据获取、清洗、标注、增强以及规范化处理等环节。随后,文章重点分析了基于深度学习的图像识别算法,包括卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,各类经典CNN架构的特点与应用。此外,文章还探讨了目标检测算法,介绍了基于区域的方法和单阶段方法,并详细阐述了图像语义分割和实例分割方法。最后,文章介绍了迁移学习和预训练模型在图像识别领域的应用,突出了其对算法性能提升的重要作用。
简介:摘要:本论文研究了基于机器学习的地铁智能化票务管理与分析系统。随着城市人口的增加和地铁乘客的不断增加,传统的票务管理面临着诸多挑战。本研究提出了一种综合了机器学习技术的智能化系统,以优化票务销售、检票和分析过程。通过大规模数据收集和分析,系统能够实时监测乘客流量、票务需求和票价制度,从而实现票务定价的精确性和效率。此外,系统还能够预测高峰时段和特殊事件下的票务需求,以提前调整运营计划和资源分配。研究结果表明,基于机器学习的地铁票务管理系统能够提高地铁运营的效率和服务质量,为城市交通管理提供有力支持。
简介:摘要:随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在近年来取得了显著的进展。本论文旨在研究和探讨基于深度学习的计算机图像识别与处理技术的关键方法和应用领域。首先,对深度学习的原理和基本模型进行了详细介绍,包括卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)。然后,重点关注了图像识别与处理中的几个关键任务,包括目标检测、图像分割和图像生成。针对每个任务,介绍了常用的深度学习算法,并分析了各自的优缺点。最后,通过实验验证了这些算法的性能,并展望了基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在未来的发展方向。
简介:摘要:深入开展学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育,是贯彻落实党的二十大精神的重大举措,是一项重大政治任务。广大党员干部要牢牢把握深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想这一主题主线和根本任务,立足基层工作实际做到教育实践两手抓、两促进,以学铸魂、以学增智、以学正风、以学促干,激发和提振干事创业的“精气神”。
简介:摘要:目前,国家的经济正处于高速发展时期,建筑行业也迎来了一个繁荣发展的契机。但是,在我国经济发展和建设过程中,人们逐渐意识到,在高污染和高能源消耗的条件下,传统的建筑方式已经不能适应我国的社会和经济发展需要。因此,在经济发展中,我国提出可持续发展战略,要在经济建设中推行绿色环保的经济发展策略,所以,建筑的可再生能源利用和环境保护也是建筑的发展方向。因此,如何在前期方案设计创作过程中采取高效的节能措施,是实现绿色、可持续发展建筑的关键。本文将对建筑方案创作阶段的节能构思进行讨论,并结合目前建筑行业发展,提出科学的节能构想,为建筑行业的可持续发展奠定良好的基础。
简介:摘要:近年来,国内干旱、洪涝、泥石流、山洪等自然灾害的发生频率越来越高。要想改善这一现象,必须要对基层防汛抗旱减灾工作的开展予以高度的重视。基于此,本文重点针对基层防汛抗旱减灾工作的有效开展策略进行了详细的分析,旨在持续提高我国基层的防汛抗旱减灾能力,为基层群众的生命财产安全提供保证,以供参考。