简介：摘要：深度学习技术在图像识别领域的应用已经取得了显著进展，尤其在医疗影像、安全监控、自动驾驶等方面发挥着重要作用。卷积神经网络（CNN）作为核心算法，通过自动提取图像特征，实现了高准确率的图像分类和目标检测。然而，这一技术的发展仍面临数据依赖、泛化能力、计算复杂度和模型可解释性等挑战。未来的研究方向包括开发高效的学习算法、提高模型泛化性和可解释性、探索节能计算架构以及加强数据隐私保护。随着技术的不断进步，深度学习图像识别技术有望在更多领域实现创新应用，为社会带来更多价值。

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简介：摘要：无线信道预测在现代通信系统中具有重要意义，尤其是在快速发展的5G和即将到来的6G时代。传统的无线信道预测方法主要依赖于数学模型和统计方法，尽管这些方法在一定程度上取得了成功，但在面对复杂多变的无线环境时，往往显得力不从心。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的无线信道预测方法开始受到广泛关注。这些方法通过学习无线信道的历史数据，能够更准确地捕捉信道的时变特性和空间相关性，从而提高预测精度。

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简介：摘要: 英语学习投入是学生在英语学习过程中所投入的努力程度，已有研究表明学习投入对学业成就具有重要的预测作用。在学生的学习过程中，教师支持对学生投入学习的影响力不容忽视，如果学生能感知到教师积极的支持，则会在学习中投入更多的时间和精力。目前已有研究多为探讨教师支持与学习投入的相关性，但忽视了学生的二语坚毅程度对学习投入的影响。本研究以187名高二学生为研究对象，通过问卷调查收集数据，探讨高中生感知英语教师支持、二语坚毅和英语学习投入之间的关系，并考察二语坚毅在该关系中的中介作用。研究结果表明：1.高二英语学习者整体的感知教师支持程度中等偏高（M=4.32）、二语坚毅程度（M=3.70）和英语学习投入水平处于中等水平（M=3.93）；2.学生的感知教师支持程度与二语坚毅程度（r=0.338 ,p＜0.01）和英语学习投入（r=0.781, p＜0.01）均呈显著正相关 ；3.二语坚毅在感知教师支持和英语学习投入之间发挥部分中介作用,总效应为0.729，直接效应为0.650，间接效应为0.079。

简介：摘要：在当今社会，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，越来越多的领域开始尝试将其运用于实际应用中。设备故障诊断作为保障设备正常运行和提高生产效率的关键环节，也逐渐开始引入深度学习技术，以提高故障诊断的准确性和效率。基于此，以下对基于深度学习的设备故障诊断方法进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：藏文是中国的少数民族语言之一，具有独特的语音、文字和文化特点。随着信息技术的快速发展，对藏文文本进行自动分类和处理成为了一个重要的研究领域。传统的基于规则和特征工程的方法在面对大规模的藏文文本数据时存在一定的局限性。文旨在基于深度学习的方法，提出一种基于Word2vec模型藏文文本的自动分类方法，以期能够为相关研究提供借鉴。

简介：摘要：随着信息化和机械化设备的普及以及计算机存储能力的提升，越来越多的高维特征数据得以保存。这些高维数据在为多领域应用提供海量信息的同时，也造成了维度灾难问题。另外，高维多标签数据是当前机器学习领域的研究热点之一，多标签数据是指一个样本同时与多个语义相关联，它广泛应用在文本、音频、基因等领域。本文利用特征选择技术对高维多标签数据进行降维并分类。以特征工程为基本平台结合多类特征选择方法，基于结构稀疏化学习的嵌入式特征选择算法和基于信息论的过滤式特征选择算法提出解决上述问题技术方案，过滤掉冗余和对分类起负作用的无关特征，增强机器学习效率与准确率，可以有效的处理掉此类问题。

简介：摘要：随着国内工业制造智能化水平不断提升，机器替代人工已成为国内工业发展主流趋势。研究了一种基于机器学习的智能分拣系统，以3D摄像头、深度相机感知位置、形状、颜色等信息作为系统的核心数据，应用自动导航、视觉感知、数据融合、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现快速精准识别物品信息、提取并分拣。采用了自动化生产方式，减少了人工成本和生产成本，系统运行稳定性高，可以减少生产过程中的故障和停机时间，提高了生产效率和安全性能。

简介：摘要：本文介绍了基于机器学习的大数据审计方法与应用。首先，对大数据审计的概念、特征及重要性进行了阐述，指出了大数据审计面临的挑战和机遇。其次，探讨了机器学习在大数据审计中的基础理论，包括机器学习的基础概念、算法分类以及优势。最后，分别以金融、电商和医疗健康领域为例，介绍了基于机器学习的大数据审计的具体应用案例。本文旨在为相关领域的研究人员和从业者提供参考，推动大数据审计方法的发展与应用。

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简介：摘要：随着城市化进程的不断推进和交通需求的日益增长，智能交通系统逐渐成为解决城市交通拥堵和提高交通效率的关键手段。与此同时，深度学习技术的快速发展为智能交通领域注入了新的活力。本文通过全面探讨深度学习技术在智能交通领域的应用策略，如在客流量预测、设备健康监测、安全检测辅助以及智能列车调度等方面的具体应用及其效果，旨在为智能交通的进一步发展提供有益的参考和启示，推动该领域的持续创新和发展。

简介：摘要：深度学习，这一词汇起源于人工神经网络的学术领域，强调从数据中挖掘高级、抽象的特征。在教育领域，深度学习则是一种以高阶思维为主要认知活动的高投入性学习。这种学习方式的价值在于培养学生批判性、创造性思维和问题解决能力。特别是在小学数学教育中,深度学习理念具有广泛的应用价值。

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简介：摘要:铁路维护是确保运输安全、提升运营效率的关键环节。本文聚焦于铁路维护决策支持系统的设计与实现，旨在通过机器学习技术提升维护决策的科学性和精准性。面对当前铁路维护存在的效率低下、决策依赖经验等问题，我们首先深入分析了铁路维护现状，明确了研究的必要性和紧迫性。设计的决策支持系统结合了数据驱动与知识驱动的优势，通过收集和整理铁路设备的运行数据，利用机器学习算法挖掘潜在的故障模式和维护规律。未来，我们将进一步探索深度学习等更先进的机器学习技术，以及如何更好地融合人工知识，以持续优化铁路维护决策支持系统的性能。这将有助于推动铁路行业的智能化转型，实现更高效、更安全的运输管理。

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简介：摘要：随着计算能力的提升和大数据时代的到来，深度学习已经在许多领域取得了显著的成效。本文旨在探讨深度学习在化学工程领域的应用，包括物质性质预测、反应优化、过程控制等方面。将分析深度学习模型如何帮助化学工程师更好地理解和优化复杂的化学过程，从而提高生产效率和产品质量。

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