简介：

简介：摘要:高光谱图像分类一直是遥感领域的研究热点。由于高精度光谱特征的遥感对象图像富含深层次特征的光谱信息和空间信息,以及待捕捉特征的光谱信息与高精度光谱遥感数据采集对象之间的非线性空间关系,这些传统分类方法无法对特征进行准确分类,如何利用这些光谱信息对深层次特征进行准确分类识别,如何准确提取地物的深层特征并使其更容易分类,是高精度光谱遥感图像特征分类领域下一步技术研究的热点。目前,卷积神经网络模型作为工业深度学习的主要技术模型,已经发展成为工业图像分析处理的重要技术应用。深度机器学习特征方法系统作为一种强大的特征提取器,广泛应用于高精度光谱度的图像特征分类和分析任务。如何针对具体问题搭建网络,也是深度学习的研究内容之一。

简介：摘要：学习兴趣是学生主动参与学习的关键所在。而医学影像技术的教学内容相对较抽象和复杂，学生往往难以产生浓厚的学习兴趣。因探索有效的教学策略，激发学生对医学影像技术的学习兴趣，助力他们更好地理解和掌握相关知识，具有重要的理论和实践意义。

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简介：摘要：近年来，我国的各行各业的发展迅速， 所谓深度学习主要是指通过构建深层级别的神经网络来模拟人脑进行分析，或者是模拟人脑进行学习以及解释相关数据信息。而图像识别是指通过对图像进行处理、分析及理解，进而实现识别各种不同模式的目标和对象的目的。如今深度学习已经被广泛应用于图像识别领域中，同时也获得了令人瞩目的成绩和效果。为此笔者在本文中就深度学习的概念以及结构优势进行探讨，同时也对深度学习在图像识别中的应用做出研究，希望可以为某些从业人员提供借鉴和参考依据。

简介：摘要：疫情期间，网络学习给我们每个人带来了一个福利：以前传统课堂上不能拥有的手机和电脑，现在是唾手可得而且成为了学习的必需品，硬件的加持对应着学习方式的更新换代。网络授课给了学生更多的学习自主性，合理运用各类软件，辅之以技巧，就能够提高学习效率，挖掘更多的学习可能性。我认为网络教学中学习方式的转变主要体现在以下几方面：

简介：[摘要]机器学习其实就是计算机自海量化的数据当中找寻规律，对未知的数据加以预判的技术。当前机器学习已成为一种多领域交叉学科，对市场、行业发展趋向都具有重要研判意义。基于此，本文展开对机器学习技术的分析，主要围绕着发展和应用两点展开。

简介：摘要：随着社会的不断发展，深度学习在计算机领域的作用日益显著，比其他传统机器学习技术的优势更加明显，而图像分类问题是研究的焦点内容。传统的图像分类方法存在一定弊端，在处理庞大图像数据的过程中难度较高，致使图像分类精度较差，也无法保障较快的速度，而基于深度学习的图像分类方法有效解决了此问题，成为目前图像分类的佼佼者。本文主要围绕深度学习在图像分类中的应用进行研究，以期为该领域提供一定参考。

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简介：【摘要】随着计算机办公自动化的普及和应用，Microsoft Office成了学生必学的一门工具软件，特别是Microsoft Office软件中的Excel是目前数据处理和分析使用最多的应用软件。本文介绍了Excel软件的功能，着重分析了Excel软件学习过程中学习方法和技巧，对后期学习Excel 有所帮助。

简介：摘要：网络入侵检测（NID）是指通过分析网络流量特征来区分正常和异常的网络行为。入侵检测系统会通过分析对比收集到的网络数据和资料，寻找系统中的危险，检测系统中的入侵行为。网络入侵检测对信息产业的健康发展和人民群众的生产生活至关重要。近年来，随着网络数据的不断增长和攻击手段的不断升级，网络入侵呈现更加隐蔽、更加先进和更加频繁的新特点，对网络入侵检测提出了更高的要求。本文主要分析基于深度学习的网络入侵检测方法。

简介：摘要：本文介绍了一种基于机器学习算法的智能预警预测方法。首先，通过数据融合技术获取和处理主机数据，并计算相似度和系统状态估计。接下来，引入振动诊断分析工具进行时域分析、频域分析、共振解调和频率成分分析，并具备图形输出功能。同时，利用机理诊断分析工具使用规则引擎工具，建立和优化机理模型，并实现故障预警和报警功能。通过本文的研究，可以实现智能预警预测，提高设备的可靠性和安全性。

简介：摘要：随着人工智能和机器学习技术的快速发展，协作机器人作为一种新兴的智能机器人系统，正在引起越来越多的关注。基于深度学习的协作机器人具备自主感知、学习和决策的能力，可以与人类进行高效合作，实现更加复杂和多样化的任务。通过不断的探索和创新，我们相信协作机器人将逐渐实现与人类的高效合作，帮助我们共同应对日益复杂和多样的任务和挑战。

简介：摘要：随着互联网的普及和网络攻击手段的不断升级，网络安全问题日益严重。传统的入侵检测方法往往无法有效应对新型的网络攻击，因此迫切需要一种更加智能和高效的检测技术。基于深度学习的网络入侵检测技术应运而生，其借助深度学习算法在大量数据中发现规律和特征，能够更加准确地识别和阻止各类网络入侵行为。本文将深入探讨这一技术的原理、方法和实验结果，旨在为网络安全领域的研究和实践提供新的思路和方法。

简介：摘要：齿轮箱是机械系统中常见的传动装置，其运行状态对整个系统的正常运行至关重要。然而，在实际运行中，齿轮箱容易受到磨损、疲劳等因素的影响，导致故障的发生。因此，齿轮故障诊断正成为机械故障诊断领域的关注焦点。传统的诊断方法通常需要依赖人工提取特征和进行分类，这一过程耗时费力且容易受主观因素的影响。

简介：摘要：本文采用DCGAN加强的方法，以garbage classify为例，探讨了DCGAN在城市生活废物中的应用。首先对DCGAN的网络进行了优化，将该网络的初始培训集合导入网络，再将该网络中产生的图象和原有的训练集合进行合并，从而形成一个新的训练集合。本法能够对数据进行高效的扩展，可以将其应用于生活垃圾的数据强化。从而实现了对垃圾的自动分类。

简介：摘 要

简介：  摘要：无线信号调制识别在无线通信领域中具有重要的应用价值，如军事侦察、频谱管理和通信干扰检测等。传统的调制识别方法受限于手工特征提取的局限性和对复杂环境的适应性不足。本文提出一种基于深度学习的无线信号调制识别方法，通过自动学习信号中的深层特征，实现对不同调制类型的准确分类。实验结果表明，该方法在调制识别准确率上优于传统方法，并且具有较强的鲁棒性。

简介：摘要 ：在社会和经济发展过程中，人工智能技术应用范围不断扩大，为人们的生活和工作提供便利的条件。许多领域积极应用人工技术，用于提高机器的学习能力，使机器具备掌握人工操作方法，并充分发挥智能优势，使机器保持长久的运行状态，有效提高工作效率。本文 WIR 人工智能中机器学习研究及其应用展开讨论，为机器学习人工智能技术提供参考依据。

简介：摘要： 随着人工智能技术的发展深度学习逐渐应用于各个领域，在室内场景识别或室内定位这一领域也相继得到应用。尽管在室外定位环境中，全球定位系统 (GPS)是当前定位领域最好的定位系统，但是室内环境不同于室外，由于室内环境中通常会出现障碍物的遮挡以及金属结构的屏蔽等问题，使得室内定位经常会出现因为信号不稳定而无法定位的情况。本文就 基于深度学习室内定位方法改进展开探讨。