简介：摘要：近年来我国畜牧业发展迅速，饲养的规模不断扩大，集约化程度也逐渐提高，畜产品安全已经成为了全社会共同关注的焦点；近年常有报道指出我国在畜牧业中存在着种种不足，但是一些养殖户在疫病防控、消毒等方面存在问题。本文围绕猪渗出性皮炎这一主题，分别从病原学、流行病学、养殖的安排、用药、消毒、免疫、临床症状、诊断、综合防治等方面，重点对根据实际提出综合防治的对策，以求对畜牧业能够更加科学养殖提供一些帮助。

简介：摘要：随着人们物质生活水平和精神文化需求的提高，养宠家庭日益增多，各种宠物皮肤疾病层出不穷，春夏尤为多见，对宠物的健康和美观造成影响。其中真菌性皮炎占很大比例，该病病程长、易复发，传统西药疗法耐药快，故本文对两种中草药对犬猫真菌性皮炎的疗效进行了研究，以期为宠物皮肤病的治疗提供参考信息。

简介：摘要:介绍了某养殖场仔猪腹股沟阴囊疝临床症状、发病原因，最终通过外科手术的治疗方法，该仔猪痊愈。

简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：摘要：神经网络剪枝是一种有效的模型压缩技术，旨在减小深度学习模型的存储和计算开销，同时保持模型的性能。本文综述了神经网络剪枝的主要方法和技术，包括权重剪枝和结构剪枝。我们探讨了各种剪枝算法的优缺点，以及它们在实际应用中的表现。此外，分析了剪枝在不同领域的应用实例，并讨论了当前技术面临的挑战和未来的发展方向。通过文献综述，揭示了剪枝技术在提升深度学习模型效率中的重要性和潜力。

简介：摘 要：大脑中不同节律的神经振荡不仅与认知、注意、记忆、情绪等功能有关而且与多种神经精神疾病的临床症状密切相关。通过外部施加节律性刺激可以调制神经活动。异常的神经振荡会导致多种神经疾病，严重威胁人类健康。学者们以神经质量模型（NMM）为研究对象，通过不断研究、改进方法，对异常脑电信号进行实时监控，调制。本文对神经振荡调控方法研究进展进行综述。

简介：

简介：摘要：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

简介：

简介：【摘要】神经外科收治患者病情大多较为危重，病情发展快，并发症及意外事件多，一旦护理过程中出现疏忽，极可能出现护理风险事件，引起护理纠纷。 目的 探讨神经外科的高龄患者临床护理工作中存在的风险因素以及相应的处理对策。方法 选取 2017年 4月～ 2019年 4月中心医院 神经外科收治的高龄患者 75例作为研究对象，对患者临床资料进行分析回顾，分析患者临床护理工作中存在的风险因素，有针对性的对其实施护理干预，观察护理干预前后患者护理满意度及风险事件。结果 实施护理干预前患者护理满意度及风险事件发生率分别为 76.00%、 18.67%，实施护理干预后患者护理满意度及风险事件发生率分别为 96.00%、 8.00%，相较于干预前，干预后患者护理满意度更高，风险事件发生率更低，差异有统计学意义（ P＜ 0.05）。结论 在神经外科高龄患者护理时，护理人员应注意各类风险因素，有针对性的实施处理措施，以提高患者护理满意度，减少护理风险事件。

简介：摘要：本研究旨在探讨神经松动术结合麦肯基疗法对神经根型颈椎病患者的临床影响和疗效。方法：选取2023年9月-2024年1月在某附属医院康复科及骨伤科收治的60例神经根型颈椎病的患者，随机分为对照组和实验组（每组各30例），对照组采取常规康复方法，实验组采取神经松动术与麦肯基疗法。结果：治疗前VAS疼痛评分、JOA评分、颈椎关节活动度没有显著差异（P＞0.05）；治疗后VAS疼痛评分、JOA评分、颈椎关节活动度较治疗前均有统计学意义（P＜0.05）。结论：神经根型颈椎病患者采用神经松动术结合麦肯基疗法治疗后，临床效果显著，减轻了患者颈部和肩部的疼痛等相关的临床表现，对颈椎的关节活动范围有较好的改善作用。

简介：【摘要】：本项目为了对车辆轻量化中的无铆钉冲压连接进行优化，引入深度学习中的全连接神经网络，通过传感器传回的实时接头数据，对压力连接接头的力学性能进行实时检测，并传回控制主板经由神经网络的感知、处理、预测、优化、输出控制接下来的工艺参数。

简介：摘要：在现有的人工神经网络理论中 ,BP神经网络使用最为广泛。 BP网络 (Back-Propagation Network)训练网络权值的算法是后向传播学习算法 ,它是一种多层前向神经网络。 BP学习算法是人工智能专家 Rumel hart于 1986年创建的理论。现代模拟电路故障诊断技术中应用神经网络的基本上选择的都是 BP神经网络。本文基于 BP神经网络的模拟电路诊断展开论述。

简介：

简介：摘要：众所周知，我国目前处于一个重要信息化和智能化背景之下，各种智能技术已经在各个领域内进行运用，并且随着时间的推移，这些智能技术均起到了很好的效果和作用，人脸识别技术正是其中之一。在现代社会发展过程中，人脸识别系统和算法已经在信息验证、人物信息识别等等方面进行运用，而且现代国内的电子商务和网络银行开始广泛进行运用，因此人脸识别算法无论是在当前还是未来的发展进程中，均具有很好的发展和应用前景，因此，在后续的发展过程中，需要重视人脸识别技术的发展。在本文中主要介绍一种基于RBF神经网络的人脸识别算法，其主要目的在于促进国内人脸识别水平得到对应的提升。

简介：摘要：深度学习和人工智能已成为我国当下的热门讨论话题，卷积神经网络模型作为深度学习模型中具有代表性的模型之一受到了许多研究者的关注。本文在介绍卷积神经网络模型发展历程的基础上，探讨了卷积神经网络模型在目标检测、语义分割以及自然语言处理方面的应用，以期能为该领域的研究者选择模型时提供参考。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，神经网络芯片作为支撑深度学习应用的核心硬件，受到了广泛的关注和研究。本文综述了神经网络芯片技术的专利发展，从技术架构、设计原理、应用场景等方面进行了深入分析，并对未来发展趋势进行了展望。

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：数据分类是模式识别的一种，被大量应用在地质统计、语音识别、生物分类、搜索推荐等领域。化探数据具有极高的变异性和高度的非线性特征，对于非线性数据的分类问题，采用神经网络算法进行处理具备高效率、高准确度的优势。本文利用改进的BP神经网络算法建立BP神经网络模型，将训练好的BP神经网络预测未知类型的化探数据点。结果表明，应用该神经网络进行的分类对于有矿点、无矿点的识别获得了比较高的准确率。

简介：摘要：目的研究神经内科中风险管理的应用。方法回顾性选取2016年11月—2019年11月我院患者100例，依据护理方法分为风险管理组（n=50）和常规管理组（n=50）两组，统计分析两组患者的护理效果、不良风险事件发生情况。结果风险管理组患者的基础护理、消毒卫生评分（94.3±15.8）分、（96.7±13.6）分均显著高于常规管理组（68.7±13.2）分、（76.4±13.2）分（P＜0.05）。在不良风险事件发生率方面，风险管理组为2.0%（1/50），常规管理组为14.0%（7/50），前者显著低于后者（P＜0.05）。结论神经内科中风险管理的应用效果较常规管理好，更能有效提升护理效果，降低良风险事件发生率，值得在临床推广应用。