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: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:目前存量市场改造更新项目类型层出不穷,由于改造项目对既有物业的改造具有特殊性,需要找到科学合理的设计管理方法体系,用稳定确定的方法去解决不同改造项目存在的特殊问题。在当前背景下,改造项目面临诸多的问题和痛点,笔者结合多年的改造项目经验总结出五大痛点:①为什么设计公司规模和产品质量是一个矛盾?②设计效果好是否代表最后建得好?③政府、国企、非大型房产公司、非改造类的房产公司,管理团队人数较少,项目复杂,专项设计多,要求进行全国各地大片区开发,比较粗放,项目推进快,估算、概算要求准。④业主、设计方、施工方都追求的是一致的吗?⑤新建和改造的目标、方法、流程是一样的吗?这些痛点是从特定项目中总结出来的,同时对其他项目也具有普遍性。这些痛点既是项目的问题,同时也是改造项目的解题思路。
简介:摘要:我公司燃煤锅炉长期运行中存在点火升温运行成本高,点火枪燃烧不充分等问题,加之存在柴油储罐这个危险源和安全风险。通过工艺流程优化和改造后,将含硫甲醇做为锅炉点火升温原料并通过在点火枪处增加压缩空气可以很好地解决以上问题,也提高了含硫甲醇的利用率,减少设备维护保养成本。
简介:摘要:为深入贯彻落实新时代党的建设总要求,党校坚持围绕中心、建设队伍、服务群众,以“党建+”举措推动党建和业务深度融合,为党校事业高质量发展提供坚实组织保障。
简介:摘要: 本论文探讨了建筑施工生产流程的优化与效率提升方法。通过分析传统施工流程中存在的问题,如信息传递不畅、资源利用不高等,提出了一系列改进措施。研究采用了信息技术的应用,包括建筑信息模型(BIM)和物联网(IoT),来实现施工过程的数字化管理和监控。此外,通过优化资源调配和人员培训,提高了施工队伍的协调性和作业效率。研究结果表明,采纳这些方法可以显著提升建筑施工生产流程的效率和质量,为工程项目的顺利完成提供了有力支持。