简介：摘要

简介：摘要

简介：介绍了数据挖掘、机器学习和深度学习的概念和相互关系,按照整体性学习理论建立了气象领域深度学习知识体系框架,简要介绍了当前主流的深度学习框架工具Caffe和TensorFlow,以及深度学习在气象领域的几个前沿应用,最后提出了推进深度学习技术在气象领域研究应用应当重视的三个关键环节.

简介：摘要：本文探讨了基于深度学习的遥感影像地物分类中存在的精度问题，分析了影响分类精度的主要因素，并提出了一系列提升策略。通过优化模型结构、增强数据集、引入迁移学习等方法，旨在提高遥感影像的分类精度，推动遥感技术在环境监测、城市规划等领域的应用。

简介：摘要：随着工业智能化的快速发展，机械故障诊断成为保障生产安全与效率的关键技术。深度学习作为一种具有强大自动化特征提取和模式识别能力的技术，广泛应用于机械故障诊断领域。本文分析了深度学习在机械故障诊断中的重要性，指出了其在数据处理、模型训练及实时部署中面临的挑战，并针对这些问题提出了优化策略。通过深入探讨这些问题与对策，旨在为工业智能化背景下的机械故障诊断提供新的思路与方法。

简介：摘要：随着互联网的普及以及移动设备的广泛使用，自媒体已经成为生活、学习、工作展示的一种方式。视频剪辑作为自媒体主体部分之一，其质量需求与日俱增。如何满足自媒体运营者的视频创作需求呢？笔者通过调研，明确利用计算机视觉、音频处理和深度学习等前沿技术来进行设计，可以自动识别视频中的关键剪辑点，实现自动剪辑功能，并匹配合适的音效和特效，提升视频的感染力和视听效果，为用户提供创造一个高效、智能的视频编辑工具，促进创作者创作出更加富有创意和影响力的作品，满足视频创作中的多元化需求。本项目的设计与实现具有一定的应用价值与推广价值。

简介：摘要：我国山地丘陵分布广泛，滑坡等地质灾害时有发生，给我国人民的生命财产造成了极大的危害，给社会经济造成了巨大的损失。目前，人工智能技术已经成为多个科学领域的热门课题，在边坡稳定判别方面也是一个热门课题。该方法无需与传统的物理力学方法一样，通过遥感手段获取边坡信息，在保证数据质量的同时，通过优化模型，实现对边坡稳定状态的快速准确评估，从而实现对边坡的快速准确识别。

简介：摘要：随着技术的不断发展,深度学习在许多领域展现出强大的潜力和优越性,如自然语言处理、图像识别等。本研究则是探究深度学习在建筑结构监测中的应用。研究首先介绍了建筑结构监测的重要性和当前存在的问题,其中着重指出了结构健康监测过程中数据处理复杂、效率低下以及对专业知识依赖度高等挑战。接着，我们引入了深度学习技术，并阐述了这种技术如何优化了建筑结构监测，特别是在预测和识别结构损伤方面的应用，具有较高的准确性和效率。实验结果表明，深度学习方法在建筑结构监测中实施结构健康监测，具有较好的准确性和稳定性，尤其在识别微小裂纹、预测潜在危害方面成效显著。研究表明，深度学习技术的运用，将有力推动建筑结构监测的发展，提高建筑工程安全水平，降低潜在的安全风险。

简介：摘要：道路桥梁作为关键的交通基础设施，其结构健康直接关系到公共安全与交通流畅。随着深度学习技术的日益成熟，本文提出了一种基于深度学习的道路桥梁结构健康监测与维护方法。通过深度学习模型对道路桥梁进行持续、智能的监测，旨在提升结构健康的评估准确性和效率，为预防性维护提供有力支持。

简介：摘要：该文提出一种基于 FMCW雷达的液面状态检测方法。通过利用 Ti公司的 FMCW雷达 IWR1443对生活中常见场景下的液面状态进行数据采集，结合 Matlab软件对雷达回波数据进行处理得到不同状态下的距离 -多普勒图，最后导入到卷积神经网络模型中实现对五类不同液面状态的检测分类。针对经典 Lenet-5网络模型的不足，本文主要在池化操作方式上、卷积核大小上、网络深度上对 Lenet-5模型结构进行改进，并依据原数据集的大小对比不同学习参数下的训练效果，最终实现了约 99%的识别准确度。

简介：摘要：以前的工业用品外部设计过程都依靠手动建模，出现成本高、以前模型中的几何形状、关系等内容没有得到重视的问题。本文主要给出一个将学习三维建模流程作为基础，运用人工智能提高理解和推理能力，作为模型库里面三维模型所包含的最新内容，运用到以后的建模设计工作中。这个过程主要是经过图自动编码器的掌握传统三维模型的结构、大小的特点，首先构成三维物体的零件结构特点，然后组合零件的细节环节，从粗略到精细逐渐完成三维生成内容。

简介：摘要：近年来，社会进步迅速，我国的基础建设的发展也有了改善。随着我国经济的飞速发展，人们的收入水平也不断提高，消费者对便利快捷的网上购物越来越热衷起来，电商也从无到有的迅猛发展起来。国家邮政局局长马军胜曾表示，我国已经成长为世界上发展最快、最具活力的新兴寄递市场，包裹快递量超过美、日、欧等发达经济体总和，对全球增长贡献率超过50%，已经成为全球邮政业的动力源和稳定器，快递行业在国民经济的发展中越来越重要。据调查数据显示，2019年全国快递业务量突破600亿件，累计完成635.2亿件，同比增长25.3%，增量规模连续两年超过100亿件。全国快递企业日均快件处理量超1.7亿件，同比增长25.3%，最高日处理量达5.4亿件，同比增长28.5%。快递业务收入累计完成7497.8亿元，同比增长24.2%。2020年快递业受疫情影响巨大，但是随着企业复工复产，进入6月以来，我国快递日均业务量接近2.6亿件。但是，中国的快递业发展时间过短，整个行业的运行机制还不够健全，导致快递终端的效率低下，容易发生爆仓等问题，引起了很多消费者的不满，给快递公司也造成了经济上的损失。随着“智慧物流”的首次提出，如何提高物流系统的智能化、自动化便成了当今物流领域的研究重点。于是物流领域就出现了利用条形码来存储信息，通过识别条形码可以检索到放在数据库中的客户信息以及快递信息。条形码的出现让物流变得智能化起来，但还是存在一些问题。比如条形码印刷不合格或者快递在传输过程中条形码遭到破坏，都会导致条形码读取的成功率。

简介：摘要：随着工业技术的快速发展，电气设备在各个领域的应用日益广泛，其运行稳定性与安全性对于保障生产和生活至关重要。然而，电气设备在运行过程中常因各种因素出现故障，导致生产中断或安全事故。因此，对电气设备进行故障诊断与预测成为研究热点。深度学习具有强大的特征提取和模式识别能力，为电气设备故障诊断与预测提供了新的解决思路。本研究旨在利用深度学习技术，通过对电气设备运行数据的深度挖掘与分析，实现故障的早期发现与预测，提高设备的维护效率和使用寿命，为工业生产的稳定运行提供有力保障。

简介：摘要：本文探讨了深度学习技术在化工过程建模与仿真中的应用。研究分析了深度学习在化工领域的优势，包括处理非线性复杂系统的能力和对大规模数据的高效利用。文章重点介绍了卷积神经网络、循环神经网络等算法在化工建模中的具体应用。对比了传统仿真方法与基于深度学习的新型仿真技术，阐述了后者在提高仿真精度和效率方面的显著优势。通过化学反应过程建模和化工分离过程仿真两个实际案例，验证了深度学习方法的有效性。研究结果表明，基于深度学习的建模与仿真技术能够显著提升化工过程的预测准确性和优化效果，为化工产业的智能化发展提供了新的技术支持。

简介：摘要：在对海上工程钢结构进行极限强度研究时，相关研究人员为了能够为研究提供实验参考，通常有会根据研究主题来构建相应的船舶模型以确保其真实性。研究人员在对船舶模型中钢结构的极限强度进行研究时，通常把有限元理论用于分析上面，以更好地评估海上工程中钢结构的极限强度，并为航运业提供有效的数据支持。

简介：摘要：船体结构极限承载能力是反映船舶结构安全可靠性的重要指标，历来受到船舶工程界的广泛关注。然而，由于船舶类型多样性、船体结构复杂性，必须考虑许多影响因素，使得船体极限强度计算这一力学问题变得复杂。经多年研究，对求得理论上更加成熟、使用上较为简便、具有较高精度的船体极限强度分析方法和计算程序仍在继续。

简介：摘要：

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：深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先，文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域，然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势，包括梯度下降、自适应学习率等。接着，我们探讨了性能评估的关键问题，包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后，我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展，并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法，并探讨其在汽车领域的应用。通过深度学习算法的发展，汽车可以实现更高级的感知和决策能力，从而提高安全性和自动化水平。本文介绍了深度学习的基本原理和技术，然后重点讨论了在汽车感知和决策中的应用。最后，总结了基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法的研究现状，并展望了未来的发展方向。