简介：摘要： 随着培养学生核心素养教学理念的提出，加强数学教学的深度教学理论研究和教育实践具有非常重要的意义。需要在小学数学教学中积极实行深度教学，引导学生深度思考，培养学生的探究学习习惯，从而提升学生的数学核心素养。文章分析了小学数学深度教学中缺乏深度的表现，探讨了小学数学深度教学的途径。

简介：摘要：随着芯片计算能力的提升、通信技术的快速发展，智能交通系统不断升级完善，推动交通运输安全化、经济化、智能化发展。智慧交通基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路信息，通过车车、车路实现信息共享，实现基建设施与车辆的智能协同，能够进一步提升交通智能性。本文通过研究智慧交通总体概况，介绍关键技术、总体架构，阐述深度学习概念，介绍深度学习与车辆目标检测算法，探索智慧交通中深度学习的应用路径。

简介：摘要：实时准确预测交通流量的变化在交通系统中起着非常重要的作用，对交通管理和城市布局有着重要意义。随着人工智能和物联网技术的高速发展，给交通数据处理带来了一次全新的升级，但这随之而来的是数以万计的交通流据量，传统预测方法已经无法解决日益增大的数据量，通过基于深度学习的算法进行交流预测已成为必然趋势。本文将从交通流预测特点出发，介绍预测的传统方法和以及一些基于深度学习的预测算法。

简介：摘要：深度学习在激光熔化选择性激光熔化(SLM)工艺中的应用日益受到关注。本研究探讨了深度学习在SLM工艺优化中的关键作用，并提出了一种基于深度学习的方法来提高加工效率和质量。通过收集大量的SLM工艺数据，我们建立了一个深度学习模型，用于预测激光熔化过程中的温度分布、残余应力和材料性质。实验结果表明，深度学习模型能够显著提高SLM工艺的精度和稳定性，减少了试验和优化的时间成本。

简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展，深度卷积神经网络在各类任务中的表现越来越出色。在这些深度卷积神经网络中，网络结构的设计至关重要，直接影响模型的性能和应用效果。本文综述了深度学习网络结构中的三个核心部分：骨干网络（简称为Backbone）、颈部网络（简称为Neck）和头部网络（简称为Head）。首先，本文详细介绍了Backbone的概念及其在特征提取中的关键作用，并讨论了几种经典的backbone架构，并分析它们的特点和应用场景。接着，探讨了Neck的作用，即如何通过特征融合和增强提升网络性能，重点介绍了三个典型的Neck结构，比较了它们在不同任务中的表现。最后，对Head网络进行了详细阐述，说明其在具体任务中的重要性，讨论了分类任务、检测任务和分割任务中常见的Head结构，分析了它们的设计思路和应用效果。本文通过对Backbone、Neck和Head的系统性梳理，旨在为研究人员和工程师提供一个全面的参考，帮助他们设计和优化深度学习的网络结构，我们还展望了该领域的未来发展方向，希望能激发更多创新和应用。

简介：摘要:习近平新时代中国特色社会主义思想是中国共产党在新时代的指导思想，是全党全国各族人民共同的精神旗帜。深度学习这一思想，要求我们不仅要系统掌握其理论体系，还要将其内化于心、外化于行，转化为推动国家发展和社会进步的强大动力。实践路径的探索，则是将这一思想贯彻到经济建设、政治建设、文化建设、社会建设、生态文明建设等各个领域，确保中国特色社会主义事业沿着正确方向前进。

简介：摘要目前，随着国民经济的不断发展，人们所承受的工作压力也日益增大，而绿色设计理念下的办公室设计便显得尤为关键。该设计代表了人性化，并开始优化改善广大群众的日常工作环境。为此，本文针对办公室空间，探讨了绿色思想的渗透设计，希望供有关人士参考借鉴。

简介：摘要：现如今，我国正实行“互联网+”市场发展模式，人脸识别技术成效也逐渐显著，但是面部表情的识别仍然属于技术难点。在解决面部表情识别问题时，单一特征描述的提取能力有限，现对面部表情识别技术进行探索研究。

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：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。

简介：

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

简介：

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：

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。