简介：摘要： 期间核查属于重要的检测手段，能够通过检测实验室仪器设备，保持设备运行的准确性，在运行中保持校准状态，提升化验分析数据的准确性。本文主要分析了实验室仪器设备的期间核查措施，以及提升化验分析数据的有效手段。

简介：

简介：摘要：随着围产医学以及新生儿学科技术的迅速发展，越来越多的早产儿，尤其是极低出生体重早产儿在新生儿重症监护病房（ＮＩＣＵ）被成功救治。合理和科学的营养支持（包括肠内和肠外营养）对早产儿的成功救治起到重要作用。母乳是早产儿肠内营养最好的选择，母乳不但可以提高早产儿喂养耐受性，减少早产儿相关疾病（如败血症、坏死性小肠结肠炎）的发生，还能促进早产儿神经系统发育，对减少早产儿远期神经系统后遗症有重要意义。国外十分重视ＮＩＣＵ患儿的母乳喂养问题，国内亦有ＮＩＣＵ开展母乳喂养，但我国ＮＩＣＵ总体母乳喂养率仍然非常低，本文对此进行了分析。

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。

简介：摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析，揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而，文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战，并探讨未来发展的趋势与方向，这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。

简介：摘要 手写数字识别技术在近年来的应用逐渐广泛，人们对手写数字识别技术的要求也逐渐增高。卷积神经网络模型由于其良好的功能越来越广地被应用与手写数字识别领域，识别精度也在逐渐提高。本文首先针对卷积神经网络的构成结构进行简单的叙述，之后针对卷积神经网络技术在手写数字识别领域中各种形式的优化与其应用进行综述，最后分析了目前手写数字识别技术的主要优点以及还存在的不足，并进一步展望未来的研究发展方向。

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简介：摘要：本文简述了人工神经网络的概况以及BP神经网络模型，通过分析BP神经网络对混凝土配合比、强度以及寿命的预测，表明BP神经网络预测精度较高，已经广泛的运用在混凝土预测中，具有实用价值。

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是近年来在图像识别领域取得重大成就的一种深度学习模型。随着现在数字化工业革命的到来，数字图像的广泛应用，图像识别技术逐渐在计算机视觉领域的研究中逐渐占据越来越重要的地位。图像识别技术，又称为计算机视觉技术，它可以让计算机理解和处理图像，从而实现自动识别、分类、分割、跟踪等任务，逐渐成为热门研究方向，受到研究人员广泛关注。本文首先介绍了CNN的基本结构和工作原理，然后概述了CNN在某些具体领域中的应用。接着，对CNN的发展历程进行总结，并概括了某些改进的方法。为后续对基于卷积神经网络的图像识别相关理论的进一步研究探索提供参考。

简介：摘要：本文探讨了基于RK3588的神经网络部署应用，分析了RK3588的技术特点、部署方法以及具体应用案例。RK3588作为一款高性能的AI芯片，适合于边缘计算和智能设备的神经网络推理。通过对其架构和性能的深入研究，展示了RK3588在实际应用中的优势与潜力。研究结果表明，RK3588的强大计算能力和灵活架构使其在多种应用场景中表现出色，为边缘智能设备的普及奠定了基础。

简介：摘要：手语是一种听力障碍或者无法言语的人互相交流的一种手势语言，是通过手型变化来传达信息以取代有声语言信息从而完成交际交流的重要形式。我国目前手语翻译职业化刚刚起步，翻译人员匮乏，尚无法满足市场需求，故以采用信息技术便利聋哑人群的手语识别相关技术研究变得愈发重要与迫切。而本项目是综合深度学习、计算机视觉等新型技术开发的一套基于卷积神经网络的手语孤立词翻译系统。

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简介：摘要：如何进一步开放实验室，发挥培养学生创新精神和实践能力，本文从实验室开放时间上的科学安排、提高学生参与实验活动的兴趣和爱好、实验室的管理和注意事项提出探讨。并提出开放式实验室的基本构造和各层面的联系提出设想。

简介：摘要：淋雨试验方法是一种人工环境试验方法，它模拟的是受试设备在使用条件下遇到自然降雨或滴水环境因素后的影响。淋雨试验室主要由淋雨室、喷淋系统、吹干系统和控制系统等组成。本文介绍了客车空调淋雨试验室设计中的淋雨面积、淋雨强度、喷嘴参数等主要参数及设备设计和选型的依据，为客车空调在淋雨试验室设计的理论计算提供参考。