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:随着互联网技术的稳步发展,电子信息工程技术已经广泛应用于各个行业,现代化技术的不断发展,该项技术的应用场景也得到了拓展,在各行各业的各个领域都得到了广泛应用。
简介:摘要:随着网络数据信息的不断发展,互联网系统成为主要交流中心,可能是一个公司的核心,也可能是一个政务系统的主要组成部分,在网络技术不断快速发展的同时,也在不断地出现各种各样的信息安全事件,尤其是需要关注控制领域信息安全,因此需要一个高精度、高效率的信息安全综合分析系统。在目前进行的研究中,基于攻击树模型(attack tree)来表示危险信息的大概形式以及信息和系统之间的某种依赖关系,但是该方法的模型构建需要耗费大量时间,同时需要对信息进行反复推想,效率不高。基于DDS模型建立了数据通信分析模型,但是该模型无法适用于多种信息情况。对收集信息的硬件进行研究,基于IPMI协议提供了一套监控系统的标准接口,该方法的优点是在该协议下的接口具有很强的适用性,同时具有较高的效率,但是硬件监测误差较大。