简介：摘要：深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发信息提取领域取得了显著的突破。本文基于2014年、2017年、2018年三期高分一号遥感影像，选取北京市石景山区西部道路为试验区域，针对其变化特征，开展基于深度学习算法的道路自动提取与变化图斑自动发现。论文首先基于地理要素智能训练平台对道路进行样本采集及训练，形成深度学习道路提取模型，之后采用“自动化的线索检测+交互式异常问题判读+野外现场环境取证”的遥感监测技术路线，该流程转变从被动式道路变化发现到主动式道路问题发现与预警，可实现对典型道路的实时、动态及持续的遥感监测。本文选取典型道路样本进行分析、训练，不断优化深度学习卷积神经网络道路提取模型。通过对影像预处理、自动道路监测、交互式异常问题判读、变化图斑自动发现、野外现场环境取证与信息汇交各环节的分析验证发现，基于深度学习道路提取模型自动提取的道路准确率高于80%，可用于城市道路的自动提取和变化发现。

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：摘要：深度学习作为近年来的热门话题，在语言图像处理过程中日益发挥重要作用。本文以面向自然语言的处理为例，首先探讨开展深度学习研究的可行性，随后说明深度学习的应用路径。

简介：

简介：摘要：本文讨论电气设备状态图像收集和分析装置等结果将直接应用于电气设备状态检测和紧急处置，以便在典型情况下准确监测电气设备状态，例如，保证电气设备正常运行，保证电网安全运行，同时提高可靠性，可以改进电气设备检查方式，提高设备状态控制和运输检查决策水平，加快计算机视觉和机器学习是非常实用的学科。

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：路基的不均匀沉降、地铁和管廊等地下施工是造成路基脱空、空洞等病害的主要原因，严重的路基脱空会导致道路坍塌，导致车辆和人员伤亡，影响交通平稳运行。探地雷达（GPR）检测技术是路基脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过深度学习算法对雷达图像进行检测识别能避免这些人工检测过程的缺点，促进病害检测方向的发展。结合深度学习在图像识别方面的优势，本文总结了探地雷达技术与常用的深度学习方法在路基病害检测中的研究。

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。

简介：摘 要

简介：摘要：粮库是民生之根本，保证粮库安全是我国重点工作之一。在现代科技持续进步发展的今天，为确保高效落实粮库监控管理的各项工作，构建智慧粮库已经成为各地区粮库单位的重点工作。鉴于此，本篇文章主要基于深度学习这一先进技术，致力于智慧粮库综合系统的开发与建设，并对其进行了相应的系统测试，结果表明此次所开发建设的智慧粮库综合系统各方面功能稳定可靠，推广价值较高。

简介：摘要：电力负荷特性分析是电力系统运行管理的重要组成部分，对于保障电力系统的稳定、经济和安全具有重要意义。传统的电力负荷特性分析方法往往依赖于统计模型和时间序列分析，难以处理复杂的非线性、时变和不确定因素。随着人工智能和深度学习技术的发展，基于深度学习的电力负荷特性分析方法逐渐成为研究热点。本文综述了深度学习在电力负荷特性分析中的应用现状，探讨了深度学习在电力负荷预测、模式识别和特征提取等方面的优势与挑战，并对未来研究方向进行了展望。

简介：  摘要：无线信号调制识别在无线通信领域中具有重要的应用价值，如军事侦察、频谱管理和通信干扰检测等。传统的调制识别方法受限于手工特征提取的局限性和对复杂环境的适应性不足。本文提出一种基于深度学习的无线信号调制识别方法，通过自动学习信号中的深层特征，实现对不同调制类型的准确分类。实验结果表明，该方法在调制识别准确率上优于传统方法，并且具有较强的鲁棒性。