简介：[摘要]目的：查究基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用效果。方法：抽选肺炎CT影像与分割病灶模型36例，肺炎CT影像测试模型6例，CT影像测试分类模型28例，非肺炎/肺炎CT影像训练模型108例，基于深度学习，对新冠肺炎疑似患者14例的CT影像进行病灶分割分析，并进行对比分析。结果：基于深度学习的肺炎病灶分割在新冠肺炎中的应用，病灶分切部位的特异性是97.2%，灵敏度是95%，新冠肺炎阳性患者的病灶密度、受累肺叶数量均与阴性患者间的数据差异性较大，在统计学方面存在意义（P＜0.05）。结论：致。

简介：[摘要]目的：查究基于深度学习的肺炎病灶分割算法在新冠肺炎中的应用效果。方法：抽选肺炎CT影像与分割病灶模型36例，肺炎CT影像测试模型6例，CT影像测试分类模型28例，非肺炎/肺炎CT影像训练模型108例，基于深度学习，对新冠肺炎疑似患者14例的CT影像进行病灶分割分析，并进行对比分析。结果：基于深度学习的肺炎病灶分割在新冠肺炎中的应用，病灶分切部位的特异性是97.2%，灵敏度是95%，新冠肺炎阳性患者的病灶密度、受累肺叶数量均与阴性患者间的数据差异性较大，在统计学方面存在意义（P＜0.05）。结论：致。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断进步，机器人视觉目标识别已成为研究热点。本文综述了基于深度学习的机器人视觉目标识别算法，介绍了数据预处理、网络结构设计、训练策略与优化、模型评估与优化等关键环节的研究现状与进展。在算法设计方面，本文提出了一个结构化的网络设计方法，并探索了有效的训练策略和优化技巧。在实现部分，详细说明了硬件平台与软件环境的搭建，以及算法实现的具体流程。通过一系列实验，验证了所提出算法的有效性，并对实验结果进行了深入分析。研究结果显示，该算法能够在不同环境下准确识别目标，具有良好的泛化性和实用性。

简介：摘要：本文旨在深入探讨基于深度学习的非线性系统控制算法的优化与性能分析。深度学习在控制领域的应用日益重要，其通过学习系统复杂动态特征，提高了非线性系统控制算法的鲁棒性和适应性。文章首先介绍深度学习的基本原理，然后聚焦于非线性系统控制算法的优化策略，包括神经网络结构、数据预处理和损失函数的设计。通过实例验证，深入分析优化后算法在非线性系统控制中的性能表现，并与传统方法进行比较。结果表明，优化的深度学习算法在提高系统控制性能方面具有显著优势。最后，文章指出深度学习在非线性系统控制中仍面临的挑战，并展望未来研究方向。这一研究为深度学习在非线性系统控制中的应用提供了深刻的理解与展望。

简介：摘要：智能无线传感器网络是一种具有自组织、自适应和自我配置能力的网络体系结构，广泛应用于环境监测、智能交通和物联网等领域。节点选择是智能无线传感器网络中的关键问题之一，对网络性能和能耗具有重要影响。本文针对智能无线传感器网络节点选择问题，提出了一种基于深度学习的节点选择算法，并进行了详细的研究和分析。

简介：摘要：通过精心设计的数据预处理、特征提取和深度神经网络构建，成功搭建了高效的实时监测系统。利用深度学习模型的特征提取能力，本文实现了对电力设备状态的精准提前预警和迅速的应急响应机制。所提出的方法在实际应用中表现出显著的可行性，为电力系统运维提供了先进而可靠的技术支持，为设备的安全与稳定运行提供了有力保障。

简介：摘要：电气系统的稳定性和可靠性对现代社会至关重要。本文旨在探讨基于深度学习的故障诊断算法在电气系统中的应用。我们首先介绍了电气系统中的故障诊断的重要性，并提出了深度学习技术作为一种强大工具的概念。随后，我们详细讨论了深度学习在电气系统故障诊断中的应用，包括数据预处理、模型选择和训练过程。我们还探讨了深度学习在不同类型电气设备故障诊断中的成功案例，如发电机、变压器和电力线路等。最后，我们讨论了深度学习技术的潜在挑战和未来发展方向。

简介： 摘要：近年来，深度学习在图像处理领域取得了显著进展，成为电子信息系统中关键的技术之一。本文主要探讨了基于深度学习的图像处理算法在电子信息系统中的应用及其优势。分析了目前传统图像处理方法的现状和不足，指出了其在复杂环境下处理能力的局限。然后，详细介绍了深度学习算法在图像识别、分类、目标检测和图像分割中的应用，展示了其在处理精度和效率方面的显著优势。

简介：

简介：摘要：探讨计算机网络中深度学习技术在拥塞控制算法中的应用，分析其优化网络性能的潜力及面临的挑战。通过对比传统算法与深度学习算法的性能，揭示深度学习在提升网络效率和适应性方面的优势。

简介：【摘要】

简介：本文研究了一般工业管道紊流光滑区阻力系数迭代算法的收敛性。给出了收敛区间．此项研究结果使尼古拉兹公式更加完善，同时也添补了教科书上的空白。

简介：

简介：应用反复迭代的思想，建立了一套起落架总体布局参数的设计方法，并在已有型号进行了设计验证。验证结果表明了设计方法的有效性。

简介：高考是一种竞技,考验的是平时的努力。要想在高考中取得优异成绩,贵在平时的训练,平日从严,高考坦然。练习就是高考,高考就是练习!面对即将到来的高考,在明确命题规律的基础上,平时的训练要有针对性,要学会总结。

简介：摘要：变电站机器人是目前电力系统应用领域研究的重点方向之一。基于深度学习算法，可大大提升机器人的操作精准度。只需通过在远端平台对机器人下达操作/巡检指令后，通过机器人摄像头对现场传输回的图像数据进行检测，可准确判定待操作对象是否正确，检测对象状态是否正确（包括压板/手车/闸刀）。基于深度学习算法的图像识别检测精准率高、检测速度快、模型的泛化性好，可以保证机器人准确完成操作命令，提高了变电站机器人操作的可靠性。

简介：摘要：深度学习是机器学习领域的一个重要分支，具有强大的模式识别和表征学习能力。然而，选择合适的网络结构和有效的优化算法仍然是深度学习的关键挑战。因此，本论文旨在提出新的创新和改进方法来解决深度学习网络结构和神经网络优化算法方面的问题。

简介：摘要目的探究深度学习算法（DLR）在胰腺低剂量CT扫描中改善图像质量的价值。方法前瞻性收集2020年8月至12月在北京协和医院进行腹部胰腺增强检查的68例患者，采用随机区组法分为正常剂量组和低剂量组，各34例，正常剂量组扫描管电压为120 kV，低剂量组管电压为100 kV。所有患者均行平扫、动脉期、实质期、延迟期扫描。低剂量组4期图像分别采用滤波反投影（FBP）、混合模型迭代算法（AIDR）和DLR 3种方法重建图像，正常剂量组4期图像均采用AIDR重建图像，分别记为LD-FBP、LD-AIDR、LD-DLR、RD-AIDR。测量胰腺的CT值、噪声值（SD），计算信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR），不同重建方法图像间各参数的比较采用单因素方差分析，两两比较采用LSD法；对每组图像进行主观评分，多组间比较采用Kruskal-Wallis检验。结果正常剂量组和低剂量组患者胰腺平扫、动脉期、实质期、延迟期不同重建方法图像间胰腺CT值、SD、SNR、CNR差异均有统计学意义（P均<0.05）。实质期和延迟期图像LD-FBP、LD-AIDR、LD-DLR图像CT值均高于RD-AIDR图像（P均<0.05）；4期图像间SD、SNR两两比较差异均有统计学意义（P均<0.05）；4期LD-FBP、LD-DLR与RD-AIDR的CNR差异有统计学意义（P均<0.05），RD-AIDR的CNR优于LD-FBP，LD-DLR优于RD-AIDR。DLR算法对胰腺4期图像的SD、SNR、CNR均有改善，其中对SNR的改善增强图像更为显著，对CNR的改善平扫期和延迟期更为显著。胰腺4期不同算法重建图像主观评分差异均有统计学意义（P均<0.001）。LD-DLR与RD-AIDR评分差异无统计学意义（平扫、动脉期、实质期、延迟期Z值分别为1.00、2.24、0.45、1.34，P值分别为0.317、0.025、0.655、0.180）。结论DLR技术可以在降低胰腺CT辐射剂量的同时改善图像质量，满足诊断需求，在胰腺低剂量增强CT检查中可降低噪声，提高图像的信号SNR和CNR。

简介：摘要：随着深度学习技术在音频处理领域的快速发展，其在会议麦克风拾音性能提升中的应用显得尤为关键。本文综述了深度学习音频算法的基本原理及其在会议环境中噪声抑制、回声消除、声源定位和语音增强等关键技术的需求。针对噪声抑制，深度学习算法能有效区分人声与背景噪声，提升语音清晰度。在回声消除方面，深度学习可以通过建模声音传播路径来降低或消除回声。声源定位技术利用深度学习模型准确识别发言人的位置。而语音增强则通过算法提升语音信号的可辨识度和质量。

简介：摘要：深度学习算法在计算机视觉领域的应用不断扩展，其中建筑结构的识别与分析成为研究的重要方向之一。本论文探讨了深度学习算法在建筑结构识别与分析中的应用，研究了不同类型建筑的自动检测与识别、结构缺陷的检测与分析等关键问题。通过深度卷积神经网络和循环神经网络等技术，本研究实现了高精度的建筑结构识别，为城市规划、维护和改进提供了重要支持。