简介：摘要：深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑神经网络的工作原理，从大量数据中自动学习和提取有用的特征。本文旨在探索深度学习在混凝土强度和损伤预测中的可行性和优势。我们收集混凝土的各种特性数据，并对其进行预处理。然后，我们设计并训练一个深度卷积神经网络（DCNN）模型来预测混凝土的强度和损伤。最后，我们对模型进行评估，并对其预测性能进行讨论。结果表明，我们的模型在测试集上达到了95%的准确率和90%的召回率，优于传统的方法，证明了深度学习是预测混凝土强度和损伤的有效工具。
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