简介：

简介：摘 要

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：

简介：摘要：随着现阶段人们生产生活方式的转变，对汽车的依赖性越来越强，但因硬件设备的限制，导致其应用性能无法满足人们日益增长的需求，人工智能技术的不断发展，汽车智能驾驶系统，已经成为人们广泛关注的热点领域。而基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，作为一种强大的机器学习方法，具有大规模数据复杂模型应用的能力，被广泛应用于汽车智能驾驶系统设计中，以实现汽车智能驾驶系统的高效可靠。本文就基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，展开分析和论述，希望以此可以给广大相关工作者，以建议或启发。

简介：摘要： 随着培养学生核心素养教学理念的提出，加强数学教学的深度教学理论研究和教育实践具有非常重要的意义。需要在小学数学教学中积极实行深度教学，引导学生深度思考，培养学生的探究学习习惯，从而提升学生的数学核心素养。文章分析了小学数学深度教学中缺乏深度的表现，探讨了小学数学深度教学的途径。

简介：摘要：随着芯片计算能力的提升、通信技术的快速发展，智能交通系统不断升级完善，推动交通运输安全化、经济化、智能化发展。智慧交通基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路信息，通过车车、车路实现信息共享，实现基建设施与车辆的智能协同，能够进一步提升交通智能性。本文通过研究智慧交通总体概况，介绍关键技术、总体架构，阐述深度学习概念，介绍深度学习与车辆目标检测算法，探索智慧交通中深度学习的应用路径。

简介：摘要：本研究致力于设计与实现一种基于深度学习的虚拟试妆系统，旨在提供一种便捷、准确的试妆体验，满足用户在化妆前预览效果的需求。该系统基于计算机视觉和深度学习技术，结合人脸关键点检测和风格迁移算法，实现对用户人脸进行虚拟妆容的实时呈现。通过此系统，用户可以根据个人需求，选择不同的妆容风格，并实时观察效果。

简介：摘要：近年来，国家层面，财政部、农业农村部多次联合下达有关政策，指明了近海养殖业未来将朝向智能化、信息化的方向发展 。市面上现有水下检测设备具有续航里程短、下潜深度不够等问题，且由于光的吸收作用，水下成像存在对比度低等现象。针对上述问题,团队基于单片机系统及低功耗芯片设计了一款可用于海水养殖等多种场景的水下信息采集设备，可对海水水质、温度、溶解氧、氨氮含量等参数的检测以及鱼类图样信息回传，提出的视觉处理算法有效解决了普通设备回传水下图片光线昏暗、模糊不清等问题，岸基电脑可实时显示相关信息，对水体情况第一时间做出预警，实现了环境数据的远程监控，从而提高养殖的经济效益。

简介：摘要:本研究针对工业机器人路径规划优化问题，提出了一种基于深度强化学习的方法。该方法通过引入深度强化学习网络，使机器人能够从环境中学习并逐步优化路径规划策略。研究结合了强化学习的优势，实现了路径规划的自主学习和优化，有效地提高了机器人在复杂环境下的路径规划性能。通过在不同工业场景下的实验验证，结果表明所提出的方法相较于传统规划方法在路径长度和执行效率方面取得了显著的改进。本研究在工业自动化领域具有重要的实际意义和应用价值。

简介：摘要：本文将探讨深度学习在路径规划中的基本原理、载物爬梯子机器人的结构与特点，并详细介绍基于深度学习的路径规划算法的设计与实现过程，旨在为载物爬梯子机器人的导航提供可靠支持。

简介：摘要：本文探讨了深度学习与机器学习算法在通信网络中的应用。首先介绍了通信网络的基本架构，包括通信设备、传输介质和通信协议等。随后，分析了深度学习与机器学习在通信网络中的多个应用场景，包括信道估计与均衡、调制识别与解调、资源分配与功率控制等方面。在信道估计与均衡方面，深度学习算法能够准确建模复杂信道特性，提高信号接收质量。在调制识别与解调方面，深度学习通过学习大量信号样本，实现准确识别和解调调制信号。资源分配与功率控制方面，深度学习算法能够智能优化资源利用，提高系统效率。接着，讨论了机器学习算法在通信网络中的应用，包括监督学习算法在网络优化、无监督学习算法在资源管理、强化学习算法在网络控制等方面的应用。

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简介：摘要：本研究综合分析了基于深度学习的结构工程设计与优化方法，深入探讨了传统方法的局限性和挑战，以及深度学习在结构设计中的应用潜力。案例研究展示了深度学习模型在结构优化和性能预测方面的效果，并与传统方法进行了比较分析。结果表明，基于深度学习的结构优化模型具有更高的效率和优化效果，为结构工程领域的技术创新提供了新的思路和方法。未来研究可进一步探索深度学习在结构工程中的应用，并不断优化模型以提高设计效率和质量。

简介：摘要近几年来，随着高职院校的专业建设突飞猛进，公共基础课的受重视课程和地位持续下降，课时不断缩减，并逐步向大班或合班授课形式发展，英语教学受到前所未有的挑战。高职院校的学习态度、英语能力和水平差异等因素使得英语自主学习能力训练难以获得实质性突破。采用“以学生为主体，以教师为主导”的英语自主学习模式，在当前的英语教学环境下是有必要的。

简介：摘要：实时准确预测交通流量的变化在交通系统中起着非常重要的作用，对交通管理和城市布局有着重要意义。随着人工智能和物联网技术的高速发展，给交通数据处理带来了一次全新的升级，但这随之而来的是数以万计的交通流据量，传统预测方法已经无法解决日益增大的数据量，通过基于深度学习的算法进行交流预测已成为必然趋势。本文将从交通流预测特点出发，介绍预测的传统方法和以及一些基于深度学习的预测算法。

简介：摘要：深度学习在激光熔化选择性激光熔化(SLM)工艺中的应用日益受到关注。本研究探讨了深度学习在SLM工艺优化中的关键作用，并提出了一种基于深度学习的方法来提高加工效率和质量。通过收集大量的SLM工艺数据，我们建立了一个深度学习模型，用于预测激光熔化过程中的温度分布、残余应力和材料性质。实验结果表明，深度学习模型能够显著提高SLM工艺的精度和稳定性，减少了试验和优化的时间成本。

简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

简介：摘要：本论文探讨了深度强化学习在机器人路径规划中的应用。路径规划是机器人导航的关键任务之一，传统方法通常依赖于静态地图和规则引导，但在复杂和动态环境下效果有限。深度强化学习通过让机器人从交互中学习，能够更好地适应不断变化的环境。我们介绍了深度强化学习的基本原理，并详细探讨了其在路径规划中的具体应用。通过在仿真环境和实际机器人上的实验，我们展示了深度强化学习方法在提高路径规划性能方面的潜力。这一研究为改进机器人导航系统提供了有力的方法和理论支持。

简介：摘要：“互联网+”技术的快速发展和普及，促使人类社会迈入到智能信息时代，一定程度上提高了人们工作、生活的自动化、智能化和共享化水平。但是，伴随着互联网的发展，网络安全防御也面临着更多的威胁，不仅来自于使用者自身，同时还来自于网络黑客，研发和设计了许多的木马、病毒，因此需要引入更加先进的技术，比如深度学习，利用模式识别、机器学习等理论，智能化的识别网络安全威胁，从而提高网络安全防御水平。实验结果也表明，本文引入深度学习技术可以将网络安全防御水平提高到99.1%。