简介：摘要：神经网络剪枝是一种有效的模型压缩技术，旨在减小深度学习模型的存储和计算开销，同时保持模型的性能。本文综述了神经网络剪枝的主要方法和技术，包括权重剪枝和结构剪枝。我们探讨了各种剪枝算法的优缺点，以及它们在实际应用中的表现。此外，分析了剪枝在不同领域的应用实例，并讨论了当前技术面临的挑战和未来的发展方向。通过文献综述，揭示了剪枝技术在提升深度学习模型效率中的重要性和潜力。

简介：摘要：本研究旨在探讨神经松动术结合麦肯基疗法对神经根型颈椎病患者的临床影响和疗效。方法：选取2023年9月-2024年1月在某附属医院康复科及骨伤科收治的60例神经根型颈椎病的患者，随机分为对照组和实验组（每组各30例），对照组采取常规康复方法，实验组采取神经松动术与麦肯基疗法。结果：治疗前VAS疼痛评分、JOA评分、颈椎关节活动度没有显著差异（P＞0.05）；治疗后VAS疼痛评分、JOA评分、颈椎关节活动度较治疗前均有统计学意义（P＜0.05）。结论：神经根型颈椎病患者采用神经松动术结合麦肯基疗法治疗后，临床效果显著，减轻了患者颈部和肩部的疼痛等相关的临床表现，对颈椎的关节活动范围有较好的改善作用。

简介：摘要：牛乳房炎是奶牛养殖中常见且危害严重的疾病之一，不仅影响奶牛的产奶量和奶品质，还可能给养殖业带来巨大的经济损失。本文详细阐述了牛乳房炎的发病原因，包括病原微生物感染、环境因素、饲养管理不当及奶牛自身因素等，并从加强饲养管理、环境卫生控制、挤奶操作规范、免疫预防和药物治疗等方面提出了综合防制措施，旨在为奶牛养殖业提供有效的防控参考，降低牛乳房炎的发病率，保障奶牛健康和养殖效益。

简介：摘要：牛乳房炎是奶牛养殖中常见且危害严重的疾病之一，不仅影响奶牛的产奶量和奶品质，还可能给养殖业带来巨大的经济损失。本文详细阐述了牛乳房炎的发病原因，包括病原微生物感染、环境因素、饲养管理不当及奶牛自身因素等，并从加强饲养管理、环境卫生控制、挤奶操作规范、免疫预防和药物治疗等方面提出了综合防制措施，旨在为奶牛养殖业提供有效的防控参考，降低牛乳房炎的发病率，保障奶牛健康和养殖效益。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，神经网络芯片作为支撑深度学习应用的核心硬件，受到了广泛的关注和研究。本文综述了神经网络芯片技术的专利发展，从技术架构、设计原理、应用场景等方面进行了深入分析，并对未来发展趋势进行了展望。

简介：摘要：牛羊乳房炎是牛羊养殖中常见的疾病，对牛羊的健康和生产性能产生严重影响，甚至可能导致牛羊的死亡。本文将深入分析牛羊乳房炎的病因、症状、诊断、防治策略，以期提高牛羊乳房炎的防治效果，保障牛羊的健康和生产性能。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是近年来在图像识别领域取得重大成就的一种深度学习模型。随着现在数字化工业革命的到来，数字图像的广泛应用，图像识别技术逐渐在计算机视觉领域的研究中逐渐占据越来越重要的地位。图像识别技术，又称为计算机视觉技术，它可以让计算机理解和处理图像，从而实现自动识别、分类、分割、跟踪等任务，逐渐成为热门研究方向，受到研究人员广泛关注。本文首先介绍了CNN的基本结构和工作原理，然后概述了CNN在某些具体领域中的应用。接着，对CNN的发展历程进行总结，并概括了某些改进的方法。为后续对基于卷积神经网络的图像识别相关理论的进一步研究探索提供参考。

简介：摘要:随着医学技术的不断发展和神经外科手术复杂性的增加，神经外科护理在患者治疗与康复过程中扮演着至关重要的角色。本文旨在综述近年来神经外科护理领域的最新进展，重点探讨术后康复管理策略，包括护理技术的创新、疼痛管理、神经功能评估与康复干预、心理护理与家庭支持等方面。通过分析国内外研究成果和临床实践，本文总结了神经外科护理的关键要素和有效策略，以期为提升神经外科护理质量、促进患者全面康复提供理论依据和实践指导。

简介：摘要：本文探讨了基于RK3588的神经网络部署应用，分析了RK3588的技术特点、部署方法以及具体应用案例。RK3588作为一款高性能的AI芯片，适合于边缘计算和智能设备的神经网络推理。通过对其架构和性能的深入研究，展示了RK3588在实际应用中的优势与潜力。研究结果表明，RK3588的强大计算能力和灵活架构使其在多种应用场景中表现出色，为边缘智能设备的普及奠定了基础。

简介：摘要：手语是一种听力障碍或者无法言语的人互相交流的一种手势语言，是通过手型变化来传达信息以取代有声语言信息从而完成交际交流的重要形式。我国目前手语翻译职业化刚刚起步，翻译人员匮乏，尚无法满足市场需求，故以采用信息技术便利聋哑人群的手语识别相关技术研究变得愈发重要与迫切。而本项目是综合深度学习、计算机视觉等新型技术开发的一套基于卷积神经网络的手语孤立词翻译系统。

简介：摘要：山羊乳房炎是影响乳山羊健康和生产性能的常见疾病，其发病机制复杂，涉及多种致病因素，鉴于乳房炎给山羊养殖业带来的巨大损失，对其预防和治疗措施进行深入研究具有十分重要的实践意义。本文分析了重点发病因素，并提出了有效的预防措施，通过这些措施可以显著降低山羊乳房炎的发生率，保障乳山羊的健康和乳品质量，对提高山羊产业的经济效益具有重要意义。

简介：摘要

简介：摘要：针对深度学习下的图像识别技术，分析图像识别和卷积神经网络的工作原理。通过了对AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet卷积模型的学习，总结了三种算法模型的各自特点，实现了深度学习环境的搭建，最后进行实验对比三个模型的分类准确率和训练效率，为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。

简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：摘要：在基于神经网络方法预测实验快堆一回路钠泵上部轴承温度的研究过程中，发现全连接神经网络虽然预测结果的相对误差较小，但是预测模型的泛化能力不佳，因此提出了通过卷积神经网络提取数据特征的方法，在保证预测模型精度的前提下提升预测模型的泛化能力。最终预测模型的泛化能力得到了有效提升，该预测模型的预测结果可以给操作员及时提供及时的信息，由操纵员根据结果采取正确的操作。

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简介：摘要：随着智能算法的不断发展，BP神经网络也逐渐被应用于图像处理领域。通过不断训练获得能够与实际情况相匹配的网络结构，在通过测试后，可利用BP神经网络对后续图像进行处理，完成自主的运算过程，减少人工参与度。在对目标进行识别的过程中，BP神经网络可大大减少工作量，提高图像处理的效率。

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