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：多任务学习是机器学习领域中的一部分，相对于传统的单任务学习，有其独特的优势和应用场景。在现实很多的问题中，往往需要考虑不同方面带来的影响。单一的考虑一两个任务太过于局限，并且相关任务之间的共性有助于特定任务的学习过程。而多任务学习恰恰能够通过不同任务之间的联系，找到数据的共性和特性，更好地提升分类器的性能。多任务学习方法主要分为两类：共享相同的参数和共享隐藏的数据特征。目前来说，多任务学习广泛应用在多个领域，比如医疗建模，图像分类，自然语言处理和人工智能等。

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。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

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：为了准确检测小麦外观品质,首先需要利用图像处理技术对采集的小麦图像进行分割,将小麦与背景分割开,粘连的小麦图像分割为单粒小麦,针对单粒小麦进行理化指标检测,因此图像分割成为小麦品质检测中至关重要的环节。但是在实际稻小麦图像分割时,存在着小麦粒本身不规则,整粒与碎粒混合以及小麦粒大小参差不齐等问题,使得在实际小麦粒图像分割过程中分割困难。本文简要陈述了目前粮食无损检测的重要性，综述了模糊C均值、分水岭算法、凹点匹配等传统图像处理方法，以及CNN、U-Net、Mask R-CNN等深度学习算法在小麦图像分割中的应用与优缺点。通过算法优化，提高了复杂粘连小麦图像的分割精度，推动了小麦品质检测的自动化进程。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的图像处理算法优化。通过分析当前图像处理算法存在的问题，重点阐述如何利用深度学习技术提高图像处理的效果。研究结果对于推动我国图像处理技术的发展具有重要意义。

简介：摘要：机器学习算法能够从大量数据中学习模式，为信号处理提供了新的解决方案。然而，这些算法面临计算资源限制、信号特征提取复杂性以及过拟合与泛化能力问题等优化难题。在本文中，我们对常见的机器学习信号处理算法进行了详细分析，并提出了针对性优化策略，以应对这些挑战。通过实验验证，我们展示了所提算法在信号去噪、特征提取和分类等应用中的性能提升。研究结果表明，这些优化策略有助于提升信号处理的效率和准确性，推动了机器学习在信号处理领域的深入研究和应用。

简介：摘要：本文探讨了基于深度学习的指纹识别算法，分析了深度学习在指纹识别中的应用优势及其发展现状。研究介绍了指纹识别的基本原理及传统算法的局限性。重点阐述了几种深度学习模型在指纹特征提取和分类中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。

简介：

简介：摘要：在无线通信系统中，由于障碍物的存在，电磁波除了直射传播之外，还可以反射、衍射和散射。当电磁波遇到比波长大的障碍物时，会发生发射和透射；电磁波入射到建筑物、墙壁和其他大型物体的边缘时，则会发生衍射的现象；而当电磁波入射到不规则物体，如粗糙表面的墙壁、车辆和树叶等，则会使电磁波在各个方向散射。

简介：摘要:本文针对无线信号处理算法的优化问题展开研究,重点探讨了如何利用深度学习技术来提高传统算法的性能。首先介绍了无线信号处理的基本理论和现有的传统算法,分析了它们在实际应用中存在的缺陷。然后详细阐述了深度学习在无线信号处理中的应用,包括模型设计、训练方法和优化策略等。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

简介：摘要：基于深度学习的目标检测与跟踪算法已成为计算机视觉领域的研究热点,它们在自动驾驶,视频监控,机器人导航等众多应用中发挥着关键作用。本文综述了该领域的最新进展,并探讨了未来的研究方向。跟踪算法,尤其是多目标跟踪,面临着实时性,准确性和鲁棒性的挑战。未来的研究将集中在实时性与准确性的平衡,鲁棒性的提升以及多目标跟踪的优化上。

简介：摘要：近年来，地球物理科学应用机器学习这一新技术，从最初集中在大数据分析，已经扩展到使用机器学习（ML）来通过数据驱动的发现和模型驱动的理解，实现对声电核以及流体之间的耦合过程的更深理解。机器学习具有在更大的函数空间，提取知识特征工程，从而建立复杂的模型，提供了从数据中得出新认识，也被认为是通向油气人工智能的手段。基于此，本文基于机器学习算法的测井知识发现及应用展开分析探讨，以供参考。

简介：【摘要】：深度学习算法作为一种模拟人脑神经网络处理信息的技术，近年来在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域取得了显著的成果。其强大的数据处理能力和模式识别能力为电梯振动异常检测提供了新的思路。深度学习算法能够从大量的振动数据中自动学习到特征表示，无需人工设计复杂的特征提取规则，这使得它在处理非线性、高维度的振动数据时具有天然的优势。因此，本文旨在探讨深度学习算法在电梯振动异常检测中的应用。

简介：摘要：着舰辅助电视系统最早由美军开发，在美军现代航母上广泛运用于飞机的检测、识别和跟踪。本文对其中飞机的图像识别过程进行了研究，对飞机目标识别算法进行了测试和比对，并结合现在发展迅速的深度学习算法，发现YOLO-v4算法在处理此类问题是具有显著优势，以此搭建了YOLO-v4算法模型，并对算法在识别速度、识别精度等指标进行了测试研究，证明其相较于对比的其他算法在演算速度和精度上更具优势。

简介：摘要：在当前信息化时代背景下，各类智能技术得到了广泛的应用，改变了我国石油行业的生产格局。在智能技术的加持下，钻机自动化控制技术应用更加普遍，显著提高石油钻探与开采效率，减少人工操作环节，有效避免多种风险事件的爆发。文章阐述了钻机自动化控制技术的应用现状，接着深入分析了机器学习算法应用于钻机自动化控制的具体优势，最后提出了一键智能联动控制系统配套，明确了系统的优化设计目标、技术参与与配置要求、功能划分与内容等，旨在推动钻机自动化控制技术的创新发展。

简介：摘要：随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现出爆发式的增长，如何对海量图像进行高效的分类和检索成了一项新的挑战。图像分类是图像检索、物体检测和识别等应用的基础，也是模式识别和机器学习中的研究热点。深度学习是一种对数据进行表征学习的方法，起源于神经网络，已有几十年之久，但是一度发展缓慢。直至2012年，HOMTPMG和他的团队在ImageNet大型图像识别竞赛中取得极其优异的成绩，将top一5的错误率由26％降到15％，从此，深度学习引起了越来越多研究者的关注，进入快速发展时期。

简介：摘要：图像传感器具有一定抗干扰能力，具有较强的鲁棒性，尤其像偏振传感器、红外传感器等，提高了物体信息提取与提取的成功率。图像传感器对当前生活中图像数据采集提供了很多的便利，其不仅能够对一些目标的表面和几何形状进行检测，还能够对目标的物理性质进行检测，灵敏度高。但在图像传感器数据采集过程中，难免受到多种因素干扰，如：到主点位置与理想位置偏移情况、镜头畸变、大气流动等因素，导致成像结果出现误差。