简介：

简介：文章首先研究盲人的生活形态，找出盲人感知外部环境的方式和手段是非视觉的感知方式——触觉、听觉、嗅觉、味觉、记忆和感觉，目的是在设计中利用盲人多种感觉进行针对性的设计；另外一个目的是把多种感觉的设计系统推广在为正常人的设计中，为大众提供更合理的设计。

简介：摘要:近年来随着计算机硬件性能的提升以及人工智能技术的发展,使用人工智能手段处理地震数据已成为新的研究热点｡深度学习是一种基于数据驱动的方法｡不依赖于物理方程与公式理论,仅通过大量数据训练,便可以学习输入数据和标签数据间的映射关系,并利用这种映射关系解决相似的问题｡

简介：摘要：所谓深度态势感知，即在态势感知基础上的深度感知，也可以看作是一种全新的人机智慧。其不仅涵盖了人类的智力，也进一步融合了机器的智能，因此被称为人机融合智能系统。伴随着深度学习等智能技术的发展，智能化技术显然已经成为时代背景下的主要发展趋势。其中，人工智能产生的机理包括认知、情感以及情境等。人机融合智能系统的发展难题主要在于机器智能与人类智力在时空上的认知并不周全[1]。对此，本文通过分析人工智能相关的发展因素，找出深度态势感知的产生缘由与内涵，并在此基础上，根据人的智慧与人工智能之间的发展差异，引出当前人机融合智能系统中深度态势感知存在的问题。

简介：摘要：本文探讨了深度学习在无人车辆感知与决策系统优化中的关键作用。首先介绍了深度学习在无人车辆感知领域的应用，特别是在视觉、雷达和激光雷达等传感器数据处理中卷积神经网络和循环神经网络的有效性。其次，深入研究了深度学习在无人车辆决策中的关键技术，包括路径规划、交通场景理解和驾驶策略生成。针对感知与决策系统的集成，提出了一种有效的融合方法，旨在提高无人车在复杂交通环境中的适应性和鲁棒性。通过实验证实了该方法在真实道路场景中的性能，展示了其在提高车辆感知准确性和决策效果方面的优势。

简介：摘要：视觉感知与控制技术是当前机器人技术发展的热点之一。通过模仿人类视觉系统的工作原理，机器人可以从传感器获取的图像数据中提取有用的信息，并做出相应的决策和控制。然而，深度神经网络的训练和推断过程仍然面临着计算资源需求、数据标注和模型泛化等挑战，需要进一步的研究和改进。基于生物视觉仿生下的图像处理具有非常广阔的研究前景和价值,通过深入研究内在机理,并建立类视觉系统工作机制的仿生视觉计算数学模型,这为后续仿生视觉系统在实际图像处理研究与应用中提供了新的理论指导。

简介：摘要：随着社会的发展、城市化推进，我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大，通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步，基于视频进行交通事件自动检测变成现实，建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。基于此，对深度感知交通场景下多目标的检测进行研究，以供参考。

简介：摘要：本文提出了一种利用现代深度学习技术进行输电线路单端故障定位的方法。通过精确检测故障位置，可以显著减少修复和恢复过程的劳动力成本。具体地，本文采用深度多层感知机网络来预测单端电压和电流测量的故障距离。为了捕获时间序列输入数据的时间相关性并保持平移不变性，本文采用卷积函数和池化层。此外，还使用了自适应矩估计等先进的深度学习技术，以有效训练神经网络并避免过度拟合。证明了基于深度学习的方法在单端故障定位中的高准确性和有效性。

简介：摘要：本文提出了一种利用现代深度学习技术进行输电线路单端故障定位的方法。通过精确检测故障位置，可以显著减少修复和恢复过程的劳动力成本。具体地，本文采用深度多层感知机网络来预测单端电压和电流测量的故障距离。为了捕获时间序列输入数据的时间相关性并保持平移不变性，本文采用卷积函数和池化层。此外，还使用了自适应矩估计等先进的深度学习技术，以有效训练神经网络并避免过度拟合。证明了基于深度学习的方法在单端故障定位中的高准确性和有效性。

简介：摘要：本文综述了近年来基于深度学习技术在自动驾驶车辆感知与决策领域取得的重要进展。在感知方面，深度学习在视觉和激光雷达数据处理中表现出色，提高了车辆对环境的精确感知。在决策方面，深度学习算法在意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务上展现了强大的潜力。然而，仍然存在数据标注成本高、实时性要求提高、极端天气和复杂场景下鲁棒性等问题需要解决。

简介：摘要： 本文深入探讨了基于深度学习的自动驾驶汽车环境感知技术，分析了其原理、应用及面临的挑战。自动驾驶汽车环境感知系统通过集成激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，实时获取周围环境的3D点云图和图像数据，并运用深度学习算法进行目标检测、语义分割和目标跟踪，实现对复杂交通环境的高级别理解。系统采用分布式、模块化的架构设计，有效融合多种传感器数据，提高了环境感知的准确性和鲁棒性。研究结果表明，该系统能实时、准确地感知道路、行人、车辆等环境信息，为自动驾驶决策提供可靠依据。未来，随着计算能力的提升和算法的优化，深度学习将在自动驾驶环境感知中发挥更大作用，推动自动驾驶技术的进一步发展。

简介：摘要：交通大模型是利用大数据和人工智能技术对交通运行规律、交通行为和交通网络进行全面、深入分析和建模的一种方法。深度学习在交通大模型中发挥着重要作用。深度学习通过构建多层神经网络，自动提取数据的特征，适用于大规模数据处理，并具有强大的表示学习能力。道路全息感知技术是一种综合性技术，通过多元化的传感器和算法，对道路环境进行全面、实时的感知和解析。传统的方法在处理复杂场景时存在局限性，而基于深度学习的道路全息感知技术能够解决这些问题。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法，并探讨其在汽车领域的应用。通过深度学习算法的发展，汽车可以实现更高级的感知和决策能力，从而提高安全性和自动化水平。本文介绍了深度学习的基本原理和技术，然后重点讨论了在汽车感知和决策中的应用。最后，总结了基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法的研究现状，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：近年来的种种网络安全问题频发，表明传统的网络安全防护手段已难以满足现代网络攻击复杂性和隐蔽性的需求。网络安全态势感知技术作为网络安全防护的前沿技术，通过大数据分析和机器学习，特别是深度学习的应用，能够显著提升网络安全的等级。本文章中首先，对现有的网络安全态势感知系统进行调研和分析，找出其存在的问题和不足；其次，研究目前深度学习技术在网络安全领域的应用现状，选择合适的深度学习模型进行系统设计；然后，构建并训练深度学习模型，实现对网络流量数据的智能分析和威胁检测；最后，开发一套完整的网络安全态势感知系统，并通过实验验证其性能和效果，为网络安全领域提供有价值的思路和参考。

简介：摘要：在现在的社会当中，能源问题和环境问题成为了人们现在主要关注的焦点。所以在发展过程当中，应该加大对新能源的开发力度和发展力度，如果说风能，太阳能都能够被应用到电力系统当中，那么电力系统当中的运营问题和技术问题就会受到一定的限制。所以说本篇文章主要是对能源互联网以及电力系统的关键装备的运营模式进行相关的探讨，并且得出深度的感知。希望本篇文章能够为我国能源互联网以及电力系统的发展有所帮助。

简介：摘要：本文探讨深度跨模态学习在视听图像情感感知的进展，提出创新框架融合图像与声音，提升情感识别精度。采用前沿深度学习技术（Transformer、ViT）与多模态融合策略（GNN、自注意力），展望其在人机交互等领域的应用前景，并关注隐私伦理，确保技术可持续发展。

简介：一则故事,让我看后心里五味杂陈。两位我喜欢的古典音乐大师,弗朗茨·李斯特和弗雷德里克·肖邦,在巴黎先功成名就的前者提携了后者。1830年,肖邦作别祖国波兰,来到欧洲艺术的中心法国巴黎,籍籍无名之际,经人介绍,认识了鼎鼎大名的同行李斯特。两人年纪相仿,都以钢琴为语言,一见如故,惺惺相惜。

简介：灾难前的预感震惊全球的美国“9·11”袭击事件发生不久，从灾难中逃出的幸存者中便出现了许多离奇的传说。据有关媒体报道，这些幸存者都曾有过一种不安的模糊感觉，总觉得有什么事情将要发生。就在袭击发生不久前，很多幸存者基于不能言说的本能反应，开始改变了他们原来的工作或行动计划。

简介：　　记得是七十年代末,忽然一个晚上,我望着案头的诗稿猛地觉得自己打小就酷爱的诗歌,再无法确准地表现我丰富精彩的人生了……我染指起小说来.……

简介：感知不仅关乎人对自身及世界的认识,也奠定了个体在社会生活中的言行举止和相互交往的基础。因而,注重个体的西方文化关注感知的历史可谓源远流长。尽管感知本身并无独立的历史,但在不同历史时期中,却存在着不同的主导性感知模式。本文力争从历史性角度出发,以跨学科的文化学研究范式为指导,简要梳理古典至西方启蒙运动时期感知话语的嬗变,以探究启蒙时期对感知的理解以及相关文化实践对人的感知和交往方式的重塑。