摘要：近几年来,卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和注意力机制模型等深度学习技术,在金融科技领域尤其是股价预测和量化交易策略的制定上,已经成为一个非常活跃的研究领域。论文通过分析上证50指数及其成分股的数据,验证了BiGRU-CNN-Attention模型在预测准确性上的优势;考虑到不同投资者的风险承受能力和收益预期,论文设计了保守型、稳健型和极端激进型三种不同风险偏好的投资策略,揭示了在风险和回报之间平衡的效果。结果表明,结合深度学习模型预测和适当的投资策略,不仅可以有效提升投资组合的性能,还可以为投资者提供了定制化的投资方案,进一步凸显深度学习技术在金融市场决策中的应用潜力。

摘要：通过深度学习技术提取公路隧道掌子面图片中的围岩分级相关信息。训练以掌子面图片和特征标签为数据集的深度卷积神经网络模型,识别围岩的节理、裂隙、破碎程度、粗糙程度、光滑程度、泥夹石和涌水等分布式特征;结合深度学习技术和岩体裂隙图像智能解译方法统计围岩节理组数和间距来描述结构面完整程度;再利用色彩模型确定岩石种类描述出岩石坚硬程度;最后将围岩分级各判别因子转换为BQ值进行分级,获得围岩分级最终结果。结果表明：深度学习模型适用于识别围岩不同形态特征,利用图像识别技术获取的围岩分级参数能够实现对公路隧道围岩等级的综合判定。该处理结果与传统BQ分级结果相吻合,验证了深度学习围岩分级的可行性和准确性。

摘要：近年来,PBL教学法被很多欧洲和北美的高校所采用,显示出其巨大的生命力。PBL教学法,即基于问题/项目的教学理论对我国传统高等教育模式带来了新的契机和挑战。该文首先以奥尔堡大学PBL教学模型为蓝本,结合东北大学的实际情况,设计更为适合中国大学环境的PBL教学模式转换模型。并以东北大学开设的全校范围通识类选修课深度学习技术作为案例,介绍基于PBL教学法在多专业同学背景下的课程设计和实践。以此案例为基础,并参考丹麦奥尔堡大学的相关经验,从理论和实践上分析从传统教学模式到PBL教学模式的转变思路和方法及所取得的成效。

摘要：传统无人机无法实现数据信息的智能化处理,处理结果不精准,给工作的顺利开展造成了影响。为了解决此问题,文章基于深度学习技术研究智能化无人机视觉系统的设计思路。将深度学习技术应用在无人机智能化中的协同神经网络思想,能够优化无人机的飞行控制、目标识别、障碍规避、智能监测等,降低实现难度。

摘要：采用文献研究和案例分析的方式,研究人工智能在包装领域中的应用现状,揭示人工智能在包装领域的巨大潜力。首先,对人工智能在包装设计方面的应用进行了阐述,利用人工智能算法进行包装设计优化、个性化包装等;其次,概述了人工智能在三类包装材料中的应用,利用人工智能算法预测及优化包装材料的性能等;最后,探讨了人工智能在包装质量检测方面和商品包装识别的应用,利用图像识别和深度学习技术进行包装质量检测和商品包装识别,提高包装检测的精确度和效率等。通过引入人工智能,包装质量检测和商品包装识别的效率和准确性得到提高,有效减少了由人为因素引起的失误。此外,人工智能在包装材料方面的应用也体现在性能预测与优化上,为推动包装行业的可持续发展提供了有力支持。人工智能不仅在提升设计效率方面发挥着重要作用,还能为包装设计师提供创意灵感。未来设计领域的主导趋势将是人机深度协作。

摘要：传统无人机不能够对所获取的数据信息进行智能化处理,导致处理结果不够精准,抑制了相关工作的顺利开展。为了有效解决这类问题,本文以深度学习技术为支持,对智能化无人机视觉系统的设计思路进行探究,通过将深度学习技术中的协同神经网络这一思想应用到无人机的智能化中,能够让无人机的目标识别、飞行控制、智能检测以及障碍规避得到一定程度的改良与优化,从而有效降低其实现难度。

摘要：本文针对现有农药喷洒机在精确性、效率以及喷洒均匀性方面的不足,提出一种基于甘蔗病害智能诊断的立体化精准农药喷洒机设计方案。该设计方案克服了传统喷洒设备在农药喷洒过程中无法精确识别和定位甘蔗病害区域以及喷洒均匀性不足的问题。通过运用图像处理技术和深度学习算法,系统能够自动识别甘蔗叶片的病害种类、病情程度和位置信息,并借助立体化精准农药喷洒机实现智能化调整喷洒剂量,以确保精准且均匀地喷洒农药。田间试验结果表明,该系统能够显著提高农药利用率和病害防治效果,具有较高的实用性和推广价值。

摘要：随着互联网规模的快速扩张和应用场景的高度多样化,传统的网络路由算法在应对复杂、动态的网络环境时面临着日益显著的挑战。在这种背景下,深度学习技术的兴起为应对这一挑战提供了全新的思路和方法。研究旨在通过设计一种基于深度学习的网络路由优化算法来提升网络性能和适应性,以适应日益复杂的网络通信需求。该算法将结合深度学习技术的强大模式识别能力和网络数据中的丰富信息,实现对网络流量的智能管理和优化,从而提高网络的传输效率、降低时延,并提供更好的服务质量。

摘要：在智能电网的电力运行状态监测与预测领域,实时性和准确性是评估系统性能的关键指标。传统方法在处理大规模、高维度的电网数据时面临着效率和精度的双重挑战。本研究提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的方法,旨在提高状态监测的实时响应能力和预测的准确度。通过设计一个多层次的CNN架构,该方法能够有效地提取电网数据的时空特征,并通过深层网络结构实现复杂模式的识别。实验结果表明,与传统机器学习算法相比,所提方法在电力系统状态分类准确率和预测时间序列未来趋势方面均展现出显著的性能提升。

摘要：针对非线性系统的稳定控制器直接设计问题,提出一种基于Lyapunov稳定性条件的学习控制器设计方法框架,将传统的控制器设计与稳定性证明分析问题转化为以控制器为求解项,Lyapunov稳定条件为约束的最优化问题,提供了一种直接求解全局稳定的最优控制器的新途径。首先建立了以系统跟踪误为目标函数与以Lyapunov稳定条件为约束的最优化问题,接着给出了一类基于神经网络实现的PID结合前馈控制器设计形式,最后分析并设计了学习控制器求解方法,采用相关深度学习技术以提升求解能力。二阶线性与非线性系统仿真测试与一级旋转倒立摆模拟实验表明所提方法具有快速收敛、低误差、控制输出平滑且低幅值等特点;在加入扰动、噪声、参数不确定性和不同的测试期望输出条件下的反步法对比测试结果表明所提方法对扰动与噪声具有强抑制能力,同时学习控制器具有高泛化能力。基于V-Rep的一级旋转倒立摆模拟与四旋翼单轴控制实物实验结果验证了所提方法对物理系统控制问题具有高控制精度与强抗扰能力。