摘要：针对占用耕地建房传统监管方式效率低、时效性和准确性差以及缺乏主动性等弊端,本文通过分析占用耕地建房对象特征,利用卷积神经网络(CNN)深度学习网络模型对多时相遥感影像进行解译处理,自动识别提取占用耕地建房疑似违法图斑。同时利用Egg. js开源框架、PostgreSQL数据库、地理信息系统(GIS)等构建占用耕地建房监管平台,通过个人电脑(PC)端占用耕地建房信息管理子系统对占用耕地建房疑似违法图斑进行精确提取,利用占用耕地建房核查举证应用程序(App)进行现场信息核实,有效提升了占用耕地建房违法行为监管效率,及时制止了违法行为并责令整改恢复。基于深度学习的占用耕地建房传统监管平台自投入使用以来取得了较好的应用效果,占用耕地建房疑似违法图斑提取效率和准确率均得到了大幅度提升,能够准确识别获取占用耕地建房行为信息,为耕地资源保护监管提供了便捷可靠的辅助工具。

摘要：基于深度学习的核心要素,从物理教材出发,兼顾学科韵味与生活气息,融入趣味性与实践性元素,提炼出初中物理实践性作业设计策略,让实践性作业发挥其应有的功能。

摘要：随着乘用车电动化、智能化、网联化的快速发展,乘用车智能座舱已成为人们出行的第三空间。本文主要对乘用车智能座舱的现状和存在的问题,包括免唤醒功能被恶意使用、中控显示屏和副驾多媒体显示屏干扰驾驶、驾驶员危险行为识别等进行分析研究。基于深度学习技术提出了一套乘用车智能座舱系统安全设计的方法,为乘用车智能座舱的设计提供参考。

摘要：在医疗领域,准确及时的医学影像诊断对疾病早期发现和治疗至关重要。而传统的人工解读方法基于医生的经验和技能,在日益增长的影像数据量面前力不从心,尤其是在罕见病和复杂病症的识别上,误诊和漏诊成为亟待解决的问题。鉴于此,本文提出一种集成深度学习技术的医学影像自动诊断系统设计方案,深入剖析自动诊断系统的设计思路与实现框架。经测试试验验证,该系统在敏感性和特异性方面表现优异,在实际应用中具有一定有效性。

摘要：《普通高中语文课程标准(2017年版2020年修订)》(后文简称“课程标准”)中出现了勾画圈点、记笔记、写摘要、拟提纲、作评点等写作形态。有学者将这种写作形态称为“学习性写作”,也叫“认知性写作”,即“以知识的学习探索和技能训练为目的,为了完成具体的学习任务而进行的写作”[1]。

摘要：随着车辆保有量的增加,应对高效管理车辆的需求,设计开发了一个基于深度学习的车辆特征识别系统。系统以Python作为开发语言,采用Open CV、Hyper LPR和YOLOv5等技术,结合SQLite数据库,设计实现了车辆的颜色识别、号码识别、车型识别以及品牌识别等特征识别功能,通过PyQt5对所实现的功能编写UI界面,并对车辆的特征识别进行了实验分析。系统的开发能够帮助用户迅速掌握车辆的各种特征,为车辆的智能化管理提供支持。

摘要：基于深度学习的机电设备智能控制系统设计是当前智能制造领域的研究热点之一。本研究旨在利用深度学习技术,设计一种高效、智能的机电设备控制系统,以提高设备的自动化程度和生产效率。首先,设计了机电设备智能控制系统架构。其次,搭建了机电设备采集硬件架构。然后,提出了一种基于LSTM神经网络的机电设备智能预测模型。最后,通过实验验证了该算法的有效性。结果表明,基于深度学习的智能控制系统能够更准确地捕捉设备的动态特性,提高控制精度和响应速度。

摘要：变压器是电力系统中的关键设备,其绝缘状态直接影响电网的安全稳定运行。为实现变压器绝缘故障的早期预警和精准诊断,本文设计了一种基于深度学习的智能诊断系统。该系统通过集成振动、油色谱等多源异构数据,构建了一个融合卷积神经网络和长短时记忆网络的复合诊断模型,并引入注意力机制和迁移学习策略,增强了模型的鲁棒性和泛化性。实验结果表明,所设计的系统在真实运行数据和典型故障样本上均取得了优异的诊断性能,为变压器状态检修提供了可靠的决策支撑。

摘要：为了提高网络流量异常检测的效率和准确性,本研究设计并实现了一个基于深度学习的网络流量异常检测系统。该系统利用深度学习技术,对网络流量数据进行深入分析,旨在实现更高效、更精准的异常检测。同时讨论了所提出系统的缺陷与未来的改进方向。此研究对提升网络安全防护具有重要意义。

摘要：农田害虫防控是一项争分夺秒的挑战,一旦农作物受到了病虫害的侵袭,产量和经济效益都会降低。结合深度学习与目标检测框架Faster R-CNN,提出了一种基于深度学习的农田害虫识别模型。在对现有害虫识别研究进行梳理后,本文对卷积神经网络和深度残差网络进行了详细介绍,并在此基础上搭建了害虫识别模型。首先,建立了一个包含多种害虫类别的大规模数据集,然后设计了适合该模型的评价指标和损失函数,最后完成了算法的实现和实验。结果 表明,本文提出的模型能够准确识别出农田中各种害虫,具有很高的实用价值。所构建的害虫识别模型可应用于农业生产实践中,为农业害虫的防治提供技术支持。