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  • 【专利】 一种基于深度学习的智能门禁方法

    作者:周玉山 ; 段成德 ; 于治楼 年份:2018
    摘要:本发明提供一种基于深度学习的智能门禁方法,属于智能化技术领域,本发明针对不同的场景对人员服装配置的特殊要求,采用端到端的深度学习算法来输出对门户的控制,对符合或不符合要求的人员采取相应的措施。本发明可以在很大程度上节省人力,从而推进人工智能的广泛应用。
  • 【专利】 一种使用深度学习的CBCT去伪影方法

    作者:杨骋远 ; 谢世朋 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种使用深度学习的CBCT去伪影方法,首先体配准对整体的CBCT‑CT数据集进行预处理,使得两种数据的数量相等,再通过精配准之后送入深层卷积神经网络进行残差学习,得到伪影图,最后将CBCT与伪影图的做残差,实现CBCT的伪影去除。优点:本发明在实用IGRT图像库真实数据的基础上,通过二次配准对数据预处理,引接下来通过深层卷积神经网络结构框架进行残差学习伪影分布;同时采用GPU加速,缩短了训练的时间,加速了实验的训练过程,有效地去除CBCT的亮暗不均匀伪影及条纹状伪影,有利于进一步发挥CBCT系统的优势与潜力。
  • 【专利】 一种基于深度学习的肺癌早筛装置

    作者:金成君 ; 纪建光 ; 李懿范 年份:2017
    摘要:本发明提供一种基于深度学习的肺癌早筛装置,包括:图像处理模块,用于对图像进行预处理以得到符合深度学习标准的图像;图像分析模块,用于将所述图像导入经过深度学习的神经网络以检测所述图像中肺部结节,从而使得神经网络输出疑似肺部结节及其对应的置信值;图像分析结果处理模块,用于选取N个最高值,对于每个最高值,提取最后一个的卷基层,并将提取结果引入池化层和全连接层,从而计算出肺癌的概率。本发明的装置填补肺癌早筛智能化装置的空白,为智能医疗影像诊断提供了自动化,低成本,高可信度的装置;本发明提供的操作具有全自动化,无人工干预的特点,因此节省了医疗人员的宝贵时间,而且肺癌预测率具有一致性。
  • 【专利】 一种基于深度学习的智能投饲系统

    作者:叶章颖 ; 朋泽群 ; 赵建 ; 张丰登 ; 朱松明 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种基于深度学习的智能投饲系统,主要包括机械投饲部分、养殖槽数据采集部分、深度学习服务器、投饲控制部分;养殖槽数据采集部分采集养殖槽水体温度、环境温度以及鱼群行为数据、养殖槽集污数据等传送到深度学习服务器中,深度学习服务器进行分析整合及训练学习,判断当前是否投喂、投喂量及时长,并将相应指令发送至投饲控制部分,投饲控制部分根据指令控制相关机械投饲部分动作。本发明的系统针对性强,可不断自我学习、自我完善,可使其判断结果更加精准、更加合理。最终实现功能相当于培养一个具有丰富投饲经验的工人,使其具有人的判断能力,但是比人工更加稳定、投入成本更加低廉。
  • 【专利】 一种基于深度学习的图像去雾方法

    作者:韩松臣 ; 余丽莎 ; 黄畅昕 年份:2017
    摘要:雾或霾天气下图像质量严重退化,对比度低,清晰度差。利用传统方法去雾经常会产生色偏和失真,这里提出一种新的图像去雾方法:首先利用本文设计的深度卷积神经网络提取图像的颜色,纹理,结构等特征并进行映射,得到各像素点场景深度,再将深度值代入大气散射模型,推算得到无雾图像。这种方法充分利用了卷积神经网络强大的特征提取和学习能力,改进了传统去雾方法存在的纹理细节丢失,颜色失真等问题。
  • 【专利】 一种基于深度学习的图像去雾算法

    作者:李策 ; 赵新宇 ; 肖利梅 ; 张爱华 ; 潘峥嵘 年份:2016
    摘要:本发明公开了一种基于深度学习的图像去雾算法,用于去除有雾图像中的雾气干扰,降低雾气对图像质量的影响。包括:步骤1,获取训练样本集与测试样本集;步骤2,对样本集中有雾图像进行HSL空间变化,提取有雾图像局部低亮特征,并对所有特征分量进行尺度缩放与归一化处理;步骤3,找出判别透视率,使深度判别神经网络实现对抗式训练;步骤4,利用深度生成对抗神经网络对上述特征分量进行训练,学习建立有雾图像与透视率间的映射网络;步骤5,运用深度生成神经网络对测试样本集进行去雾测试。本发明中所述去雾算法,通过深度学习算法建立出有雾图像到透视率间的映射关系,有效的解决了以往去雾算法先验信息不足的问题,具有较好的去雾效果。
  • 【期刊】 深度学习,让学生向数学更深处漫溯

    刊名:基础教育论坛 作者:陈明珠 关键词:深度学习 ; 小学数学 ; 有效措施 机构:福建省晋江市龙湖镇光夏小学 ; 福建省晋江市龙湖镇光夏小学 年份:2019
    摘要:深度学习,即为借助教师的引导,学生以挑战性较强的学习主题为中心,积极、主动投入到学习活动中,感受成功。小学数学是学生学习数学的基础阶段。若是在小学数学中可以开展深度学习,使学生形成上层的分析、评价和创造能力,向更深层次的数学漫溯,这对学生的终身学习十分有利。基于此,文章结合教学实践经验,对开展小学数学深度学习教学活动的有效措施进行了探讨,旨在促使学生开展深度学习
  • 【期刊】 实现小学数学深度学习的四个维度

    刊名:青海教育 作者:李慧清 关键词:深度学习 ; 深度参与 ; 深度理解 ; 深度引领 ; 深度拓展 机构:[1]大通县教学研究室 ; [1]大通县教学研究室 年份:2018
    摘要:“深度学习”是国际学习研究界近年提出的一个重要概念。深度学习强调学生的发展需求,重视学生在学习过程中的情感和认知,鼓励学生善于以批判性的思维思考问题。本文在初步理解深度学习的基础上,从深度参与、深度理解、深度引领、深度拓展四个维度探讨了小学数学课堂教学中实践深度学习教学的策略。
  • 【期刊】 高中数学深度学习四个维度的例析

    刊名:数学教学通讯 作者:沈亮 关键词:深度学习 ; 高中数学 ; 核心素养 机构:江苏省扬州市邗江区瓜洲中学 ; 江苏省扬州市邗江区瓜洲中学 年份:2019
    摘要:深度学习是实现核心素养培育的重要途径.高中数学深度学习包含深度分析、深度设计、深度实践、深度评价等四个维度.结合具体的数学知识的构建过程,从学生的思维出发,创设教学情境,促进学生在数学知识构建的过程中完成能力的培养与迁移,是深度学习四个维度的重要体现.深度学习需要重视认知目标和思维能力.
  • 【专利】 用于低密度奇偶校验解码的深度学习

    作者:内维·库马尔 ; 哈曼·巴蒂亚 ; 熊晨荣 ; 蔡宇 ; 张帆 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种用于提高错误校正系统的位错误率(BER)性能的技术。在示例中,错误校正系统实施使用位翻转的低密度奇偶校验(LDPC)解码。在解码迭代中,针对LDPC码字的位生成特征映射。该位对应于变量节点。特征映射被输入到被训练成根据对应的特征映射确定位是否应该进行翻转的神经网络。神经网络的输出被访问。输出指示基于特征映射该位应该进行翻转。基于神经网络的输出在解码迭代中对位进行翻转。
  • 【专利】 基于深度学习的适配控制方法与装置

    作者:李德毅 ; 薛崇 ; 郑思仪 ; 贾鹏 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种基于深度学习的适配控制方法与装置,利用深度神经网络学习经验驾驶员在多种驾车工况下,通过体感获得反馈,对车辆实现人在回路的在线控制,生成适配控制器,应用于自驾驶车,适用于各种车型。本发明的有益效果为,通过物化经验驾驶员的认知行为,将自主驾驶控制进行解耦,利用深度学习中的循环神经网络架构设计并实现了自驾驶车的适配控制器,在应用中适配控制器接受驾驶大脑决策生成的认知箭头指挥,应对道路、天气、负荷等不确定性控制车辆行驶,保证了自驾驶车的安全、平稳、节能。
  • 【专利】 一种基于深度学习的SDN网络自愈方法

    作者:周静静 ; 鹿如强 ; 张胜龙 ; 王伟明 ; 郑月燃 年份:2017
    摘要:本发明公开了一种基于深度学习的SDN网络自愈方法,包括如下步骤:在SDN各层分别添加相应的自愈模块;当应用层出现应用故障时,应用层自愈模块和控制层自愈模块互相协作配合解决故障,恢复网络的正常运行。当转发层出现链路故障时,控制层自愈模块和转发层自愈模块互相协作配合解决故障,恢复网络的正常运行。本发明创新性的提出了一种SDN网络的自愈框架,并且基于此自愈框架设计了一套完整的自愈机制,能很好的处理应用层故障和转发层故障。优化了网络结构,节约了网络成本,提高了网络的运行效率,弥补了当前SDN网络中自愈相关方面的不足。
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