针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计算耗时问题,以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题,提出基于像素流的视频彩色化方法.首先,将参考帧与目标帧转换到Lab颜色空间中,利用其亮度通道通...
时间序列是一种广泛存在于现实各领域之中的海量高维数据,时间序列预测是该领域的一个研究重点.传统的时间序列预测方法仅仅从时间的维度对时间序列进行分析,忽略了外界影响因素对时间序列可能产生的影响.针对传统时间...
针对高分辨率遥感影像数据中典型目标的判别,提出基于K-最近邻图KNN改进算法的深度学习模型。该模型采用深度学习方法研究目标的属性,充分利用数据之间的关联,建立抗变换性的目标特征,可提高目标判别的准...
本文立足初中地理教学实践,从"概念分析""必要性分析""积极价值"和"注意事项"四方面入手,对问题驱动下初中生地理元认知能力的培养这一主题进行了较为详细的探索与研究...
深度学习可以培养学生的高阶思维能力和解决问题能力。深度学习的过程也是帮助学生判断和建构学科基本结构的过程,而且还注重信息的整合与知识的建构,能帮助学生在学习中反思及迁移运用,从而使学生...
用“情境—问题式”教学推动高中生物课堂深度学习 CNKI文献
在高中阶段生物教学中,教师为了进一步提高学生的学习意识,帮助他们就知识内容展开更为深入的探究,可引入一些合理的教学思路,切实提升授课的质量。本文通过对"情境—问题式"教学方...
提出了一种基于电力大数据的电力调度机器人来辅助传统调度。首先分析电力大数据与调控一体化的关系,分析调控一体化下的数据体系结构;然后设计电力调度机器人的功能构架,针对主要的调度任务说明调度机器人的具体功能...
新课改以来,学生的主体地位逐渐凸显,而深度学习很好地实现了这一点,它促使学生主动参与,积极探究,让学生对数学知识理解的更深入、深刻。数学课堂中,教师要更多地从学生角度出发,引导学生深度学习,带领学...
针对在具有动态因素且视觉丰富环境中的导航问题,受路标机制空间记忆方式启发,提出一种可同步学习目标导向行为和记忆空间结构的视觉导航方法.首先,为直接从原始输入中学习控制策略,以深度强化学
近年来,随着互联网及智能移动设备的发展和普及,丰富了广告的推送方式和投放平台.但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求,导致用户对广告产生抵触情绪,给广告推送带来极大的挑战.个性化广告推荐系统作为应...
基于改进Tiny-yolov3算法的安全帽佩戴检测 CNKI文献
针对深度学习方法在视觉上检测安全帽佩戴过程中存在对施工人员等小目标漏检率高和实际中需达到实时监测的要求,提出一种改进的目标检测模型。首先,在该算法的原网络上加入残差网络模块,使得小目标的特征不会随...
基于EfficientNet模型的多特征融合肺癌病理图像分型 CNKI文献
针对基于人工的病理分型既费力又费时,且因医生经验差异在病理分析时存在漏诊、误诊的问题,以高效率网络模型为基础,提出了一种多特征融合的非小细胞肺癌病理图像自动分型方法。首先,利用EfficientNet模型对预处理后的...
叶紫璇 肖满生... 《湖南工业大学学报》 2021年02期 期刊
关键词： 肺癌病理图像 / 深度学习 / 多特征融合 / EfficientNet模型
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顶岗实习系统大数据的评价分析对会计专业实践教学 CNKI文献
顶岗实习培养职业学院毕业生的专业技能和职业素养,缩小学校教学与用人单位要求,取得了比较好的教育和社会效益。如何将顶岗实习不断积累的实践知识进行整理归类发掘并运用于学校实践教学是很重要的。本文...
针对高移动用户在毫米波系统中用户与基站之间频繁切换增大延迟开销问题,提出了一种新颖的集成深度学习协调波束成形(Deep Learning Coordinated Beamforming,DLCBF)解决方案。该方案通过协调多个基站同时为一个...
针对复杂场景下远程视频监控图像异常检测困难、传统算法功能单一(仅针对某种特定场景或某种异常图像进行检测)等问题,提出一种基于深度学习的全自动远程视频异常图像检测方法。首先采用Xavier方法对自行设计的...
信道估计是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)毫米波(Millimeter Wave,mm Wave)系统关键技术之一。梳理了近几年大规模MIMO毫米波的信道估计策略,重点从压缩感知(Compressive Sensing,CS)、参...
以深度学习和自主智能为特征的新一代人工智能技术,已成为推动电力客服中心领域技术进步的重要手段。人工智能技术在提高计算能力、增强人机互动、基层减负、提升电力客服中心智能化应用水平等方面可发挥积极作...
深度学习在语音识别、视觉识别以及其他领域都引起了很多研究者越来越多的关注。在图像处理领域,采用深度学习方法可以获得较高的识别率。本文以玻尔兹曼机和卷积神经网络作为深度学习的研究模型应...
在计算机视觉领域中,卷积神经网络发挥着越来越重要的作用。在海量数据的驱动下,深度学习表现出了比传统方法更为优越的特征表达能力。基于孪生网络的目标跟踪算法由于准确性和实时性等优点,相关研究受到越来越...
