简介:摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升,传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求,而卷积神经网络具有强大的特征学习能力,突破了传统目标检测方法的瓶颈,基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先,文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性;其次,梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用,并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析;最后,讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题,并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。
简介:摘要:网络时代,在线学习资源日益丰富。面对大量的信息,如何准确地向学习者推荐他们感兴趣的内容,以避免陷入数字泥潭是个性化推荐领域需要研究的问题。本文分析了二图信息扩散推荐算法,并结合网络资源的标签属性,探讨了基于标签的三图学习资源个性化推荐算法的改进。该算法在保留有效性和简洁性的前提下,利用标签属性扩大了推荐资源的广度,对缓解网络稀缺引起的推荐信息不完整具有一定的参考意义。
简介:摘要:随着红外热成像技术和人工智能的快速发展,基于人工智能的红外热成像监控系统在安防领域具有广泛的应用前景。本论文旨在设计一种基于人工智能的红外热成像监控系统,以实现智能化的目标检测、异常行为识别和实时警报功能。通过对红外热成像技术和人工智能算法的综述,提出了系统设计方案,并详细介绍了硬件设备选择、算法设计和系统集成等关键步骤。通过实验验证,系统能够高效准确地检测目标、识别异常行为,并及时发出警报,为安防监控提供了重要的技术支持。
简介:摘要: 本文探讨了人工智能在室内空间设计中的重要作用,并展望了其对设计领域的未来影响。随着人工智能技术的不断发展,室内空间设计正迎来革新的时代。人工智能的引入为设计师提供了丰富的工具和资源,使他们能够更好地满足用户需求、优化空间布局,并创造出更具个性化、智能化的室内环境。笔者认为通过充分利用人工智能技术的优势和创新潜力,设计师能够为用户创造出更加智能、舒适和个性化的室内空间体验,开创设计的全新篇章。
简介:摘要:随着网络的快速发展和广泛应用,网络安全问题日益凸显。为了有效应对网络安全威胁,采集和分析网络安全数据成为了至关重要的任务。本论文以网络安全数据采集关键技术为研究对象,深入探讨了数据采集的意义和挑战,并提出了一套有效的数据采集方法和技术。通过对数据采集过程中的关键技术进行详细分析和实验验证,本研究为网络安全数据采集提供了一定的理论和实践指导。
简介:摘要:随着人工智能技术的迅速发展,其在影视制片管理方面产生了巨大影响。在人工智能时代,对影视制片管理进行数字化的处理,可以使企业获得巨大经济效益。但同时也给传统意义上的制片技术带来了一定挑战和困难。在人工智能时代的数字影像制作与管理模式发生巨变的背景下,通过分析影视制片管理的发展变化及意义,了解国内影视制片管理面临的问题,从而根据新的发展趋势,结合技术创新重塑影视制片管理路径,探索新时期数字电影产业如何实现影视制片管理流程变革,以实现影视产业更智能和高效的发展。