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从交通警情数据中自动获取信息对于快速处理交通事故和提高交通管理水平具有重要的意义。为此，提出了一种基于多任务迁移学习的交通......
智能设备在我们周围随处可见,帮助和发展我们完成不同的任务（模型）,它们已经被编程、训练了。与现实世界的智能系统场景一起工作,主......
遥感技术可以大范围对震后灾区受灾场景进行观测,持续性地为震后应急响应提供数据支撑。随着遥感大数据时代的到来,震后应急工作对......
振荡失稳是影响风电安全并网的重大难题,而振荡风险判定与溯源是实施振荡抑制策略的基础。风电并网系统的振荡风险判定与溯源方法......
近年来,得益于深度学习技术的快速进步和硬件性能的不断提升,人工智能技术得到了迅猛发展,并在多个研究领域得到了广泛应用。深度......
故障诊断技术作为保障设备可靠性、安全性和可维护性的关键技术,受到了国内外的广泛关注。基于数据驱动的故障诊断方法通过对表征......
玉米作为一种重要的粮食作物在我国农业领域中占据关键地位,玉米产业不仅和人民的温饱联系紧密,同样也能带来很高的经济效益。玉米......
道路车辆检测作为智能交通系统和自动驾驶的关键技术,随着计算机计算能力的提升和深度学习的发展,使用深度学习算法进行道路车辆检......
针对当前Deeplab v3+模型没有充分采用高分辨率的浅层特征出现的错误分割、遗漏分割等现象，提出一种融合多尺度特征的改进Deeplab v......
随着智慧城市建设的脚步不断加快,车辆再识别由于在实际智能监控场景中的巨大潜力而受到越来越多的关注。车辆再识别,是指在非重叠......
如今,各城市交通部门通过增添、调整公共交通线路等方式对公共交通系统的结构进行优化以应对日益增加的交通压力。为了有效地评估......
随着工业产品个性化需求和质量要求提高,数控机床的高效率、智能化加工需求愈来愈大。刀具直接负责机床的切削,其磨损状态对加工效......
提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-term Memory, Bi-LSTM）的模型来预测外汇市场的短期趋势，利用迁移学习，......
滚动轴承作为旋转机械的关键零部件,其运行状态的好坏关系着机械设备的稳定性。在机械设备长时间、高负荷的运转过程中,滚动轴承难......
当前,人们对于机械设备的安全和可靠性要求日渐提高,滚动轴承作为旋转机械设备中最常见且易受损的构件之一,其健康状态关乎整个旋......
中药材对人体疾病的预防及控制具有重要的作用，然而普通百姓对药材知识了解过少，可能滥用草药从而带来不可控的后果。因此，对药材进行......
随着现代社会的数据量与信息量急剧增长,以机器学习为代表的系列人工智能技术取得了重要突破,特别是有监督学习模型,其泛化性能在......
针对传统的基于统计特性的目标检测方法统计建模困难和机器学习目标检测方法特征提取复杂的问题，提出了深度迁移学习的雷达目标检测......
齿轮箱作为大型机械设备中被广泛运用的集成部件,能够保证其拥有健康的机体及保持良好的运转情况,是机械设备正常运行的重要保障。......
六足机器人直接在现实环境中进行避障训练，会出现数据采样效率低、样机与障碍物产生碰撞造成零件出现不可逆损伤等情况。采用迁移学......
【目的】将人工智能方法引入数字人文领域中，探讨如何解决中华传统刺绣图像分类背景下刺绣数据集较小、图像特征表示不足以及识别准......
传统的基于机器学习的阿尔茨海默病诊断方法在跨域数据集上的分类结果不尽如人意。为了解决域间数据分布差异的问题，本文提出了一种......
依靠机器学习，传统产业的数字化转型带来了海量数据增长，而产品服务的智能化提升则刺激了算力需求．云计算的灵活资源调配可以为资源有......
针对齿轮故障样本欠缺问题，提出一种基于Hilbert-Huang谱和预训练VGG16模型的迁移学习故障诊断方法。对振动信号进行经验模态分解（Em......
光伏发电系统在实际运行时,由于受到树木、云层等对电池面板的遮挡,光伏阵列常常存在局部遮蔽和光照温度不均匀的情况,致使光伏阵......
森林防火是森林资源保护工作中的重要环节,实时的森林覆盖识别结果可有效判定火情信息是否为林火,为森林消防提供决策支撑。目前林......
学位
水下环境复杂多样，使得声呐成像模糊难以人工提取特征，同时声呐图像不易获取，数量远少于光学图像，导致了小样本情况下声呐图像分类网络......
针对现今关于自闭症的分类任务研究中因缺乏充足标注样本、通常基于单个脑图谱选取特征，导致难以充分挖掘不同脑图谱的隐藏特征，进而......
脑机接口（brain-computer interface,BCI）面临的主要问题之一是,在每次使用之前需要一个长的训练阶段来获取足够的训练数据,以便校准......
情感与人们的日常生活关系密切,随着人工智能技术的发展,情感识别研究受到越来越多的关注,通过采集人们在不同情感响应时的外部行......
在全球城市化进程不断推进、我国大力发展城市数字经济的背景下,深入挖掘和分析城市时空大数据变成了推动社会、经济和科技进步的......
深度学习模型在图像识别领域的快速发展，使得它依赖大规模数据的特性愈发明显。而民族药由于生长环境、生长周期等因素影响使得民族......
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瘢痕是皮肤伤口处真皮组织异常增生的疾病，其病理情况主要体现在色泽和血管分布程度，准确、客观的瘢痕评估对其诊治具有关键作用。针......
青光眼是一种发病缓慢、早期病症不明显、致盲率高的对视神经损伤不可逆的眼病,因此针对早期青光眼的普查格外重要。很多学者研究......
超声图像在乳腺疾病的临床诊断中具有重要意义，但是乳腺超声图像分辨率低、样本量小，同时对于NASNet算法虽然适用于小样本数据但参数......
新能源功率预测是实现主动配电网运行态势精确感知的关键。针对新能源功率的不确定性和波动性，提出了一种融合迁移学习（TL）和长短期记......
食管静脉曲张（Esophagus Varices,EV）指的是连接咽喉和胃的管道中存在着的异常增大的静脉,其经常发生在肝硬化患者的身上。在临床上,......
肌电信号是人体运动时与运动相关的肌群在屈伸之间产生的一种微弱生理电信号,通过皮肤表面电极采集可得到表面肌电信号（s EMG,surfa......
管道缺陷尺寸预测时，由于管道漏磁数据量庞大以及常规预测方法精度不高，提出一种基于迁移学习的改进型卷积神经网络与贝叶斯优化算法......
深度强化学习是人工智能研究中的热点问题，随着研究的深入，其中的短板也逐渐暴露出来，如数据利用率低、泛化能力弱、探索困难、缺乏推......
化学机械抛光作为一种高效的平坦化加工技术被广泛应用于超精密加工过程中。随着对产品表面质量要求的不断提高以及工业数据量的不......
现阶段,随着信息技术的发展,制造业正逐步向智能制造的方向发展,因此期望通过人工智能技术解决制造产业痛点,提高生产效率。本文基......
目前，传统的油气管道失效识别技术依然采用人工检测分析的方法为主，耗时较长且智能化程度低。提出了一种基于残差网络与迁移学习的管......
