基于FCN的计算机图像区域定位算法研究

目标定位方法主要依赖图像特征提取和区域识别传统图像定位算法,然而传统目标定位算法在训练过程中并未充分考虑目标区域的结构,导致信息提取效果不佳,很难适用于不同的场景和任务。为了解决这一问题,提出一种基于全卷积网络(FCN)的目标定位方法,该算法通过将原始图像表示为多层FCN并进行训练,然后将网络连接到计算机屏幕上,通过调整卷积神经网络(CNN)来优化架构,计算出更好的结果,并反馈到完整的CNN模型。实验结果表明,该方法在两个公共数据集(城市景观和开放图像分割)上取得了98%以上的准确率,表现出良好的性能,具有结构考虑更充分、训练过程更全面、高定位准确率、易于实现和调试等优点。

医院-虚拟社区-大学生志愿者-公益组织四级联动模式在儿童青少年T1DM患者社会支持网络体系中的探索与应用

本文旨在构建医院-虚拟社区-大学生志愿者-公益组织四级联动一体化新模式,为支持制定1型糖尿病(T1DM)防控措施提供参考依据,建立以专业主任医师为支撑的多学科医疗团队、以虚拟社区为基本结构单元的同伴支持互助团队、以T1DM患者为骨干的大学生志愿者团队、以公益组织为后援的联结平台的一体化新模式,以期解决卫生资源短缺的问题,为儿童青少年T1DM患者持续提供支持。

改进CNN模型在物联网数据通信计算中的研究

为降低传输功耗和解决网络带宽不足的问题,传统方法是通过减小数据体积和优化计算方法来实现。文中提出一种结合边缘计算的改进CNN神经网络模型方法。通过仿真实验测试,证明了其在功耗、队列平均和整体性能方面优于云计算和传统边缘计算。实验表明,优化后的算法能量消耗比云计算低约15 W,比传统边缘计算低约18 W,整体性能得到显著提高。所提改进算法模型能有效提升物联网数据通信管理中的性能,并解决数据采集终端的高功耗问题。

基于交互式虚拟技术的在线展示系统设计

随着信息经济时代的来临,人们越来越重视购买和享受产品服务时的体验感受,计算机和网络信息技术的快速发展也让交互式虚拟在线展览成为发展趋势。研究基于交互式虚拟技术的作品展示系统,提升作品三维展示模型的多样性,让用户感受更多虚拟消费乐趣。该系统能够有效减少艺术作品真实的人力、物力资源,展示内容更加多样,实现资源的在线共享和在线交流,突破空间与时间的限制,降低作品运输、实物展示的损耗,为客户提供更加优质的服务体验。

基于网络教学平台融合的线上教学应用与实践

疫情时期,创新线上课程教学模式,使用“智慧树+腾讯会议+QQ群”进行线上教学,利用网上教育平台各自优点,实现教与学良好的互动,取得满意教学效果。

大数据挖掘技术在网络安全中的应用与研究

本文就大数据挖掘技术在网络安全中的应用与研究进行讨论,在对大数据技术加以了解的同时,明确网络安全现状,并对大数据挖掘技术的具体应用进行深入的探讨和描述,希望能够为该项技术的有效应用提供支持,进一步提高网络的安全水平。

探讨人工智能在软件工程中的应用

现阶段,随着技术的更新与时代的交替发展,信息时代里所出现的各类的、新式的科学技术已广泛应用于软件工程应用中,人工智能在软件工程当中的应用不断飞速发展,使得同级别中的各类复杂工程也不断快速发展,人工智能作为我国目前现阶段发展迅速的项目之一,具有较高的社会实用价值与现实意义。人工智能被广泛应用于软件工程当中,与软件工程的运用密不可分,人工智能可以针对问题做出具体的分析和规划并且能够在软件工程当中实现技术的不断更新。此文章重点对人工智能领域中的图规划应用与结构化应用进行广泛性分析,并进一步对这两类在日常应用的操作进行简要说明,并对此研究展开分析和探讨,本文可加深学者对人工智能在软件工程当中的应用,并且能够让专业技术人员参考此类论文,以期早日实现整体化、信息化、智能化。