基于计算机视觉及深度学习的无人机手势控制系统

在当今社会的诸多领域,无人机应用已日益普及,涵盖了影视、航测等多个方面。然而,传统无人机的人机交互相对复杂,并且需要大量的专业设备和训练,这使得很大一部分用户无法直接应用便捷的无人机。此时就需要一种便携、易学习和使用的控制系统和方式。其中,基于计算机视觉及深度学习的无人机手势控制系统可以避免过往无人机控制和使用中的诸多困难,并且有助于去除复杂背景以及相机漂移的影响,使得控制更加便捷和有效,对无人机的应用和控制水平提升具有重要意义和价值。文章旨在深入探讨和分析基于计算机视觉及深度学习的无人机手势控制系统。

基于机器学习的计算机专业课程知识点推荐系统设计与优化

计算机科学领域发展迅速,学生需要学习大量的知识点。为了帮助学生高效地掌握专业技能,文章设计一个基于机器学习的计算机专业课程知识点推荐系统。该系统的推荐准确率、响应时间、用户满意度均达到要求,能够为学生提供个性化的课程推荐,具有一定的应用价值。

基于机器学习的计算机网络图像识别系统分析及建议

图像识别是指利用计算机对图像进行处理和分析,从中提取出有用的信息或特征的技术。随着人工智能技术的快速发展,图像识别技术也得到了长足的进步,并在医疗、安防、自动驾驶等多个领域展现出了广泛的应用前景。特别是基于机器学习的图像识别技术,已经成为当前研究的热点之一。

基于机器学习的计算机智能配色系统设计

随着设计行业的快速发展和大众个性化需求的日益增长,传统的配色方法已难以满足现代设计的高效率和高精度要求。基于机器学习理论开发设计计算机智能配色系统,可以支持设计师在图形和产品设计中进行高效、科学的色彩搭配,促进设计创意的实现和视觉美学的提升。

基于OBE理念的计算机教学设计与个性化学习系统设计

研究将学习产出的教育模式(OBE)理念应用于计算机教学设计中,构建了一个能够满足学生个性化学习需求的系统。该系统整合了学习资源、学习路径规划、学习评估与反馈等多个模块,旨在为学生提供自主学习的平台,帮助他们实现个性化的学习目标。

超低剂量CT扫描结合深度学习图像重建对计算机辅助诊断系统定量分析肺结节的影响

目的 观察超低剂量CT(ULDCT)扫描结合深度学习图像重建(DLIR)对计算机辅助诊断系统(CAD)定量分析肺结节的影响。方法前瞻性纳入56例复诊肺结节患者,行ULDCT及标准剂量CT(SDCT)检查。对ULDCT分别采用自适应统计迭代重建V40%(ASIR-V40%)及高强度DLIR(DLIR-H),对SDCT以ASIR-V40%进行重建,获得ULDCT-ASIR-V40%(A组)、ULDCT-DLIR-H(B组)及SDCT-ASIR-V40%(C组)图像。基于各组图像筛选长径4~30 mm肺结节为目标结节,由2名医师判断其为实性结节、钙化结节或实性结节。应用CAD分别基于3组图像评估结节类型,定量分析其长径、横径、密度、体积及恶性风险。结果 共纳入104个目标结节,医师判断为51个实性结节、26个钙化结节及27个非实性结节。CAD针对A、B组图像的评估结果为53个实性、24个钙化、27个非实性结节,其针对C组的评估结果与医师一致。相比C组相应结节类型,CAD判定的A组实性及钙化结节的密度、非实性结节的体积及恶性风险均降低,B组钙化结节的密度降低(P均<0.05);3组间结节其他CAD定量参数差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论 基于ULDCT行DLIR-H重建可能低估CAD判定的肺钙化结节的密度,但对其他CAD定量参数无明显影响。

基于深度学习的物联网故障诊断专家系统算法优化与性能评估

随着物联网技术的迅猛发展,物联网设备的故障诊断成为一项关键任务。传统的故障诊断方法在处理大规模、复杂的物联网系统时存在局限性,因此基于深度学习的物联网故障诊断专家系统备受关注。该论文旨在通过优化深度学习算法并评估其性能,提出一种高效准确的物联网故障诊断专家系统。文章设计了一个基于深度学习的专家系统架构,包括数据预处理、模型选择与优化、模型训练与调优等步骤。文章采用了真实的物联网故障数据集进行了实验评估,并使用多种评估指标对系统性能进行了全面分析。实验结果表明,提出的系统在故障诊断准确性、效率和鲁棒性方面都取得了显著的改进。该论文的研究成果对于提升物联网设备故障诊断的效率和准确性具有重要意义,为物联网系统的稳定运行和维护提供了有力支持。

基于深度学习的计算机网络安全维护系统设计

文章详细探讨了深度学习技术在计算机网络安全维护中的应用,对基础理论与具体应用场景进行了系统性阐述,并设计了一个基于深度学习的计算机网络安全维护系统方案,不仅包括入侵检测和恶意软件检测的深度学习模块,还详细描述了多层安全防御架构的设计理念和实现细节,以及数据加密和隐私保护的重要性和实施策略。通过系统的部署和维护,文章展示了深度学习在实际网络环境中提升安全防护能力的方法,最后通过系统测试验证了设计的有效性和实用性。

基于深度学习算法的计算机网络控制系统优化设计

在当今的信息时代计算机网络的稳定性和效率对于个人和企业都至关重要。网络控制系统负责监控和管理网络流量、确保数据传输的安全和高效。然而,随着网络规模的扩大和应用需求的多样化,传统的网络控制技术面临诸多挑战,包括数据处理能力不足、反应速度慢、无法有效应对复杂和动态的网络环境。深度学习,作为一种能够从大量数据中自动学习和提取高层特征的算法,已经在图像识别、自然语言处理等领域展现出了强大的性能。其在网络控制系统中的应用,尤其是在流量预测、异常检测和网络安全等方面,提供了新的解决方案。

基于机器学习的计算机通信软件信息管理系统设计

本文设计了一款基于机器学习的计算机通信软件信息管理系统,该系统的数据采集与特征抽取、机器学习模型训练及信息管理三大模块协同工作,实现了对通信数据的自动化处理与智能化管理。系统功能测试达到100%成功率,性能测试亦表现优异,表明该系统能高效处理大规模通信数据与用户请求,具有广泛的应用前景与使用价值。

指向深度学习的高中信息技术教学实践与思考——以《计算机系统互联》一课为例

本文针对目前高中信息技术教学中存在难以学以致用的问题,紧扣深度学习基本特征,凝练指向深度学习的高中信息技术教学四个特征,提出指向深度学习的高中信息技术四种教学策略,并以《计算机系统互联》教学实践为例进行详细阐释。

基于深度学习的计算机视觉控制系统设计

研究旨在设计基于深度学习的计算机视觉控制系统,以实现智能感知、高效识别和精准控制等功能。本文通过需求分析确定功能和性能需求,设计了图像识别、目标检测、动作控制等功能模块,并考虑了硬件设计中的图像采集设备、处理器选型、通信模块。系统运行测试包括性能、稳定性和兼容性测试。结果表明,该系统能够有效实现目标功能,并具备良好的性能和稳定性。

基于计算机视觉的采摘机械臂控制系统设计

为了提高机械臂采摘的效率及增强安全自主性,提出了一种基于改进卷积神经网络和迁移学习的计算机图像识别模型。首先,建立了由可采摘与不可采摘图像组成的样本数据集,将每幅图像的像素设置为256×256;然后,构建基于改进卷积神经网络和迁移学习的计算机图像识别模型,并将自动编码机网络结构与卷积神经网络运算方法相结合,利用自动编码机网络结构具有编码和解码的环节,通过卷积神经网络运算方式构建出一种改进的卷积神经网络;通过卷积层挖掘图片信息中具有采摘信息的特征,同时消除随机环境对图片的干扰,解码部分能够对特征图像进行上采样并判断是否应该进行采摘与采摘姿势;最后,将构建网络模型与迁移学习相结合进行实验,分析迁移学习方法、数据集样本大小、网络参数对实验结果的影响。结果表明:采摘机械臂识别模型整体识别率更高,能够构建出效率更高、鲁棒性更强的采摘控制系统。

深度学习在中职计算机智能支持系统的设计与实现

本文探讨了深度学习技术在中等职业教育计算机智能支持系统设计与实现中的应用。通过详细介绍深度学习的基础原理和关键技术,如神经网络结构、激活函数和优化算法,本文阐述了如何利用这些技术提升系统的数据处理能力。随后,本文详细阐述了系统架构的设计过程,重点讨论了数据层、逻辑层和表示层的配置以及各层的交互方式。在数据管理与安全方面,详细描述了加密技术、访问控制和数据完整性验证的实施策略,确保系统的安全性和可靠性。用户交互与体验优化部分,论述了界面设计、响应式布局、交互反馈和个性化设置的优化措施,旨在提升用户的操作体验。通过系统化的设计和技术实现,该智能支持系统不仅提高了运算效率,也增强了用户互动和数据安全性。

基于深度学习的计算机视觉在隧道衬砌病害检测中的应用综述

隧道衬砌作为隧道的重要支撑结构,对其中存在的病害进行检测显得十分重要。然而,传统的隧道病害检测方法高度依赖人工,效率低下,并且存在一定的安全风险,因此,如何高效、安全地实现病害的自动检测成为了热门的方向之一。深度学习(DL)和计算机视觉(CV)被视为实现隧道衬砌病害自动检测的具有发展前景的方法。为了阐明DL技术和CV技术在病害检测中的研究与应用,总结了隧道衬砌病害检测技术的发展历程;基于数据对于DL模型训练的重要性,总结了衬砌病害数据集的建立过程;随后,总结了基于DL的CV技术在隧道衬砌表面病害和内部病害检测方面的方法和应用;最后,讨论了目前研究中存在的问题,并对未来的发展进行了展望。

一种具有在线自学习能力的步进式加热炉计算机优化控制专家系统

本文针对鞍钢线材厂加热炉现场情况，提出计算机在线自学习获取加热经验的思想，建立了一种基于专家知识的炉温优化设定模型；以此模型为核心，开发了上位机优化运行软件，实现了加热炉计算机优化控制．在工程投运之前，完成了仿真研究，验证了所建模型的可行性．

基于机器学习的计算机视觉应用

本文通过深入分析各种机器学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN),展示这些技术如何有效解决计算机视觉领域的各种挑战。此外,文章还探讨了这一领域的未来发展趋势,包括技术的进步、应用领域的拓展以及潜在的创新方向。

计算机交互环境下远程开放式外语学习者多模态交际策略

本研究借助Skype和相关录制软件,以某开放大学外语学习者为实验对象,建立数据库,探究远程开放式外语学习者在计算机交互环境下言语和非言语交际策略的运用状况。研究发现,尽管这些外语学习者对非言语策略的使用明显低于言语策略,但通常能同时使用多种交际策略实现其交际目的;交际任务的类型也会影响学习者对交际策略的选择。

高校计算机专业课程移动学习模式的构建

高校计算机专业课程构建关系着教学效率和教学质量,从当前的计算机专业课程教学情况来看,学生的学习兴趣不足,学习效率有限,这与教学模式陈旧、教学方法单一等具有直接的关系。为了保证高校计算机专业课程的教学质量,需要加强对教学模式进行创新。移动学习模式突破传统教学中时空限制,丰富教学内容,优化教学方法,是当前高校教学重要的创新方向。本文主要对高校计算机专业移动学习的优势和可行性进行分析,并总结当前计算机教学的问题,最后提出移动学习模式的构建策略,促进高校计算机专业课程教学质量的提升。

机器学习与计算机视觉技术在食品质量评价中的研究进展

近年来,随着社会对食品质量和安全的关注度不断提高,计算机视觉技术在食品质量评价领域逐渐受到重视并开始广泛应用。通过学习技术,如人工神经网络、卷积神经网络和支持向量机等,研究人员能够利用大量的食品图像和相关数据进行训练,从而实现对食品质量的自动评估和监测。特别是深度学习技术的发展,使得计算机能够更加准确地识别食品的外观、形状、颜色等特征,进而对其进行分类、预测和质量检测。除了在食品质量评价中的常规应用,学习技术还被用于更复杂的任务,如食品缺陷检测、异物检测、新鲜度评估等。这些技术不仅可以提高食品生产和加工的效率,还能够减少人为因素带来的误差,从而确保食品质量和安全。然而,尽管学习技术在食品质量评价中的应用取得了显著进展,但仍然存在一些挑战需要克服。例如,食品图像数据集的获取和标注成本较高,数据质量和数量的不足可能会影响模型的性能和泛化能力。此外,模型的可解释性和透明性也是一个重要问题,尤其是在需要对食品质量评价结果做出解释或决策的情况下。因此,未来的研究需要继续探索如何提高数据集的质量和规模、优化模型的鲁棒性和可解释性,以及开发更加高效和可持续的食品质量评价系统。