谷歌TensorFlow机器学习框架及应用

TensorFlow是谷歌的第二代开源的人工智能学习系统,是用来实现神经网络的内置框架学习软件库。目前,TensorFlow机器学习已经成为了一个研究热点。由基本的机器学习算法入手,简析机器学习算法与TensorFlow框架,并通过在Linux系统下搭建环境,仿真手写字符识别的TensorFlow模型,实现手写字符的识别,从而实现TensorFlow机器学习框架的学习与应用。

基于谷歌TensorFlow Object Detection的“智慧”分类垃圾桶设计

在生态文明建设的政策导向下,对总书记命名为“新时尚的垃圾分类”的建设进行了多方面调研,并针对“智慧”分类垃圾桶设计进行了探究。基于谷歌TensorFlow Object Detection进行虚拟实境的操作,为“智慧”分类垃圾桶设计提供了理论基础和实践经验,提升了用户对于“智慧”分类垃圾桶的感知与体验,并希望能够对今后的相关研究有参考价值。

谷歌Tensorflow框架在自动驾驶汽车车辆识别功能中的应用

文章研究了基于谷歌深度学习框架Tensorflow的图像识别在智能驾驶汽车领域里应用的可能性。使用卷积神经网络模型,将车辆图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练校正神经网络参数,最终可以得到可以识别汽车图片的神经网络模型。通过学习Tensorflow建模,编程的完整流程,为进一步使用Tensorflow构建图像识别应用打下了基础。

基于谷歌地球历史影像的大连市海岸线变化分析

为了研究大连市近40年海岸带环境变迁和演化规律,基于谷歌地球历史影像,采用GIS技术提取和分析了大连市1984-2018年海岸线变化信息.结果显示大连市海岸线增长经历了低-高-低3个阶段,时间节点为2004年和2014年.围(填)海增速与GDP增速曲线具有较强的相关性.从空间来看,大连市海岸线变化主要分布在湾区和河口地区,主要类型为填海造陆区和围海养殖区.其中填海造陆区主要集中在市辖区中南部沿岸和长兴岛开发区,围海养殖区则分散在北部和东部瓦房店、普兰店和庄河等地.

数字博物馆游戏化传播路径探索——以谷歌艺术与文化平台为例

目的:文章探索游戏化在数字博物馆传播领域的应用,并分析其在文化遗产传播中的实际效果和潜在价值,以谷歌艺术与文化这一非营利数字博物馆平台为研究对象,旨在为文化机构提供策略指导,帮助其更有效地利用游戏化工具传播文化价值,吸引更广泛的受众。方法:文章从平台建设、用户体验、社交属性三个维度出发,对谷歌艺术与文化平台的游戏化传播路径进行深入分析。采取案例研究方法,结合平台的实际应用和用户反馈,探讨游戏化元素如何融入数字博物馆的传播,以及这些元素如何影响用户的参与度。结果:研究发现,谷歌艺术与文化平台通过游戏化元素,如虚拟展览、互动导览等,有效激发了用户的探索兴趣和学习动力。同时,平台的个性化推荐、积分系统、成就徽章等设计提高了用户的参与度和满意度,促进了用户之间的互动交流,扩大了文化遗产的传播范围。结论:游戏化在数字博物馆领域的应用,对优化用户体验、增强用户互动性和传播效果具有显著的正面影响。文章的案例研究为数字博物馆的游戏化传播策略提供了实证支持,并指出了游戏化在文化遗产传播中的潜力和价值。同时,文章揭示了实施游戏化策略面临的挑战和机遇,旨在为相关领域的实践者和研究者提供有益启示。

从谷歌经验谈我国青年科技人才培养

硅谷投资人吴军在为Google前CEO、Alphabet公司(Google母公司)执行董事长埃里克·施密特等撰写的《成就:优秀管理者成就自己,卓越管理者成就他人》一书的推荐序中,谈到谷歌在培养创新人才的经验时,认为埃里克·施密特之所以能够将谷歌从一家小企业打造成世界上较成功、较有影响力的IT企业之一,最重要的原因是“打造人才梯队,不断培养创新人才”。

基于项目式教学的程序设计类课程翻转课堂教学案例——以TensorFlow应用与开发课程为例

针对程序设计类课程教学中存在的问题,深入分析“项目式+翻转课堂”的教学模式与程序设计类课程的契合关系,以“MNIST手写数字识别”项目为例,阐述“项目式+翻转课堂”教学模式的设计和评价方式,介绍基于项目式教学的翻转课堂构建过程,最后通过问卷调查分析说明教学效果。

基于预训练的谷歌搜索结果判定

对搜索引擎返回的结果进行初步判定有利于优化语义搜索过程,提高搜索的准确性和效率。谷歌搜索引擎在所有的搜索引擎中占据主导地位,然而其返回的结果往往非常复杂,目前并没有有效的方法能够对搜索页面的结果做出准确的判断。针对以上问题,该文从数据特征和模型结构设计出发,制作了一个适用于谷歌搜索结果判定的数据集,接着基于预训练模型设计了一种双通道模型(DCFE)用于实现对谷歌搜索结果的判定。该文提出的模型在自建数据集上的准确率可以达到85.74%,相较于已有的模型拥有更高的精度。

基于TensorFlow的垃圾图像分类研究

研究如何利用TensorFlow对垃圾图像进行分类。采用卷积神经网络(CNN)作为主要方法,通过在大型数据集上进行训练和微调,实现了对不同类型垃圾图像的准确分类。研究结果表明,提出的模型在测试集上表现卓越,整体分类准确率超过90%。此外,通过对模型进行可视化分析,揭示了其对图像特征的学习方式,进一步深化了对分类过程的理解。总而言之,基于TensorFlow的深度学习方法在垃圾图像分类领域具有广泛的应用前景。

基于谷歌趋势的桂林入境游客量预测

入境旅游是我国旅游业发展水平的重要体现。大力发展入境旅游,有利于我国旅游产业整体水平的提高,对我国旅游整体形象的宣传有着积极作用。在此背景下,以桂林市2017年7月至2023年4月入境游客的月度数据为研究对象,建立基于谷歌趋势的VAR模型,对2023年5月至12月的桂林市入境游客量进行预测,结果表明未来8个月的入境游客量呈增长态势。桂林市旅游管理部门可以利用预测结果,结合实际情况,加强和完善景区及相关设施的控制与建设,以提高旅游接待水平,从而更好地促进桂林世界级旅游城市的发展。

TensorFlow人脸识别技术在采煤工作面的应用研究

煤矿环境复杂,传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约,难以准确识别人脸。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架,级联网络框架包括P-Net,R-Net,O-Net三个不同阶段的深度卷积网络,通过P-Net的候选窗口筛选、R-Net的迭代优化和O-Net的关键点确认,逐步预测人脸和关键点的位置,有效提升了人脸识别性能。并对深度学习网络框架进行了优化:通过减少滤波器数量和改变尺寸,在减小计算负担的同时提高了性能。在FDDB和CelebA-Masked等数据集的实验验证结果表明,与传统方法相比,多层级联架构在准确率上均具有显著优势,证明了其在复杂煤矿环境下的有效性和鲁棒性。

基于TensorFlow和CNN模型的验证码识别研究

针对传统机器学习中应用于多位字符验证码的分割识别方法具有整体准确率低、泛化能力不足的问题,提出一种高效通用的识别方法。设计基于CNN模型的端到端字符型验证码识别流程,使用TensorFlow框架实现流程的数据训练和效果验证。该方法可以高效地识别出字符型验证码,其平均准确率为95%以上,输入整张图片,直接输出整体识别结果,具有更强的通用性。使用CNN模型识别多位字符验证码相比于传统机器学习方法具有更高的准确率和通用性。

基于谷歌地球引擎和Sentinel-2时序数据的海地多云地区地震滑坡识别

受云雾影响,强震震后的高分辨率光学影像质量较低,限制了震后地震滑坡调查和评估工作的开展。本文以2021年8月14日海地尼普斯(Nippes)MW7.2地震附近区域为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台和Sentinel-2时间序列影像,提出了一种遥感序列影像去云和地震滑坡识别的方法。首先,利用Sentinel-2遥感影像及机器学习算法获取的Sentinel-2云概率数据产品,对长时间序列遥感影像进行去云处理,镶嵌融合得到无云的影像数据;然后对无云光学影像进行多尺度最优分割,利用遥感数据的光谱特征、植被指数、不同类别的空间邻近关系特征等,构建了面向对象的地震滑坡识别模型。结果显示,本文提出的去云和滑坡识别方法有益于多云地区强震震后滑坡空间分布的准确识别,能够为灾后应急调查和评估提供技术支撑。

基于谷歌地球引擎和分形理论的黄河三角洲土地利用空间结构研究

基于谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE),以Landsat-5(TM)、Landsat-7(ETM)和Landsat-8(OLI)数据为遥感数据源,采用随机森林分类方法对黄河三角洲生态功能保护区1985—2020年的土地利用类型进行了划分,在此基础上利用分形理论方法计算了土地利用分形维数和稳定性指数,并分两个阶段对研究区土地利用空间结构的复杂度和稳定性进行了定量分析。结果表明:①1985—2020年,研究区的耕地面积逐渐减少;草地面积相对较稳定;水体面积逐渐扩大,2015—2020年增长率最高;裸地面积的变化较为波动,先增加后又逐渐下降;建筑物面积呈指数增长。②研究区土地利用空间结构的分形维数总体上呈降低趋势,表明土地利用复杂度降低。③研究区土地利用空间结构的稳定性指数总体上呈升高趋势,表明土地利用空间结构趋向稳定。总体上,黄河三角洲生态功能保护区随着环境保护政策的实施,土地利用空间结构逐渐得到改善,水、草等自然资源逐渐丰富。

基于TensorFlow机器学习的交流输电线路故障辨识方法

交流输电线路在电力系统中起着关键的作用,影响着国家工业发展和人民的经济生活。尽管直流输电技术越来越完善,但交流输电方式在高压输电和低压配电中仍然举足轻重。因此当交流输电线路发生故障时,如何快速且准确的识别出故障类型进而进行相应故障处理,对于提高电网可靠性,减少经济损失具有很高的实际意义的。本文搭建了TensorFlow机器学习平台,通过电磁暂态仿真模型软件测试出训练数据和测试数据,研究基于相关算法的三相交流线路短路故障辨识的方法。希望通过TensorFlow这个深度学习平台,探索出较为成熟的交流线路短路故障识别方法,并以此为出发点应用在电力系统的各个环节中。

基于谷歌地球引擎平台的海上养殖信息提取方法研究——以福建省平潭县为例

海上养殖业对粮食安全有着至关重要的作用。然而,海上养殖的无序扩张和开发,阻碍了海上交通,同时也造成了海洋环境问题。为及时、准确地获取海上养殖信息,满足海岸带调查以及推进海上养殖规范化、科学化,提出一种基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台实现长时间序列下海上养殖区信息快速提取的方法。本研究构建了一个基于随机森林分类的海上养殖区信息提取模型,该模型综合利用了Sentinel-1卫星SAR影像数据的VV和VH极化波段,以及Sentinel-2卫星的多光谱影像数据。此外,模型还融合了4个用于增强养殖区特征的指数,以提高养殖区域信息提取的准确性和效率。这种方法的应用旨在优化海上养殖区的识别过程,通过精确分析和利用不同数据源的互补优势,展现了遥感技术在海洋养殖监测领域的巨大潜力。本研究对2017—2021年平潭县海上养殖区域进行判定与提取,实验结果表明,以养殖密度较低,养殖特征不明显为特征的海上养殖区,基于GEE平台的海上养殖区信息提取方法精度在90%以上,表明在复杂水体背景下对养殖区快速识别取得较好的效果,可为海上养殖科学规划与规范化管理提供有效的参考依据。

谷歌人工智能助力奥运赛事报道

7月18日,谷歌与NBC环球、美国奥林匹克和残奥会委员会宣布合作,将AI技术应用于巴黎奥运会在美国的转播。谷歌将成为美国队的“官方搜索人工智能合作伙伴”。NBC环球在赛事转播中将利用谷歌的AI技术来吸引观众。此次合作包括四大AI功能:一是个性化AI赛事摘要,用体育评论员阿尔·迈克尔斯的声音生成解说。二是NBC环球的主播将使用AI来回答体育问题。三是美国喜剧演员莱斯利·琼斯将在奥运会现场使用谷歌的Gemini人工智能模型来学习新的体育项目,并与观众互动。

谷歌地球在初中地理区域认知培养中的应用分析

随着社会时代和科学技术的快速发展,信息技术逐渐被应用到社会的各行业领域当中,在教育教学行业领域中也有很好的应用。信息技术的应用,使教育教学方式有很大改变。在这样的发展背景下,谷歌地球作为一种全新的教学方式逐渐走进初中地理课堂教学当中,凭借着直观形象化特点,不仅可以有效吸引学生的课堂注意力,激发起学生的学习兴趣,同时还可以帮助学生对抽象化地理知识有一个更好地理解和掌握。另外,对学生地理区域认知的培养同样也发挥着重要的积极促进作用。基于此,本文就谷歌地球在初中地理区域认知培养中的应用展开了详细分析与讨论,希望对相关教育工作者有一定的借鉴和参考价值。

谷歌翻译和百度翻译的汉英翻译质量评估——以船舶工程学术论文译文为例

0引言。随着计算机技术的快速发展,机器翻译已经由最初的以规则为基础转向以统计型为基础,进入了神经机器翻译的时代。随着机器翻译质量大幅度的提高,越来越多的中国大学生在写作学术论文的英文摘要时利用谷歌、百度等神经网络机器翻译系统。对这些机器翻译系统形成的译文进行错误分析,不仅可以帮助大学生选择合适的翻译工具,更有利于发现机器翻译的不足之处,并为其改进提供参考。本文评估谷歌翻译和百度翻译对船舶工程领域的学术论文的翻译质量,利用错误分析理论对两个机器翻译的译文从词汇、句子、篇章三个层面进行评估。

基于谷歌地球引警和改进型遥感生态指数的西安市生态环境质量动态监测

近年来,在经济全球化的背景下,西安市经济迅速增长,生态环境问题日益突出,快速全面地定量监测生态环境质量的时空变化,对指导生态环境保护具有重要意义。基于谷歌地球引警(GEE)平台,筛选2000、2004、2010、2015、2020年及其前后各一年的四季Landsat影像,利用主成分分析基于绿度(NDVI)、热度(LST)、干度(NDSI)、湿度(Wet)和气溶胶光学厚度(AOD)构建改进型遥感生态指数(ARSEI),实现西安市2000—2020年生态环境质量的动态监测,并运用莫兰指数(Moran′s I)探讨西安市生态环境质量的空间自相关。以主成分效果最好的夏季为例,结果表明:(1)构建的ARSEI将大气污染因素考虑在内,第1主成分(PC1)贡献度在83%以上,能较好地集中各指标特征,有助于更加全面地评价研究区生态环境质量;(2)西安市2000—2020年平均ARSEI分别为0.565、0.521、0.572、0.644、0.695,生态环境质量总体呈现先退化后转好的趋势。20年来,生态环境质量较差和极差等级的面积减少了1339.08 km^(2),主要分布在秦岭以北地区,良好和极好等级区面积增加了2241.80 km^(2),主要位于南部的秦岭地区;(3)西安市生态环境质量改善区面积大于退化区,改善和退化情况在各辖区均有发生。2000—2004年退化情况最为严重,占比29.41%,而2010—2015年改善区占比最大,达31.62%;(4)5个年度的全局莫兰指数(Global Moran′s I)均在0.627以上,表明西安市生态环境质量的空间分布具有较强的正相关,呈聚集分布,且以高-高、低-低分布为主。研究基于GEE平台实现了西安市生态环境质量的快速监测,可为生态环境监测与治理保护提供方法借鉴与数据支撑。