卷积

张小花，副教授，研究方向：农业自动化与信息化，深度学习。 本项目设计一个基于深度学习的水果自动识别系统，通过摄像头（机器视觉）采集水果的相关数据，应用 MATLAB 软件技术，结合深度学习算法，对不同种类的水果实现分类识别。基于深度学习的卷积神经网络，主要工作集中在图像预处理和特征提取上，将原始图像直接送给卷积神经网络，网络会自动学习，这不仅降低了特征提取的难度和复杂性，还可以提高水果识别的准确率和鲁棒性，适应性更强大

治疗计划系统是放疗产业中发展较快的软件核心设备，可以形象的说，治疗计划系统就是现代放疗流程中的神经中枢或指挥中心，其对现代放疗的重要性显而易见。 东软三维放射治疗计划系统是东软医疗面向广大医疗机构对肿瘤治疗的需求而研发的临床实用型治疗计划系统软件。作为东软放疗解决方案的重要组成，它的剂量计算采用业界基于点核的卷积叠加模型，即使在国际品牌中也少有应用使东软TPS系统的剂量计算精度达业内水平;并且东软采用开放式Windows操作系统及图形界面简便亲切易行另外系统可根据测量数据修改剂量计算的模型参数，从而可以使系统能够完全兼容于所有品牌直线加速器

手持式光谱仪是一种基于XRF(X Ray FluorescenceX射线荧光)光谱分析技能的光谱分析仪器，主要由X光管、探测器、CPU以及存储器组成，因为其便携具有高效、便携、准确等特色，使其在合金、矿石、环境、消费品等范畴有着重要的使用。 手持式光谱仪要求具有高的分辨率和信噪比、更好的强度准确性和波长准确性以及强的抗外界干扰性和良好的仪器稳定性，在仪器的软件上，要求可以进行导数、去卷积等复杂的数学计算，可以计算光谱间类似度、模式识别分析、支持多元校正分析和用户自建谱库并进行检索。 手持式光谱仪现在发展的越来越敏捷，在许多领域都有着相关使用

这些特征的处理方式和候选生成网络类似，不同之处是排序网络的顶部是一个加权逻辑回归（weighted logistic regression），它对所有候选视频进行打分，从高到底排序后将分数较高的一些视频返回给用户。 融合推荐模型 本节会使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）来学习电影名称的表示。下面会依次介绍文本卷积神经网络以及融合推荐模型

为了改进艰难的人工工作负载并使其实现自动化，我们必须理解和管理数十亿个数据元素。这些工作量和出错的可能性将帮助并鼓励未来的变化。统一和管理海量数据是下一代电子商务、追踪、欺诈检测、供应链和物流应用的关键

本文摘要：中国化工机械网讯：1、硬件功能软件化。随着微电子技术的发展，微处理器的速度越来越快，价格越来越低，已被普遍应用于仪器仪表中，使得一些实时性拒绝很高，原本由硬件已完成的功能，可以通过软件来构建。甚至许多原本用硬件电路无法解诀或根本无法解决问题的问题，也可以使用软件技术很好地加以解决

目前，在卷积神经网络领域中有许多可视化方面的研究，但是对于 LSTM 却没有足够的类似工具。LSTM （长短期记忆单元）网络的可视化能带来很有意思的结果，由于其包含时间相关性，我们除了可以在可视化图像的空间维度上探索数据之间的关联，还可以在时间维度上探索关联的稳健性。 对于长序列建模而言，长短期记忆（LSTM）网络是当前最先进的工具

机器翻译是非常古老的人工智能问题，然而这个问题一度作为人工智能发展的瓶颈，一直不能达到理想的状态。 早期机器翻译采用“基于语言句法”的翻译方法，但是语言的变数是无限的，“基于语言句法”的方案一直无法达到理想的效果。 基于深度学习的“端到端”的模型在很大程度上解决了机器翻译的瓶颈

二、讲座时间： 2022年7月8日上午10：30—12：00 1、百富策略白菜网电子与信息工程学院师生； 唐振华，博士，副教授，硕士研究生导师。2009年毕业于华中科技大学并获得信息与通信工程博士学位，2018年1月至今任广西大学计算机与电子信息学院通信工程系主任，任广西通信学会第七届和第八届理事，广西电子学会高级专家。已主持完成国家自然科学基金项目1项，主持完成和在研广西自然科学基金项目3项，主持完成和在研广西高等教育本科教学改革工程项目2项

2017年AI领域最令人激动的故事可能就是ALphaGo了，而AlphaGo正是一个强化学习的代理。 想了解这项潮流技术的背后的奥妙吗？ 小编带来了由OpenAI和加州大学伯克利分校联合主办的Deep RL Bootcamp，它讲授了关于强化学习基础知识以及最新研究成果的讲座。 卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是目前处理nlp的两种流行的架构