Results 91 to 100 of about 4,121,604 (159)
[Application of Deep Learning Algorithm in the Grading Assessment of Corneal Fluorescein Staining]. [PDF]
Sichuan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2023 Zhao Y, Zhang X, Yang B, Liu L.
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, 2020 随着信息化手段的进一步推广，借助互联网技术，通过实现个性化学习和深度学习，推进学科核心素养的有效提升，促进学生个性化成长已成为当前国内教育领域比较热门的研究课题。近年来，烟台三中在实践探索，逐渐形成了一套具有学校校本特色的理念和 经验，尤其是国家 《教育信息化 2.0 行动计划》明确提出“积极推进‘互联网 教育’发展” 给了我们更大的实践信心 。 1、研究目的： 以“复光”教育理念为引领，利用网络学习空间，借助大数据精准分析技术，以实现个性化学习和深度学习为路径，落实学科核心素养要求，促进学生个性化成长。
Qu, Shuguang
core
Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对单一传感器数据在复杂工程系统的故障诊断中难以全面获取机械设备的状态信息、且易受工况变化干扰的问题，提出了一种基于卷积神经网络（convolutional neural network，简称CNN）的多模态数据融合轴承故障诊断方法。首先，构建小波滤波器组，对振动信号和声发射信号自适应选择时频变换尺度区间，进行连续小波变换生成时频图样本；其次，搭建深度学习诊断模型，设计多尺度模块、密集耦合模块以及融合与决策模块，提取不同模态数据的故障特征，并引入相似性约束学习联合特征信息；最后 ...
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, 2013 编者按：本刊在这里转载一篇博文，它虽然是杨远帆在哈佛医学院做实习医师的点滴感触，并着重谈论哈佛与协和培养住院医生的不同之处，但我们希望年轻的学生和研究者从中领悟到“严格训练、刻苦实践、注意积累”对于个人成长是十分重要的经验。 在哈佛医学院做实习医师的点滴感触 杨远帆 今年3月、4月我在学校的支持下 ...
中国科学院老科协工程力学分会
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Prediction of pulp exposure risk of carious pulpitis based on deep learning. [PDF]
Hua Xi Kou Qiang Yi Xue Za Zhi, 2023 Wang L, Wu F, Xiao M, Chen YX, Wu L.
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Gaoya dianqi随着物联网和人工智能技术日趋发展，巡检机器人已在变电站开展研究并取得了较多成效，但因受现场地形、电磁等环境影响，以及监测对象安装位置的局限性，实用性存在一定不足，且受限于作业时间窗口，无法对重点设备重点对象实现实时在线监测。为此文中提出了以边缘代理集成轻量化深度学习算法作为变电站重要设备的运检补充手段。文中在基于开源的深度学习模型基础上进行了裁剪优化，采用了百度较为先进的飞桨Paddle Lite框架，实现了在边缘代理装置上集成部署，并以变压器油温表计读数识别为典型应用案例进行研究 ...
杨冬冬, 王瑞珏, 郑志宏, 杨罡
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对深度学习方法未明确学习变量间关系结构、系统异常难以准确检测的问题，提出一种深度图网络驱动的核电系统多级异常检测方法。首先，利用无监督图对比学习方法挖掘系统变量时间序列间相关性，构建与核电系统物理结构匹配的可解释性图结构；其次，基于变分图自编码器重构系统图结构，以重构误差来表征系统运行状态，从系统层面防止非线性突发行为带来的安全性问题；然后，通过半监督图卷积节点分类模型识别系统内部各变量运行状态，实现测点级异常检测；最后，以PCTranACP100仿真机2种基准事故工况数据 ...
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[Identifying Depressive Disorder With Sleep Electroencephalogram Data: A Study Based on Deep Learning]. [PDF]
Sichuan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2023 Tao R +8 more
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