Results 111 to 120 of about 6,061 (205)
浙江大学学报. 农业与生命科学版In this study, computer vision and machine learning technology have been applied to develop a robust framework for quantifying leaf phenotypic traits in Chinese cabbage.
JIN Xiangping(金向平) +5 more
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[Review on ultrasonographic diagnosis of thyroid diseases based on deep learning]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2023 Qi F, Qiu M, Wei G.
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[Advances in heart failure clinical research based on deep learning]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2023 Lei Y, Liu S, Wu Y, Li C, Liu J.
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Dianxin kexue现有基于深度学习的调制识别在训练阶段需要大量IQ信号样本，而复杂电磁环境中很难获取大量样本，导致基于深度学习的调制识别算法泛化性能下降。针对网络泛化能力差的问题，提出了一种基于信号增强的调制识别（signal enhancement based modulation recognition，SEBMR）算法。首先，设计了捕获IQ信号全局特征的特征提取及重构模块；其次，提出了基于辅助分类生成对抗网络（auxiliary classifier generative adversarial network ...
程风云, 周金
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[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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He jishu在极端相对论重离子碰撞条件下，精确构建有限重子化学势μB区域的量子色动力学（Quantum Chromodynamics，QCD）物质状态方程（Equation of State，EoS）是当前高能核物理研究的核心难题之一。本研究提出一种基于深度学习的准部分子模型，通过构建三个深度神经网络，成功实现了零μB条件下QCD状态方程的高精度重建。同时，经深入分析四阶广义磁化率χ4B在不同温度和μB下的单调性行为，大致限定了QCD临界点可能存在的区间为（T，μB）=（（0.113±0.019） GeV，（0 ...
李 甫鹏, 庞 龙刚, 秦 广友
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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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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
doaj
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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