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智能科学与技术学报, 2020 深度学习是近年来发展的人工智能技术。相比于传统浅层学习模型，深度学习具有强大的特征表示和函数拟合能力。深度学习能够从海量数据中提取层次特征，其在流程工业过程数据驱动建模中具有较大的潜力和应用前景。首先简单介绍了深度学习的发展历程；然后，介绍了4类广泛使用的深度学习模型以及它们在流程工业过程数据建模中的应用；最后，在流程工业过程数据建模领域对深度学习进行了简要总结。
袁小锋 +3 more
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A survey of depth learning methods for detecting lung nodules by CT images(应用于平扫CT图像肺结节检测的深度学习方法综述)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2017 肺癌是一种致死率很高的癌症.通过肺部平扫CT影像检测肺结节对肺癌早期诊断、治疗意义重大.全面介绍了 一种革命性的图像识别技术——深度学习方法，在肺结节检测中的应用.首先，横向对比了不同卷积神经网络的结构及其在图像识别上的效果，其次着重分析了不同深度学习方法在训练肺结节分类器上的应用，包括faster-RCNN、迁移学习、残差学习以及迁移学习.还介绍了一些可用的肺部CT影像数据集供读者参考.
HUWeijian(胡伟俭) +5 more
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智能科学与技术学报, 2023 3D 目标检测是自动驾驶、虚拟现实、机器人等应用领域的重要基础问题，其目的是从无序点云中框取出描述目标最准确的3D框，例如紧密包围行人或车辆点云的3D框，并给出目标3D框的位置、尺寸和朝向。如今，基于双目视觉、RGB-D相机、激光雷达构建的纯点云的3D目标检测，融合图像和点云多模态信息的3D目标检测，是两类主要的方法。首先介绍了3D点云的不同表示形式和特征提取方法，然后从传统机器学习类算法、非融合深度学习类算法、基于多模态融合的深度学习类算法3个层面，逐层递进地介绍各类3D目标检测方法 ...
黄哲, 王永才, 李德英
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智能科学与技术学报, 2020 深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题，已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法，详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理，并综述了深度强化学习在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用研究进展。最后，对深度强化学习的算法和应用进行展望，针对一些未来的研究方向和研究热点给出了建议。
刘朝阳, 穆朝絮, 孙长银
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智能科学与技术学报, 2020 研究了基于深度强化学习算法的自主式水下航行器（AUV）深度控制问题。区别于传统的控制算法，深度强化学习方法让航行器自主学习控制律，避免人工建立精确模型和设计控制律。采用深度确定性策略梯度方法设计了actor与critic两种神经网络。actor神经网络给出控制策略，critic神经网络用于评估该策略，AUV的深度控制可以通过训练这两个神经网络实现。在OpenAI Gym平台上仿真验证了算法的有效性。
王日中, 李慧平, 崔迪, 徐德民
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Zhongguo shiyan zhenduanxue, 2022 乳腺癌已经成为女性最常见的癌症，核磁共振成像（MRI）在乳腺癌诊断、治疗和预后评估中的作用已逐渐被临床医师认可。随着计算机技术的进步，深度学习已应用于医学的诸多领域，提高了诊断准确率和诊疗效率。本文就深度学习技术在乳腺癌MRI诊断及亚型识别的研究进展进行综述。
白宛鹭, 邢华, 李海滨
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全球能源互联网, 2019 电力巡检无人机提供大量的巡检图像，但由于电力设备故障稀少，其中只有少量的设备缺陷故障图像可供使用。为了提高设备缺陷故障识别精度并减少训练过拟合问题，首先介绍了基于迁移学习的小样本电力巡检图像处理方法，通过图像裁剪、翻转、旋转等数据增强技术对小样本图像进行扩充，同时采用生成对抗网络（GAN）来扩充基础样本；并使用迁移学习技术，将基于大规模图像数据的预训练深度卷积模型进行定制，调整该神经网络模型的输入层和最后两层参数，并对超参进行调优。实验结果表明，巡检设备故障（如导线断股和绝缘子串脱落等）准确匹配度近95%
陆继翔 +4 more
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Gongye shui chuli, 2022 膜生物反应器（MBR）作为一种新型废水处理技术在污水处理方面具有广阔的应用前景。但是，膜污染是制约MBR进一步发展的瓶颈性问题。近年来，随着数学算法及计算机技术的发展，将人工神经网络（ANN）等机器学习算法应用于MBR的膜污染预测成为研究的热点。总结了膜污染的影响因素，探讨了基于经典数学模型膜污染预测的优缺点，综述了近年来国内外学者运用简单ANN、优化算法ANN和深度学习ANN对MBR膜污染预测的研究，提出优化算法ANN与深度学习ANN在面对复杂环境下更具优势。此外 ...
张浩良 +4 more
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中西医结合护理Objective To explore the application methods and practical effects of integrating deep learning into blended teaching design in comprehensive basic nursing skills training.
QIAN Chunrong (钱春荣) +2 more
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A study on time series prediction model based on CRBM algorithm(基于CRBM算法的时间序列预测模型研究)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2016 针对受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines，RBM)算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题，基于CRBM(conditional restricted Boltzmann machines)算法以及信念网络(deep belief network,DBN)模型，构建了 一种非线性的CRBM-DBN深度学习模型，并采用高斯分布处理输入特征值和对比散度抽样，用于预测时序数据.实验以浙江省近岸海域赤潮时序数据作为输入特征值 ...
ZHOUXiaoli(周晓莉) +4 more
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