基于知识图谱的深度学习研究现状及趋势计量可视化分析

基于中国知网数据库2005—2019年收录的以"深度学习"为关键词的CSSCI来源类别的405篇相关文献,笔者通过计量可视化分析软件,分别从发文量,关键词,期刊,作者,机构5个维度定量分析了国内深度学习的研究现状和发展趋势,希望为后续研究打下基础.

大数据技术在锅炉水 (介) 质检验数据管理与 分析中的应用研究

锅炉在工业生产还有民生供暖当中属于核心设备, 它的安全运行直接关联着国民经济稳定以及人民生活 质量, 而对水 (介) 质质量进行精准控制是保障锅炉高效且安全运行的关键因素, 传统锅炉水介质检验数据管理主要 依靠人工记录,纸质存档以及分散式电子表格, 这造成数据孤岛现象严重, 不同部门之间信息共享存在困难, 历史数 据检索效率十分低下, 并且缺乏系统性分析手段, 难以实现数据价值的深度挖掘, 传统方法在异常检测和趋势预测方 面能力不足, 主要依靠经验进行判断, 无法满足现代智能化运维对实时性,精准性以及前瞻性的需求, 本文结合大数 据技术, 深入研究其在锅炉水介质数据采集,集成,存储,清洗,分析和可视化应用里的关键技术, 涵盖分布式数据 存储架构,实时流数据处理算法,机器学习驱动的异常检测模型以及基于深度学习的趋势预测方法, 构建出一套基于 数据驱动的智能管理平台, 通过某大型热电企业的实际案例分析验证, 该平台实现了多源异构数据的无缝集成, 数据 处理效率提升超过 40%, 异常检测准确率达到 92%, 预测模型的平均误差控制在 5% 以内, 显著降低了锅炉运行风险和 维护成本, 为锅炉安全运行和智能化管理提供了科学支撑与技术保障.

一种基于混合深度学习模型的异常行驶行为检测方法

本申请提供一种基于混合深度学习模型的异常行驶行为检测方法,涉及车辆行驶异常检测技术领域,该方法首先对原始传感器数据进行标准化和事件切片,并针对不同驾驶事件动态选择最优特征子集;随后利用时序自编码模型的重构误差自动识别并标注异常事件,有效解决了现有技术中标注成本高,泛化能力弱的问题;在此基础上构建包含特征提取,时序建模,注意力机制与分类输出的混合深度学习模型,不仅增强了对复杂时空特征的捕捉能力,还显著提高了对多种异常行驶行为的检测精度与鲁棒性;最终,该方法支持在车载端实时运行,在检测到异常时即时触发可视化或语音预警,从而提升行车安全性,降低事故风险,并具备良好的跨车型与多场景适用性.

《基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理》出版:图像分析技术在乳腺癌病理学研究中的临床应用价值

书名:基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理作者:强彦出版社:科学出版社定价:108.00元装帧:平装ISBN:9787030571366《基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理》一书共分为七个章节.第一章《绪论》主要交代了医学影像的背景和发展历史,以及本书的结构,让读者能够对本书有更加清晰的了解;第二章为肺部医学图像的二维分割,讲述了二维分割的方法和原理,以及其他的技术问题;第三章为肺部医学图像的三维分割和检测,讲述了三维分割的原理以及检测方法

基于深度学习的车牌图像识别数据可视化平台的设计与实现

随着汽车数量逐年上升,如何提高车辆管理水平成为难题,其中车牌识别成了智能交通领域中一项重要课题.设计了基于深度学习和图像识别技术开发车牌识别数据可视化系统,系统主要有图像识别,图像裁剪,记录查询和信息可视化等功能.先将上传的车辆图像进行识别从而得到车牌信息并将其输入系统,系统能有效地管理和查询所有输入的车牌数据,然后通过可视化界面直观展示系统中的车牌数据信息,经过测试,能有效识别车牌信息,提高车辆管理效率.