简介：摘要 手写数字识别技术在近年来的应用逐渐广泛，人们对手写数字识别技术的要求也逐渐增高。卷积神经网络模型由于其良好的功能越来越广地被应用与手写数字识别领域，识别精度也在逐渐提高。本文首先针对卷积神经网络的构成结构进行简单的叙述，之后针对卷积神经网络技术在手写数字识别领域中各种形式的优化与其应用进行综述，最后分析了目前手写数字识别技术的主要优点以及还存在的不足，并进一步展望未来的研究发展方向。

简介：

简介：摘要：本文简述了人工神经网络的概况以及BP神经网络模型，通过分析BP神经网络对混凝土配合比、强度以及寿命的预测，表明BP神经网络预测精度较高，已经广泛的运用在混凝土预测中，具有实用价值。

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：摘要：轴承是旋转机械设备的关键部件，轴承的失效直接影响到设备的运行情况。当今机械设备的自动化和精密化水平不断提高，对轴承故障诊断的需求越来越迫切。轴承故障诊断方法按照机理主要包括振动诊断、声音识别和温度监测等，但这些方法往往需要专业知识和丰富经验，且容易受到环境噪声和人为误差的干扰。卷积神经网络通过卷积层和池化层对特征的逐级提取，可以在无需人工干预的情况下，卷积核在特定步长的运算下能从大量的轴承信号数据中学习到复杂的时空特征。因此，将卷积神经网络应用于轴承故障诊断具有很大的潜力。

简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：

简介：摘要：目的:分析耳鼻喉恶性肿瘤患者的临床医学资料,探讨恶性肿瘤的病理特征、规律和发展趋势,为恶性肿瘤的预防和临床治疗提供参考。该方法对2004年1月至2014年1月收治的耳鼻喉恶性肿瘤患者进行分析，比较前5年组和后5年患者的年龄、性别构成比、肿瘤部位、病理类型等。恶性肿瘤的发生规律和发展趋势。结果耳鼻喉恶性肿瘤发病率无显着个体差异，但45～55岁及≥55岁患者的肿瘤比例较高；肿瘤患病率低，喉部恶性变与良性肿瘤之比为23：13；耳鼻喉良性肿瘤的关键是鳞状乳头状瘤、内翻性乳头状瘤和神经纤维瘤，肿瘤的关键是鳞状上皮癌、腺癌、横纹肌瘤和纤维肉瘤。前5年的肿瘤比例小于后5年。结果耳鼻喉肿瘤有年轻化和恶性趋势，但肿瘤的病理类型无明显变化。

简介：【摘要】目的：观察细节护理在肿瘤术后化疗患者中的运用价值及干预效果。方法：60例肿瘤术后化疗患者随机分为对照组（常规护理）和观察组（细节护理），每组30例。对比两组患者抑郁情绪的变化情况。结果：护理后，两组患者的抑郁自评得分均低于干预前，但观察组的抑郁自评得分显著低于对照组，差异均有统计学意义(P

简介：摘要：目的：研究分析延伸护理对肿瘤放化疗患者生存质量的影响。方法：研究对象共选取了2022年8月至2024年3月我院收治的肿瘤放化疗患者200例，这些患者接受随机分组后在治疗期间分别配合延伸护理和常规护理，对比两组患者的治疗护理情况。结果：研究组患者护理后生存质量评分中躯体功能（70.63±3.62）分，心理功能（72.32±3.45）分，社会功能（71.63±3.62）分，物质生活（73.32±4.45）分，焦虑评分（15.82±4.14）分，抑郁评分（16.38±4.54）分，疼痛评分（2.63±5.62）分，护理满意度为95.0%，并发症发生率为3.0%，对照组患者护理后生存质量评分中躯体功能（61.45±3.52）分，心理功能（64.62±3.52）分，社会功能（63.45±3.52）分，物质生活（65.62±4.52）分，焦虑评分（18.55±4.45）分，抑郁评分（19.86±5.12）分，疼痛评分（4.45±5.52）分，护理满意度为83.0%，并发症发生率为12.0%。研究组各项指标与对照组相比均明显更好。组间对比差异显著（p＜0.05）。结论:将延伸护理应用在肿瘤放化疗病人中，有助于病人生存质量的改善，防止过度疼痛，强化治疗安全，保证患者治疗期间情绪积极，对护理工作更加满意。

简介：摘要：随着中国经济的不断发展，中小微企业已经成为了国家经济高质量增长的重要基础。本文对中小微企业的信贷问题，给出了分析方案。

简介：摘要:手机屏幕的缺陷检测操作期间，深度卷积的神经网络往往起着关键作用，对实测效果 影响极大，要求技术员能够充分掌握此方法。鉴于此，本文主要围绕着深度卷积的神经网络基础下手机屏幕的缺陷检测开展深入的研究和探讨，仅供参考。

简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：

简介：摘要：随着技术的不断发展，计算机和互联网的普遍应用，社会生活的各个领域每分每秒在源源不断的产生大量的数据和信息。在司法领域，大量的卷宗文档数据在法院生产，人工对卷宗进行分类难以满足大数据量分类的需求，这时候使用机器进行卷宗分类就显得尤为必要。我们提出了一种基于深度学习卷积神经网络的方法，对司法卷宗进行自动分类。在实验中，我们的方法达到了94.53%的准确率，大幅提升了工作效率。

简介：摘要飞机的导航系统是引领飞机飞行方向，并让其可以根据事先规划的飞行路线在预期的时间内到达目的地，达到预定的飞行工作。本文基于神经网络控制，针对飞机导航系统的某些问题实施优化，力争获取好的解决方案，并且还给飞机导航系统的算法深入发展探索方向。

简介：摘要：神经语言学与失语症的关系密切。本文梳理了失语症在神经语言学研究中的作用，讨论了神经语言学对失语症研究的贡献。

简介：摘要：基于卷积神经网络的隐写分析能够实现更高维特征的表达，提高检测精度方面取得了突破性的进展。本文首先阐述了隐写分析的历史背景、研究意义和研究现状，然后对隐写分析目前使用的两种主要方法进行了归纳和总结。最后，详细阐述了目前基于卷积神经网络的隐写分析技术存在的不足和面临的威胁，并以此为基础，讨论了下一步隐写分析可能的研究方向。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。