跨社交网络多用户身份识别算法研究    跨社交网络多用户身份识别算法研究    近年来，随着互联网的快速发展和社交网络的普及，社交网络平台上用户的信息规模呈现出爆炸式增长趋势。社交网络中用户身份的识别是许多研究者关注的热点问题之一。不同于传统的单一社交网络身份识别，跨社交网络多用户身份识别算法研究旨在解决用户在不同社交网络平台上的身份识别问题。本文将着重介绍...

基于深度神经网络的视频物体识别技术随着时代的不断进步，计算机科学技术日益发展。近年来，人工智能作为一项研究热点，受到越来越多人的关注和追捧。其中基于深度神经网络的视频物体识别技术是人工智能领域的一项重要技术，它可以大大提高我们对视频中物体的识别和定位的准确率和效率。本文将从多个角度，介绍基于深度神经网络的视频物体识别技术的相关理论、研究进展、应用场景以及未来发展趋势。一、相关理论在深度神经网络领域...

基于深度信念网络的语音识别技术研究随着科技的不断发展，人们对于语音识别技术的需求也越来越高。传统的语音识别技术存在一些问题，如语音背景噪声较大时容易出现错误，同时语音的变化也会导致误识别率的提高。近年来，基于深度学习的信念网络技术得到了广泛的关注和研究，被应用于语音识别领域，其在语音信号预处理、分类、特征提取等方面都取得了显著的效果提升。一、深度信念网络的基本原理深度信念网络（Deep Belie...

基于神经网络的视觉识别技术在军事领域中的应用在当今科技飞速发展的世界中，基于神经网络的视觉识别技术已经在各个领域中得到了广泛的应用。而在军事领域，这种技术的应用更加重要和必要。在军事作战中，快速准确地识别敌人和友军的情况，已经成为了决定战争胜负的关键因素之一。而基于神经网络的视觉识别技术，则能够在很大程度上提高识别敌友的效率和准确度，从而使得军事作战更加稳定和有效。首先，基于神经网络的视觉识别技术...

基于神经网络的语音识别技术研究第一部分：介绍随着人工智能技术的迅速发展，语音识别技术也得到了长足的发展。人们不再需要慢慢地输入文字进行沟通，语音识别技术可以将语音转化成文本，从而极大地提高了效率。神经网络技术是当下最流行的方法之一，被广泛用于语音识别领域。本文将介绍基于神经网络的语音识别技术的原理和应用。第二部分：基础知识神经网络基于人类神经系统的结构和功能原理，可以进行复杂的信息处理。神经网络被...

基于深度学习的识别技术随着人工智能和深度学习技术的不断成熟和发展，基于深度学习的识别技术也变得越来越普及和实用。尤其是在人脸识别、语音识别、图像识别等领域，深度学习的应用已经成为非常主流和常见的技术手段。一、人脸识别人脸识别是一种通过对人脸特征进行分析和比对，对人脸进行识别的技术。现在这种技术应用非常广泛，比如说用于公安系统中的犯罪嫌疑人识别、社交网络中的人脸标签、手机解锁等等。基于深度学习的人脸...

基于神经网络的语音识别技术语音识别是现代科技的杰出成果之一，是通过识别人类语言来实现人机交互的技术。基于神经网络的语音识别技术已经成为现代语音识别技术的主要方法之一，具有高精度、高效率、低误差率等优势。本文将探讨基于神经网络的语音识别技术的原理、特点、应用和未来发展趋势。一、基于神经网络的语音识别技术的原理和特点神经网络是一种类似于人脑的人工智能模型，其主要特点是具有高度的学习能力和适应性，能够自...

基于卷积神经网络的手势识别技术研究手势识别技术指的是通过对手部运动过程中所产生的不同手势进行识别、分类和预测等一系列技术，从而实现人机交互的一种技术方案。基于卷积神经网络的手势识别技术具有高精度、高效率和良好可视化的优点，在人机交互和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。本文将针对基于卷积神经网络的手势识别技术进行深入探讨和研究。一、手势识别技术的发展历程手势识别技术已经有了近20多年的研究历史，从早...

基于卷积神经网络的汉字识别技术研究作为一门古老而又现代的语言，汉语拥有着复杂而独特的汉字体系。汉字不仅是汉语的基本元素，同时也是中国文化的重要组成部分。如何利用现代科技手段对汉字进行快速、准确地识别，一直是人们关注的热点问题。而基于卷积神经网络的汉字识别技术，则是目前最为先进和有效的一种解决方案。一、 研究背景随着信息化、数字化时代的到来，越来越多的管理、教育、经济活动都需要对汉字进行处理和识别。...

基于深度神经网络的场景识别算法研究随着深度学习技术的飞速发展，深度神经网络已成为当前最受关注和应用的技术之一。基于深度神经网络的场景识别算法已成为计算机视觉领域的一大热点，具有极高的实用价值和广阔的应用前景。本文将针对基于深度神经网络的场景识别算法进行研究和探讨。一、场景识别算法概述场景识别是指对人类所处环境的感知和理解能力。场景识别算法的目的是将输入图像分成不同的场景类别，比如室内、室外、街道、...

基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法    基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法    摘要：随着科技的不断进步，天气识别在交通、农业、气象预测等领域起着至关重要的作用。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与特征融合的天气识别方法。首先，我们根据天气图像的特征，提取出多个天气特征向量。然后，将这些特征向量输入到卷积神经网络中进行训练和识别。最后，...

• 65•交通标志识别是智能交通系统的一个重要研究方向，也是未来无人驾驶发展的关键一环。特别是针对存在外部因素影响的情况下，比如光照、遮挡等，一个准确性高、鲁棒性强的交通标志识别系统急需出现，可以有效的减少交通事故的发生，保障人身安全和社会财产。本文介绍了交通标志识别技术的发展背景，交通标志相关数层输出自己想要的结果，图1所示为卷积神经网络示意图。利用卷积神经网络来进行交通标志识别也取得了丰硕的成...

物联网技术  2021年 / 第12期400 引 言随着微电子机械系统（MEMS ）、机器学习等技术的快速发展，同时人们对健康状况的关注和对更高生活品质的追求，使得基于惯性传感器的人体活动识别成为当下热门的研究课题。基于惯性传感器的人体活动识别技术在辅助老年人生活、医疗保健、体育运动和人机交互等方面[1]发挥着重要作用。用于人体活动数据采集的惯性传感器主要由加速度计、陀螺仪和磁力计等构...

基于人工神经网络的裂缝识别与预测技术研究裂缝是建筑物中常见的一种缺陷，它不仅会破坏建筑物的结构，还可能危及人的生命安全。因此，裂缝的识别和预测技术显得尤为重要。近年来，人工神经网络已被广泛应用于裂缝识别和预测技术的研究中。一、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑的计算模型，它由神经元和连接它们的突触组成。神经元接受来自其他神经元的输入信号，然后将这些信号综合起来，产生一个输出信号。神经网络的学习依赖...

基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究植物病害一直是农业生产中的一个重要问题，对农作物的健康生长和高产高效产生了极大的威胁。因此，研究如何快速而准确地识别植物病害显得尤为重要。由于植物病害的种类繁多，传统的人工识别方法存在效率低下、准确度不高的问题，因此人们开始尝试利用计算机视觉技术来解决这一难题。本文将介绍基于卷积神经网络的植物病害识别技术研究。一、卷积神经网络的基础知识卷积神经网络（Convo...

贝叶斯网络模型在图像识别中的应用研究引言:随着计算机科学和人工智能的快速发展，图像识别技术越来越被广泛应用于各个领域。在现实生活中，我们对图像的认知和理解是通过我们的大脑和经验积累实现的，而计算机却需要通过数学和算法模型来实现。其中，贝叶斯网络模型作为一种强大的算法模型被广泛应用于图像识别领域。本文旨在探讨贝叶斯网络模型在图像识别中的应用研究。一、贝叶斯网络模型简介贝叶斯网络是一种统计模型，它可以...

利用深度神经网络解决面部表情识别问题随着人工智能技术的不断发展和完善，深度学习已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，并取得了令人瞩目的成果。而在人机交互领域中，面部表情识别也是人工智能应用的一个重要方向。利用深度神经网络实现面部表情识别，不仅可以提高系统的精度和实时性，还可以使人机交互更加自然舒适。本文将介绍如何利用深度神经网络解决面部表情识别问题。一、面部表情识别的背景和意义...

基于神经网络的二维码图像识别研究未识别的网络随着信息时代的发展和移动支付的兴起，二维码已经成为人们生活中的必备工具。它不仅可以为我们提供快捷的支付方式，还可以实现身份认证、门禁开关等功能。但是，在使用过程中，二维码的识别准确率和识别速度也成为人们关注的问题。为了提高二维码的识别效率和准确率，研究人员开始探索基于神经网络的二维码图像识别技术。一、 二维码的识别方法二维码的识别方法主要分为两类：图像处...

融合双流残差网络和注意力机制的体行为识别方法    融合双流残差网络和注意力机制的体行为识别方法    引言    随着计算机视觉和深度学习的快速发展，体行为识别成为了一个备受关注的研究领域。体行为识别旨在理解和分析人类社会中体的行为模式，为社会计算、智能监控和人机交互等领域提供基础支撑。然而，由于体中各个个体之间相互影响和交...

基于深度学习的无线网络安全防御研究随着无线网络技术的不断发展，越来越多的设备和用户连接到无线网络中，也使得无线网络安全问题日益突出。在传统的安全防御方式无法应对日益增长的网络攻击和安全漏洞的时候，更高效、更智能的安全防御技术是迫切需要的。因此，基于深度学习的无线网络安全防御成为了当前热门的技术研究方向之一。一、深度学习在无线网络安全防御中的应用未识别的网络深度学习在无线网络安全防御中的应用主要包括...

基于神经网络的手写数字图像识别手写数字图像识别是一项具有挑战性的技术领域，它涉及到识别数字手写笔迹的能力。在过去的几十年里，许多学者、研究人员和开发者都致力于开发出更加准确、高效、稳定的手写数字图像识别系统。近年来，随着深度学习技术的日益成熟，越来越多的研究人员开始尝试基于神经网络的手写数字图像识别技术。与传统方法相比，基于神经网络的手写数字图像识别技术可以更好地处理复杂的特征、提升识别准确率和速...

如何识别和应对网络钓鱼攻击随着网络的快速发展，网络钓鱼攻击也愈发猖獗。网络钓鱼攻击是一种利用假冒身份诱骗用户提供个人信息或敏感信息的网络攻击方式。针对这种攻击，用户需要具备一定的识别和应对能力，以保护自己的信息安全。本文将介绍如何识别和应对网络钓鱼攻击，并提供一些实用的建议。一、识别网络钓鱼攻击的常见方式1. 邮件钓鱼攻击：收到来自陌生或不信任的邮件，要求提供个人信息或进行付款等操作。此类邮件通常...

未识别的网络基于情感分析的社交网络情感态度识别研究社交网络已成为人们生活中不可或缺的一部分，人们通过社交网络传递信息并与他人互动。在这里，人们不仅可以分享自己的想法和生活经历，还可以了解到其他人的想法和经历。社交网络如此便捷的特点，使得越来越多的人选择选择其作为交流和社交平台。然而，随着社交网络的普及，其信息传递量也呈现了爆炸式增长趋势。这就给普通用户和数据分析从业者带来了新的挑战：如何从海量信息...

基于AlexNet卷积神经网络的人脸情绪识别技术研究未识别的网络作者：姜冰 王慧莹 陈晨 钟幸丽 王显龙来源：《电脑知识与技术》2022年第27期        摘要：随着我国科学与技术的高速发展，人脸情绪识别技术拥有广阔的应用前景，但传统神经网络模型的人脸情绪识别效果不佳。文章将对基于AlexNet卷积神经网络的人脸情绪识别技术进行分析，并对基于AlexN...

基于卷积神经网络的楼梯识别顾昊;曲毅【摘 要】深度学习发展至今已经在诸多领域展现出卓越的性能,利用卷积神经网络进行图像识别是当前深度学习的重要应用之一.运用卷积神经网络对大量楼梯图片进行网络训练,使机器人在识别楼梯或类似障碍物时能自主攀爬.采用当前主流深度学习框架Caffe,使用卷积神经网络AlexNet和ResNet对楼梯图片集进行训练和测试.实验得出,ResNet的识别准确率为96.5％,Al...

基于深度学习网络的视频物体识别技术视频物体识别技术是一种应用广泛的人工智能技术，它可以识别视频中的物体并提取出它们的特征，为后续的图像处理和视频分析提供基础数据。近年来，深度学习网络在视频物体识别技术领域得到了广泛应用，其优异的性能和高效的算法使其成为当前视频物体识别技术的主要研究方向。深度学习网络是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它包含多个层次的神经元网络，并通过反向传播算法来训练和优化模型...

基于深度神经网络的物体识别技术研究及应用未识别的网络随着科技的不断发展，人工智能技术已经越来越成熟，其中基于深度学习的神经网络技术得到了广泛的应用，尤其是在物体识别领域。在现代社会中，物体识别技术已经融入了许多领域，如机器人、自动驾驶、安防监控等。本文将探讨基于深度神经网络的物体识别技术，包括其原理、应用及未来发展前景。1、深度学习神经网络技术简介深度学习是一种机器学习的方法，通过构建神经网络来建...

网络安全威胁数据分析报告识别并应对网络攻击风险网络安全是当今社会中一个极其重要的议题。随着科技的迅猛发展，网络攻击的威胁也日益增加，给个人、企业和政府等各个层面带来了巨大的风险。为了保护网络安全，我们需要采取一系列措施来应对不断变化的网络攻击风险。本篇文章将对网络安全威胁数据分析报告的识别和应对网络攻击风险进行探讨。一、网络安全威胁数据分析报告识别网络安全威胁数据分析报告可以帮助我们了解当前网络安...

基于大数据的网络风险识别与预防研究随着互联网的持续发展，网络的手段也在日益翻新，不断地冒出新的案例。对于大多数人来说，网络已经成为了一种常见风险。为了防范网络风险，需要不断探索新的技术手段。近年来，基于大数据的网络风险识别与预防研究愈发受到关注。一、基于大数据的网络风险识别技术大数据对于网络风险识别有着很重要的作用，因为随着信息技术的不断发展和数据存储技术的不断提高...

基于深度神经网络的图像识别技术研究未识别的网络随着人工智能领域的不断发展，深度神经网络已成为图像识别技术的重要组成部分。基于深度神经网络的图像识别技术不仅在医疗、智能交通、安防等领域有着广泛应用，也在互联网领域中大放异彩，成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。在基于深度神经网络的图像识别技术中，深度学习是一项重要的研究领域，基于深度学习的图像识别技术不仅可以快速高效地处理大量数据，还可以自适应地学...