深度学习在动物生态学中的应用研究

深度学习作为一种新兴的人工智能技术,已在各个领域展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。动物生态学作为一门研究动物与环境相互作用关系的学科,也积极探索并运用深度学习技术,以期提高数据处理和分析的效率,深化对动物行为、物种分布和生态系统等重要问题的理解。本文针对深度学习在动物生态学中的应用进行综述,梳理并总结了目前相关研究的最新进展,为相关领域的未来研究提供参考和启发,促进深度学习在各种动物生态学问题中的应用。     

基于全卷积神经网络的医学图像语义分割研究进展综述

医学图像语义分割是计算机视觉和医疗领域的重要研究方向。基于全卷积神经网络的医学图像分割已经取得了显著进展，并在健康监测、疾病诊断和治疗方面得到广泛应用。文章总结了该领域的主要数据集和评价指标，回顾了现有的研究方法，尤其对于有突出贡献和技术引领的模型进行了详细介绍，并指出了现存的挑战和一系列有前景的研究方向。     

基于TLP模型的智能AGV三维实时路径规划研究

目的为了更好地规划出最优可行路径。方法采用三层规划模型(TLP)改进的三维实时路径规划算法,首先从AGV的控制性能入手,基于现实场景的多重约束设定威胁等级函数,利用TLP和改进RRT优化算法规划出更加平滑的最优路径。结果目标函数及TLP的决策变量可以确保AGV准确到达目标位置。结论实验结果表明,所提算法具有更好的效率与效果。     

基于人工智能的土壤外运管控方案

在污染土壤异位修复的外运过程中,土方车容易发生"跑冒滴漏"的问题,而传统的人工检查方式存在不可靠、不全面、不安全等诸多弊端.通过基于人工智能的图像识别技术,对抓拍的土壤运输车辆外观图像进行智能分析,根据预先设置的标签,可自动识别不合规范的车辆,并及时通知监管方,从而有效地提升管理效率,避免二次污染.     

语义分割评价指标和评价方法综述

深度学习算法在语义分割领域已经取得大量突破,对这些算法的性能评估应选择标准、通用、全面的度量指标,以保证评价的客观性和有效性。通过对当前语义分割评价指标和度量方法进行归纳分析,从像素标记准确性、深度估计误差度量、执行效率、内存占用、鲁棒性等方面进行了多角度阐述,尤其对广泛应用的F1分数、mIoU、mPA、Dice系数、Hausdorff距离等准确性指标进行了详细介绍,并总结了提高分割网络鲁棒性的方法,指出了语义分割实验的要求和当前分割质量评价存在的问题。     

基于本体的汉语时态知识库初步构建研究

在英汉互译的翻译系统中,时态转换还存在诸多的缺陷,汉语时态的确定也是汉语信息处理中的一个难点。本文提出了一种基于OWL来构建汉语时态知识库的方法,在实现知识共享和重用的同时,也提高了翻译效率和准确性。     

Android平台二维码生成技术研究与应用

由于二维码能以图片的形式承载大量的信息,二维码生成技术目前在电子商务、票务系统等领域得到了广泛应用.本文以Android为平台,通过研究Android的摄像和绘图功能,利用二维码的编码和解码原理,对二维码的数据进行获取、解析和编码,实现对二维码的生成和识别两个功能模块,解决了二维码的生成和识别问题.     

喜树碱生物转化优良菌株的筛选及其转化条件初步研究

研究11种菌株对喜树碱的生物转化作用。结果表明,毛霉和禾谷镰刀菌对喜树碱具有生物转化能力;采用玉米粉培养基为转化培养基,毛霉对喜树碱的最佳转化条件为温度30℃,时间96 h,转化浓度150μg/mL,转化初始pH为6。     

基于Golang的函数式编程在软件设计模式中的应用

函数式编程强调数据的映射关系，函数变化只与输入变量有关，不依赖外部系统的数据。这种表达式描述强调程序执行结果的编程模式，非常适合当代复杂软件结构系统的优化管理。越来越多的编程语言开始支持函数式编程开发。软件设计模式是对设计开发中面临的系列问题所给出的具有普遍意义的解决方案，是开发人员长期开发的经验结晶，是经过反复实验的结果。论述了函数式编程的基本原理和主要特征，利用高阶函数特性实现了软件设计模式，优化了代码结构，扩展了功能实现。