论文研究 利用重力数据的Euler反卷积对肯尼亚Eburru地区的地热结构进行深度估计

贫困一直是世界各国政府和研究人员关注的主题之一，特别是在发展中国家。遥感图像由于其大范围的观测，及时性和周期性而被广泛用于贫困评估中。在这项研究中，我们探索卷积神经网络（CNN）结合遥感图像在区域贫困

神经网络是一种模拟生物学神经的机器学习模型,数据来源于输入层并流经具有各种激活阈值的节点。 递归神经网络是一种在输入被理解之前保持其内部记忆的神经网络,所以它们可以进行数据流中时间依赖的结构的学习。

卷积操作，反卷积操作，池化操作，带孔卷积的介绍及简单理解

使用pytorch演示卷积，反卷积，池化等运算。。。。。。

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述，然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成，在图像、语音等领域得到了成功应用

伊朗中东部微板块（CEIM）奈恩以北的中生代混杂岩混杂岩，由蛇纹岩化的超镁铁质岩，哈兹伯格岩，榴辉岩，辉长岩，橄榄岩，浮游石灰岩和其他碳酸盐岩组成。 这个沙漠地区的绝佳和广阔的曝光非常适合使用遥感技术

近年来，CNN卷积神经网络在计算机视觉领域中成为越来越热门的技术，它可以对图像进行分类、识别和分割等任务。本文将介绍如何利用CNN卷积神经网络对染色血液细胞进行分类，并介绍其重要性和应用场景。我们将详

针对图像识别算法中图像集上几何曲面的特定分类会导致判别信息丢失的问题,提出一种融合卷积神经网络的改进型迭代深度学习算法(IIDLA)。该算法采用混合卷积网进行底层的平移不变特征学习,以层次化的方式迭代

针对现有分布式构件技术的不足，提出一种利用WebService技术对Internet上广泛分布的各种异构构件资源进行有效组织的模型，并在此模型基础上，进一步给出了一种构件资源的有效组织机制。通过原型系

由于模式识别已在机器和人类中广泛使用,因此在各个领域都进行了巨大的研究。 以前,与优化算法相比,用于研究模式识别问题的传统方法不足以准确识别模式。 在这项研究中,我们采用了两种传统的方法来检测图像中每