深度学习在图像去雾中的应用

<align=left> 人的视觉系统并不需依赖这些显式的特征变换，便可以很好地估计雾的浓度和场景的深度。<b>DehazeNet</b>是一个特殊设计的深度卷积网络，利用深度学习去智能地学习雾霾特征，解决手工特征设计的难点和痛点。</align> <align=center>909</align>

基于图神经网络的稀疏结构学习在文档分类中的应用

由句子级词同现图的断开并集生成的。模型收集了一组可训练的连接句子间不相连词的边，利用结构学习对动态上下文依赖的边进行稀疏选取。具有稀疏结构的图可以通过GNN联合利用文档中的局部和全局上下文信息。在归纳学习中，将改进后的文档图进一步输入到一个通用的读出函数中，以端到端方式进行图级分

5G在医疗领域的应用：远程诊疗与智能健康

总之，5G技术正深刻地改变着我们的生活方式，特别是在医疗健康领域。它不仅提高了医疗服务的质量和效率，还促进了医疗资源的合理分配，为实现全民健康覆盖提供了强有力的技术支撑。随着5G技术的不断成熟与发展，我们有理由相信，一个更加智能、高效的医疗健康时代正在向我们走来。

图神经网络与深度学习在智能交通中的应用：综述Survey

GCN），深度学习，智能交通深度学习在计算机视觉和自然语言处理上的成功激发了学者将深度学习应用于交通领域的研究热情。传统上，很多工作将交通网络建模为网格或者分段，但很多交通网络本质上是图的结构，非图结构建模会导致某些有用的空间信息的丢失。最近，将深度学习扩展到图结构上的工作越来越多，这些技术被统称为图神经网络

Deep Learning（深度学习） CNN的结构

其他特征的位置被近似地保留下来，它的精确位置就变得没有那么重要了。2 、特征映射。网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的，每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享 相同的突触权值集，这种结构形式具有如下的有益效果：a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过

资料学习 - 面向健康的个人知识图谱应用

论文《Applying Personal Knowledge Graphs to Health》在个人健康场景下知识图谱的应用进行了分析，其阐述如下：封装个人健康信息的知识图，或个人健康知识图(PHKG)，可以帮助在知识驱动的系统中实现个性化的医疗保健。在本文中，我们对围绕PHK

利用modelarts可视化技术在深度学习的应用

Notebook以及MindInsight的使用”， 利用MindInsight提供的可视化功能实现深度学习的参数可视化/中间结果/输出结果的可视化等功能（文档中给出的代码仅做参考）。4.撰写实验报告，展示实验结果，阐述可视化技术在深度学习中的作用以及意义。实验内容实验简介学习使用Model Art

使用Python实现深度学习模型：智能心理健康评估

单，但它展示了深度学习在心理健康评估中的潜力。实际应用中，我们可以使用更复杂的模型和更大的数据集，以提高预测的准确性和可靠性。 结论 深度学习在智能心理健康评估中具有广泛的应用前景。通过使用Python和深度学习库，我们可以构建高效的模型，实时评估个体的心理健康状况，并在异常情

使用Python实现深度学习模型：智能医疗与健康管理

介绍 在现代医疗与健康管理中，深度学习技术可以帮助进行疾病预测、图像诊断、个性化治疗等。本文将介绍如何使用Python和深度学习库TensorFlow与Keras来构建一个简单的疾病预测模型。 环境准备 首先，我们需要安装必要的Python库： pip install tensorflow

深度学习GoogLeNet结构

深度学习在物理层信号处理中的应用研究

来预测发送的数据。在MIMO中检测中，基于贝叶斯最优检测器的迭代方法已经被证实有较优的性能和中等的计算复杂度。但在很多更复杂的环境下，未知的信道分布条件将限制这种检测器的效果。利用深度学习算法，可以根据一定的输入数据来恢复模型参数，从而提高检测器的自适应能力。同时，在一些情况下，

图像处理技术在环境监测中的应用

实现水质监测与保护。 V. 技术发展趋势 1. 深度学习在图像处理中的应用 随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）等模型在图像处理中的应用将更加广泛。深度学习模型通过学习大量数据中的特征，能够提高图像的特征提取和识别的准确性。在环境监测中，这意味着更精准的目标检测

深度学习在超分图像重建中的应用

像，可能存在许多不同的高分辨率图像与之对应，因此通常在求解高分辨率图像时会加一个先验信息进行规范化约束。在传统的方法中，这个先验信息可以通过若干成对出现的低-高分辨率图像的实例中学到。而基于深度学习的SR通过神经网络直接学习分辨率图像到高分辨率图像的端到端的映射函数。</alig

深度学习技术在测井数据预测与模拟中的应用

代码示例只是一个基础的实现，实际应用中可以根据具体需求对模型进行优化和调整。深度学习技术的发展为测井数据分析和油藏评估提供了更强大的工具和方法，但也需要结合实际情况和领域知识进行综合分析和判断。 希望本文对于对深度学习技术在测井数据预测与模拟中的应用感兴趣的读者提供了一些启示和帮助。深度学习的

药物结合结构预测的几何深度学习

ii)配体结合姿势和方向。与传统和最近的基线相比，EquiBind实现了显著的加速和更好的质量。此外，我们还展示了在以增加运行时间为代价将其与现有的微调技术结合使用时的额外改进。最后，我们提出了一种新颖的、快速的微调模型，该模型根据给定输入原子点云的von Mises角距离的封闭全局极小值来调整配