一种基于深度学习特征提取的胃癌蛋白质组学分型框架识别方法.pdf

2025-04-05 约4.53万字 74页立即下载

基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法研究.docx 基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法研究一、引言随着通信技术的快速发展，通信辐射源的识别与特征提取在军事、安全、情报等领域具有极其重要的应用价值。传统的通信辐射源特征提取与个体识别方法往往依赖于人工设计的特征提取算法，然而这种方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的通信环境。近年来，深度学习技术的崛起为通信辐射源特征提取与个体识别提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的通信辐射源特征提取与个体识别方法，为相关领域提供理论支撑和技术支持。二、深度学习理论基础 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过模拟人脑神经元的工作方式，实现对复杂数据的分析和处理。在通信领域，

2025-04-30 约4.35千字 9页立即下载

一种基于自注意力卷积的核糖核酸-蛋白质位点识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114464249 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111669140.4 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人北京工业大学地址 100124

2023-05-04 约7.77千字 8页立即下载

新特征提取方法在真核蛋白质亚细胞定位预测上的应用.pdf 西北工业大学学报Dec．蝥05，篓：2B。． 2005 第23卷第6期 JournalofNorthwestern Polytechnical University V01．23

2018-04-12 约4.22万字 8页立即下载

基于深度学习的声纹特征提取和识别技术研究 .pdf 基于深度学习的声纹特征提取和识别技术研究随着人工智能技术的不断发展，声纹识别技术也愈发成为了热门的研究方向。作为新兴的生物特征识别技术，声纹识别技术因为具备高度准确性、高效性和易用性等优势而备受欢迎。本文将介绍基于深度学习的声纹特征提取和识别技术，并概述一些当前存在的挑战和发展趋势。一、声纹技术原理声纹识别技术是一种生物特征识别技术，其原理是通过分析讲话人的声音信号所产生的语音波形和谐波等特征，从而对讲话人进行认证或识别。声纹识别技术相较于传统的人脸识别和指纹识别技术而言，具备了更为稳定和准确的特征，可以应用于智能语音助手、语音支付、电话银行验证、出入口门禁的开启等众多领域

2024-12-02 约1.52千字 2页立即下载

基于统计学方法的水面目标特征提取与识别方法的研究的开题报告.docx 基于统计学方法的水面目标特征提取与识别方法的研究的开题报告一、研究背景水面目标识别是船只导航、海洋监测、海面救援等领域中的重要问题。目前，水面目标识别方法主要有基于特征工程的方法和基于深度学习的方法。基于特征工程的方法需要手工提取水面目标的特征，而基于深度学习的方法需要大量数据来进行训练。同时，实际应用中，由于图像质量、光线照射、云雾遮挡等因素的影响，水面目标的图像往往存在各种干扰，难以进行准确定位和识别。因此，如何准确提取水面目标的特征，实现鲁棒性强的识别方法成为了该领域的研究热点。二、研究内容本文旨在探索一种基于统计学方法的水面目标特征提取与识别方法。具体研究内容包括以下几个方面：

2023-08-11 约小于1千字 2页立即下载

2025-04-13 约3.35万字 54页立即下载

一种针对相控阵超声未熔合缺陷的特征提取与识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114563473 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210156361.X (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人中国船级社实业有限公司地址 10

2023-05-07 约7.62千字 7页立即下载

基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用关系预测方法.docx 基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用关系预测方法一、引言 蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteractions，PPIs）是生物体内复杂生命活动的重要基础，对于理解细胞功能、疾病机制和药物开发等方面具有极其重要的意义。然而，由于实验方法的限制和实验成本的昂贵，我们难以直接测量出所有的蛋白质相互作用关系。因此，通过计算方法预测蛋白质-蛋白质相互作用关系变得尤为重要。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用关系预测方法逐渐成为研究热点。本文旨在探讨基于深度学习的蛋白质-蛋白质相互作用关系预测方法，以期为相关研究提供参考。二、深度学习在蛋白质

2025-05-02 约5.02千字 10页立即下载

一种基于深度学习的蛋白质质谱数据的分析方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362899 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110425032.6 (22)申请日 2021.04.20 (71)申请人厦门大学地址 36

2023-06-20 约1.91万字 19页立即下载

基于深度学习及特征提取的人脸识别系统设计.pdf 基于深度学习及特征提取的人脸识别系统设计人脸识别系统是一种采用人脸图像识别技术进行身份认证的系统，这种技术在各个行业中有广泛应用，如安防、金融、教育、医疗等领域中，包括出入口控制、考勤、支付等多个方面。目前，基于深度学习及特征提取的人脸识别系统已成为其中的一种主流技术。本文将从技术原理、特征提取、识别模型、系统设计四个角度分别探讨该技术的运用。一、技术原理 1.1深度学习 深度学习是一种机器学习领域中的技术，在大数据环境下采用多层神经网络对数据进行处理，从而得出分类结果。在人脸识别系统中，深度学习技术可用于特征提取和分类器设计。 1.2特征提取 特征提取是指从输入的图像数据中

2024-12-20 约2.18千字 4页立即下载

基于深度学习多特征融合的化合物-蛋白质相互作用预测研究.docx 基于深度学习多特征融合的化合物-蛋白质相互作用预测研究一、引言随着生物信息学和计算化学的快速发展，化合物-蛋白质相互作用的研究已经成为药物发现和生物医学研究的重要领域。这种相互作用对于理解生物体内各种生命活动以及疾病的发生、发展具有重要意义。然而，传统的实验方法在研究化合物与蛋白质的相互作用时，耗时、成本高且效率低下。因此，利用计算方法预测化合物与蛋白质的相互作用，对于加速药物研发和提高药物研发效率具有重要意义。近年来，基于深度学习的多特征融合方法在化合物-蛋白质相互作用预测中得到了广泛应用。本文旨在介绍一种基于深度学习多特征融合的化合物-蛋白质相互作用预测方法，并对其有效性进行验证。二

2025-04-26 约4.82千字 10页立即下载

一种基于深度学习的无牌车识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117423101A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311470136.4 (22)申请日2023.11.07 (71)申请人智慧互通科技股份有限公司地址

2024-01-16 约1.37万字 12页立即下载

一种基于深度学习的水表图像数值识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113011419 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 202110211489.7 (22)申请日 2021.02.25 (71)申请人福建

2023-06-09 约8.93千字 8页立即下载

一种基于深度学习的跨域行人再识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882531 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210554612.X G06V 10/774 (2022.01)

2023-05-15 约2.05万字 16页立即下载