为提高对虾饲料的利用率，减少养殖成本，提高养殖效益，提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据，通过CNN挖掘输入数据间的内在联系，提取出数据特征信息，利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息，使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性，进一步提升模型的性能。结果表明，本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型，其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明，本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测，可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。

为解决因外来海洋生物领域实体复杂且实体间存在嵌套导致命名实体识别效果较差等问题,提出基于融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元网络(BiGRU)-条件随机场(CRF)网络模型进行外来海洋生物命名实体识别,并构造词向量、词性特征向量等特征作为网络模型的联合输入,以提升网络模型识别效果。结果表明:使用融合多特征向量的CNN-BiGRU-CRF网络模型对外来海洋生物名称实体、时间实体、地名实体3类实体上的命名实体识别结果平均准确率达到了90.62%,平均召回率达到了89.50%,平均F1值达到了90.05%,较传统命名实体识别方法均有较大提高。研究表明,本研究中提出的网络模型可以充分提取文本特征,解决了文本的长距离依赖问题,对外来海洋生物领域的命名实体识别具有较好的识别效果。

近年来，计算机视觉技术迅猛发展，尤其是目标检测领域备受瞩目，目标检测技术在自动驾驶、智能监控、图像搜索等诸多领域有着重要的应用价值，随着深度学习的兴起，全卷积神经网络作为一种强大的模型结构，为目标检测任务带来了新的机遇和挑战。本文将深入剖析基于全卷积神经网络的计算机视觉目标检测算法，包括其核心思想、算法设计及实现流程等方面，为读者提供一个清晰的认识和全面的理解。

以卷积神经网络技术为核心的深度学习点燃了人工智能领域的热情，掀起了新一轮技术革命热潮。本文以卷积神经网络技术为研究对象，从卷积神经网络组成、网络结构特点、权值共享思想等方面，介绍了卷积神经网络的基本概念，结合该技术的特点，设想了其在军事领域的应用场景，为人工智能技术落地应用提供一定参考。

探讨基于深度学习技术在图像识别与优化领域的最新进展。首先介绍了深度学习在图像处理中的重要性及其在提高识别准确度和效率方面的优势。随后讨论了当前主流的深度学习模型及其在图像识别任务中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。进一步分析了优化算法在模型训练和性能提升中的关键作用，如梯度下降和自适应学习率调整。最后，针对图像识别中的挑战和未来发展趋势进行了展望，强调了跨学科合作和大数据驱动的研究方向。

鉴于社会发展下的垃圾总量的不断增加，就如何有效分类垃圾，减少污染，文本提出使用计算机深度学习技术进行垃圾识别检测研究。该方法应用卷积神经网络，基于YOLOv5 模型，融合注意力机制进行特征提取。实验表明该方法能有效识别出可回收垃圾、有害垃圾、其他垃圾，从而验证了该方法的有效性。

通常情况下，传统网络安全工具仅适用于OSI低的层面进行工作，针对于应用层攻击而言并没有太大的安全可靠性。WEB应用防火墙属于使用者同web系统之间的攻击检测单元，其可以显著提升系统数据安全性特征。但是初始发展阶段的应用防火墙无法应对新型攻击方法与模式，基于该应用缺陷，本文搭建出一种基于卷积神经网络的检测方式以及基于支持向量机的检测方式，最后借助于实验方法来验证所提两种方法的正确性与有效性。

针对油田安全生产实际需求，通过视频智能分析，对直接作业环节的安全隐患进行有效的预警，结合盲板抽堵、高处作业、动火作业、动土作业、受限空间、临时用电、起重作业等7种直接作业环节安全规范的具体要求，通过卷积神经网络算法，建立全场景目标物的特征值提取方法，对直接作业现场视频进行结构化处理，提取场景中的各种关键属性，与7类标准结构化模型比对分析

在计算机技术急速发展的社会背景下，视觉任务领域算法要求越来越高，使得推理速度概念的推出。卷积神经网络具有较大的参数量，并且占用计算资源与内存较大，而嵌入式设备的各项功能不能满足相关要求，因此，嵌入式平台的硬件计算需要采用加速推理技术的实现。

本文主要对深度卷积神经网络相关内容进行分析，其中着重探究深度卷积神经网络识别故障结果及处理故障方法。对上述内容分析，有利于提升故障诊断的可靠性、准确率，提升故障处理的效率和质量。通过对上述相关内容的分析，以期为相关工作人员提供参考借鉴。

我们提出了一种双帧神经网络结构，以提高室内场景识别的准确性。视觉几何组（VGG）网络框架由11层网络和13层网络卷积组成。11层网络有8个卷积层、5个池化层和3个全连接层。这个13层结构框架由5个池化层、10个卷积层和3个全连接层组成。前一个网络用于处理全局信息，后一个网络用于处理详细信息。我们可以通过全局和局部组合方法获得更多的图像信息。然后将11类室内场景数据集应用于该网络。通过改变光照条件和拍摄设备，给出了四组对比实验，展示了不同条件下网络结构的识别准确率。从实验结果可以发现，本文研究的多帧算法可以显着提高实验结果的准确性。

机床一旦产生故障对整个生产有很大的影响，本文利用深度卷积神经网络构建模型对电气故障的图像进行训练学习，模型运行过程中，将收集到的图像输入模型内进行样本训练，构建的网络神经系统故障识别系统，并分析其结果与其他诊断故障方法进行对比，综合比较得出，深度卷积神经的应用得出较高的故障排除准确率。

单一的图像是一项具有挑战性但又有意义的任务，已被应用于城市规划和公共安全等多个领域。本文调查了自2017年以来17篇基于卷积神经网络的人群计数算法研究。以所调查的文章提出的卷积神经网络的改进方向作为分类依据，将其大致归类并进行比较和介绍。

深度卷积神经网络是图像分类和图像识别领域取得重大突破的核心所在，本文基于tensorflow平台对深度卷积神经网络模型编程的方法进行了模块划分和模块组合的教学设计，通过把复杂的深度卷积神经网络中的卷积运算划分为不同功能模块的组合，使初学者对深度卷积神经网络的卷积运算提取图像特征的过程和具体代码实现更易于理解和掌握，可有效地提高教学效果。

气路故障诊断是航空发动机预测与健康管理的重要组成部分。通过将气路诊断信息转化为维修操作建议，可以方便工程人员确定发动机需要更换和维修的部件范围，降低维修成本。结合深度学习可以对数据特征进行自动获取的特点，提出了一种基于一维卷积神经网络的气路故障诊断方法；训练的诊断模型在测试集上的准确率达到了98.4%，有较好的诊断效果。

本文基于卷积神经网络的实时目标识别技术，探讨了模型优化、数据增强和硬件加速策略的应用。在保持高精度的前提下，实现实时性是挑战性任务。通过选择合适的网络架构、应用数据增强方法，以及采用硬件加速与优化技术，能够有效提高实时目标识别的性能。案例研究验证了这些方法的有效性。未来的研究应专注于更高效的架构设计和算法优化，以促进实时目标识别技术的进一步发展。

正确的国家版图是国家主权和领土完整的象征，是国家主权的体现形式。我国政府一直非常重视维护国家版图尊严，采取各种有效措施来树立全民的国家版图意识，加强地图市场的监管，整顿和规范地图市场，杜绝错误表示中国版图的地图。“问题地图”在互联网中大量存在，主要为如下几个方面的错误问题：1)阿克赛钦地区；2)藏南地区；3)南海诸岛；4)钓鱼岛、赤尾屿；5)台湾省这五个错误类型。规范地图登载和使用，查处违法违规行为是各级测绘地理信息主管部门职责所在。基于当前需要大量人力对“问题地图”的错误问题进行审核的情况下，提出了一种基于卷积神经网络的多尺度的方法对问题地图进行智能化的判定方法。该智能识别方法可以减少人工的审核时间并且可以减少人工审核带来的出错率，是目前对“问题地图”这一系列问题审核中较方便快捷的方法。