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　　哈工大苏统华老师的英文课件，这个专题讲授智能识别技术，共六个学时。包括的内容包括：1）模式识别的基本概念，模式识别系统的主要组成；2）讨论了线性分类器中的感知机学习和支持向量机理论和方法；3）以手写文字识别应用为背景，介绍了梯度特征提取、学习矢量量化分类器、N元文法等技术；4）给出智能识别理论在生物特征识别以及微软Kinect体感系统中的应用。

　　本文主要介绍如何使用python的TensorFlow2.0深度学习框架搭建一个：岩石样本的智能识别系统，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目来自于第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛的B题：岩石样本的智能识别。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！be365体育平台 不多废话，直接进入正题！

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　　在全球能源互联网的大力推动下,我国交直流电网建设得到快速发展。随着人工智能技术领域的不断革新,采用图像识别等新技术推动电力输电巡检业务发展成为近年来电网行业的重大课题。输电线路运行状态识别智能化工作,主要内容包括输电线路运行状态识别智能化、输电线路缺陷识别智能化、输电线路隐患识别智能化三个方面。传统的模式识别技术,已经无法满足新形势下的输电立体化巡检发展需求。无法高精准的对小部件、复杂背景缺陷、隐患进行识别。亟需自学习能力的人工智能技术,对架空输电线路设备本体缺陷及通道环境内的异常及风险情况进行识别分析。本文围绕这一课题领域,重点研究了输电线路本体装置及通道巡视对象基于人工智能图像识别技术的隐患排查与故障定位技术,并结合先验知识提出输电线路立体巡视模式,以应用模式研究为基础,设计研发了一套输电线路影像数据共享及应用示范系统,快速精准研判故障定位与缺陷类型,进而及时有效的针对性开展消缺及风险隐患排除工作,确保电力系统安全稳定运行。

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　　随着计算机人工智能技术的不断发展， 基于人工智能的各种应用层出不穷， 其中图像识别技术便是生活中应用最为广泛的一种。图 像识别是指利用计算机系统来完成图像匹配识别， 从而适配各种应用的技术，与人类识别相比， 人工智能使其更加精准和高效， 已广泛应用于 国民经济的各个领域。本文从图像识别的流程讲起， 就各种识别方式进行论述， 并对未来的图像识别发展进行了展望