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自动化学科前沿讲座大作业——基于深度学习的工厂人员监测系统设计(江南大学物联网工程学院)

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简介:
本项目为《自动化学科前沿》课程的大作业,旨在设计一套基于深度学习技术的工厂人员监测系统。该系统能够实现对工厂内工作人员的行为进行实时监控与分析,以提高生产效率及安全性。由江南大学物联网工程学院的学生团队完成。 该作业是江南大学物联网工程学院自动化学科前沿讲座的大作业,主题为基于深度学习的工厂人员监测系统设计,仅供参考。

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  • 沿——
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    本项目为《自动化学科前沿》课程的大作业,旨在设计一套基于深度学习技术的工厂人员监测系统。该系统能够实现对工厂内工作人员的行为进行实时监控与分析,以提高生产效率及安全性。由江南大学物联网工程学院的学生团队完成。 该作业是江南大学物联网工程学院自动化学科前沿讲座的大作业,主题为基于深度学习的工厂人员监测系统设计,仅供参考。
  • 技术应用课《机器视觉领域最新进展综述》
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    本课程作业为江南大学物联网工程学院学生完成,旨在通过研究和总结机器视觉领域中深度学习技术的最新发展动态,探讨其在物联网中的潜在应用与挑战。 该资源是江南大学物联网工程学院物联网技术应用大作业《深度学习在机器视觉应用领域的最新研究综述》,主要内容包括收集整理基于深度学习的机器视觉的应用,并进行总结与展望。
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    这是一个包含南开大学人工智能学院学生提交的机器学习课程作业的压缩文件集合,内容涵盖各种项目和实验报告。 第一次作业要求实现感知机算法,并在sklearn中的breast_cancer数据集上进行测试。具体来说,需要手写一个最基础的感知机模型 $y=\text{sign}(\vec{w}\cdot \vec{x} + b)$,其中损失函数定义为误分类点到决策边界的总距离。应使用随机梯度下降法对参数 $\vec{w}$ 和偏置项 $b$ 进行优化。 第二次作业要求实现K近邻算法,并同样在sklearn的breast_cancer数据集上进行测试。具体来说,需要手写一个最基础版本的K近邻模型(无需使用KD树),其中K值可自行选择。 第三次作业任务是实现朴素贝叶斯分类器。需编写最基本的朴素贝叶斯算法来完成这项工作。
  • 智能课
    优质
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的创新性工业物联网智能入侵检测系统,能够有效识别和防御网络攻击,保障了工控系统的安全性和稳定性。 有效识别工业物联网中的入侵攻击行为是一个新的挑战。针对该领域中存在的特征提取能力不足、检测效率低以及适应性差等问题,本段落提出了一种基于深度学习的智能入侵检测方法。首先,在数据处理环节中改进了采样算法以调节少数类别样本的数量,从而提高检测精度;其次,构建了一个堆叠降噪卷积自编码网络来提取关键特征,并结合卷积神经网络和降噪自编码器增强对特征的识别能力;为了防止信息丢失或模糊化,在池化操作上进行了改进,增强了其自适应处理的能力。在模型训练过程中采用Adam算法以获取最优参数。最后,使用NSL-KDD数据集测试所提出方法的效果。 实验结果显示,该方法相比现有的RNN、DBN和IDABCNN的准确率分别提高了3.66%、4.93%和4.6%,同时与未经采样算法处理的SDCAENN对比,在U2R和R2L检测精度上提升了17.57%和3.28%。
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    合肥工业大学举办的信息系统设计讲座旨在探讨和分享最新的信息技术与应用实践,为学生及专业人士提供学习交流平台,提升信息系统的开发和管理能力。 19电信科专业。
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