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  图像识别技术是人工智能的一个重要领域.近年来,深度学习的兴起让图像识别技术越来越实用,特别地, 卷积神经网络(CNN) 被广泛使用. CNN最早可以追溯到20世纪80年代末,其创建是基于20世纪60年代早期的人工神经网络(Artificialneuralnetwork, ANN) 和多层感知机(Multi-layerper-ceptron,MLP).图形处理器(Graphicsprocessingunit,GPU) 崛起以及GPU处理重复性任务的速度使得CNN开始大量投入使用.2012年,计算机视觉智能领域的工作取得了重大的飞跃,Krizhevsky使用DeepCNN赢得了ImageNet竞赛,成为了基于深度学习图像识别技术发展的里程碑事件.经过近几年的研究发展,Deep CNN在目标识别、目标检测、目标分割等任务上都有非常出色的表现,在ImageNet 上, Deep CNN对普通物体的识别已经超越了人类的表现, 特别地,深度学习在文字识别方面也有了长足的进步.相关研究表明,Deep CNN 是一个大型的复杂神经网络,经过海量数据训练后, Deep CNN内部的神经元学会了表达各种具有抽象语义的概念,比如各类目标物的局部肢体,各种各样的表征纹理等,甚至某些神经元能够表达完整的目标物.这些抽象概念分布在神经网络不同层中,并最后形成了对目标物整体的感知.Deep CNN 具有强大的特征归纳能力,能够抽取不同目标的本质特征并进行准确的目标分类.定期检修是一种以时间为基础的预防性检修,根据设备生命周期的规律,事先确定检修等级、检修周期、检修项目等。过了腊八都算年变形金刚5电影完整版视频

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