第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 研究问题及意义
1.4 研究方法
1.5 预期研究结果和创新点
第2章 卷积神经网络理论基础
2.1 深度学习与人工智能
2.2 深度学习模型
2.3 卷积神经网络常用结构
2.4 卷积神经网络优点
2.5 TensorFlow概述
2.6 本章小结
第3章 基于卷积神经网络的教学资源整合方法设计
3.1基于卷积神经网络的教学资源整合方法总体设计
3.2 基于卷积神经网络的Arduino器件识别程序设计
3.3 识别准确率的影响因素分析
3.4 Arduino器件学习资源库建设
3.5 本章小结
第4章 Arduino器件识别程序实现与测试
4.1 Arduino器件图像采集
4.2 卷积神经网络的搭建
4.3 调用摄像头实现器件识别
4.4 Arduino器件识别程序在新采集图片上的测试
4.5 Arduino器件识别程序在实际教学环境中的测试一
4.6 Arduino器件识别程序在实际教学环境中的测试二
4.7 本章小结
第5章 Arduino器件识别程序优化
5.1 Arduino器件识别程序识别准确率不高的原因分析
5.2 Arduino器件识别程序优化
5.3 Arduino器件识别程序优化实现
5.4 Arduino器件识别优化程序测试一
5.5 Arduino器件识别优化程序测试二
5.6 本章小结
第6章 研究总结与展望
6.1 研究总结
6.2 研究反思与展望
参考文献
附录
致谢
上海师范大学;