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第一章 绪论
1.1机器学习
1.2神经网络
1.3本文安排
第二章 深度学习辅助光学表面的杂质检测
2.1 简介
2.2 理论模型及训练
2.3 卷积神经网络架构下的网络泛化
2.4 讨论
2.5 小结
第三章 深度神经网络求解微分方程
3.1简介
3.2求解微分方程
3.3讨论
3.4小结
第四章 总结与展望
4.1总结
4.2展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果及参与科研的项目
致谢
个人简况及联系方式
声明
张瑶;
山西大学;
机译:通过机器学习解决计算力学中偏微分方程的能量方法:概念,实现和应用
机译:机器学习在数字乐谱的光学音乐识别中的应用
机译:机器学习在健康中的预测分析:在巴西圣保罗的一个用于预测老年人死亡的应用示例机器学习在健康中的预测分析:在一个在圣保罗的用于预测老年人死亡的应用示例
机译:KH_2PO_4晶体中的光学技术杂质检测
机译:使用光学传感器和机器学习技术进行非侵入性体外葡萄糖监测,用于糖尿病应用
机译:常微分方程和布尔网络在6-巯基嘌呤代谢建模中的应用
机译:NIR高光谱图像PET杂质检测杂质检测的基于潜在变量和人工智能方法的比较
机译:线法在椭圆偏微分方程解的应用中的应用(应用de La methode des Lignes a la Resolution D'Equation Differentiales partielles Elliptiques)
机译:基于机器学习的耦合局部微分方程的求解器
机译:偏微分方程模型在图像特征提取与识别中的应用
机译:利用人工智能和机器学习模型来逆转工程从应用程序工件中的应用程序
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