本研究设计并实现了一种基于深度学习的车牌识别系统，旨在提升复杂场景下车牌检测与识别的准确率与鲁棒性，系统采用YOLOv5算法实现车牌定位...

近年来，基于深度学习的图像识别技术已成为智能安防领域的核心驱动力，通过卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如YOLO、Faster R...

深度学习模型的解释性研究是当前AI领域的重要课题，其核心在于解决"黑箱"模型的决策透明性问题，本文探讨了该研究的学术价值与实践意义：解释...

深度学习超参数调优是提升模型性能的关键步骤，通常包括以下流程：首先明确目标（如准确率、损失函数），确定需调优的超参数（如学习率、批量大小...

深度学习正成为推动创新研究的重要驱动力，尤其在毕业生AI论文实验设计中展现出显著价值，本文系统阐述了深度学习研究的科学方法论与实践指南，...