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基于TensorFlow框架的多元异构网络安全入侵检测系统设计 被引量:1
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作者 朱敏 《微电子学与计算机》 2025年第4期78-87,共10页
针对多元异构网络的结构复杂、节点数量多等特点,设计了一种基于张量流(Tensor Flow)框架的多元异构网络安全入侵检测系统。该系统改装数据采集器、处理器和微控制器,优化硬件系统,同时从物理结构和逻辑结构两个方面构建系统数据库。考... 针对多元异构网络的结构复杂、节点数量多等特点,设计了一种基于张量流(Tensor Flow)框架的多元异构网络安全入侵检测系统。该系统改装数据采集器、处理器和微控制器,优化硬件系统,同时从物理结构和逻辑结构两个方面构建系统数据库。考虑不同入侵类型的作用原理,设置网络安全入侵检测标准。在生成检测引擎后,通过捕获多元异构网络的实时运行数据,并利用TensorFlow框架提取网络运行特征。通过对特征的匹配度分析,获取关于入侵状态与类型的检测结果,从而实现多元异构网络的安全入侵检测。经过系统测试,实验结果表明,入侵状态的漏检率和入侵类型的误检率分别降低了0.6%和0.4%,入侵强度检测误差也减少了约0.05。 展开更多
关键词 tensorflow框架 多元异构网络 网络安全 网络入侵检测
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基于动态tiling和tensorflow的深度学习端到端优化方法
2
作者 龙君芳 黄文秀 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2025年第2期38-42,共5页
当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用... 当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用动态tiling和数据布局优化技术,为不同类型的卷积层提供较高的计算效率。并利用完全流水线式的软硬件集成流程,将本框架进一步集成到TensorFlow框架内。实验采用了用于人类姿态识别的OpenPose作为实验网络。实验结果表明,使用最优tiling因子,能够得到6倍左右的性能改善。使用两级流水线处理时,可以实现最高5倍加速,最终性能为22.7 FPS。 展开更多
关键词 卷积神经网络 tensorflow FPGA 动态tiling 数据布局
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基于TensorFlow框架的能力评估系统设计与实现
3
作者 牛君 《电脑知识与技术》 2025年第15期28-30,共3页
本研究构建了一个基于TensorFlow框架的学前教育能力评估系统,融合了学生考核成绩、实践表现和课堂行为等多源数据,通过LSTM深度学习模型实现能力画像构建、动态监控及趋势预测,支持个性化教学设计与反馈。系统采用TensorFlow Serving... 本研究构建了一个基于TensorFlow框架的学前教育能力评估系统,融合了学生考核成绩、实践表现和课堂行为等多源数据,通过LSTM深度学习模型实现能力画像构建、动态监控及趋势预测,支持个性化教学设计与反馈。系统采用TensorFlow Serving提供实时预测服务,并通过Kubernetes和Kafka架构确保高并发场景下的系统稳定性和数据一致性。实验结果表明,系统在预测能力方面达到了平均绝对误差(MAE)为4.1%的精度,评估报告生成时间小于5秒,在线服务可用性高达99.97%。本研究的创新点在于结合了独特的多源数据特征提取方法与LSTM优化架构,在提高学前教育评估科学性与个性化方面取得了显著成效。 展开更多
关键词 tensorflow框架 学前教育 保育与教育能力 能力评估
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基于TensorFlow的RNN情感分析方法研究
4
作者 余海林 《电脑编程技巧与维护》 2025年第8期123-125,132,共4页
伴随网络平台与电商行业的迅猛发展,情感分析作为文本分析的关键职能,普遍应用于舆论监测、顾客意见解析及商品评分领域。基于词袋模型或TF-IDF的传统情感分析方法,存在文本上下文理解能力不足的问题,限制了其在实际应用中的效果。为了... 伴随网络平台与电商行业的迅猛发展,情感分析作为文本分析的关键职能,普遍应用于舆论监测、顾客意见解析及商品评分领域。基于词袋模型或TF-IDF的传统情感分析方法,存在文本上下文理解能力不足的问题,限制了其在实际应用中的效果。为了解决这一问题,采用TensorFlow框架和循环神经网络(RNN)模型,通过对比几种模型,实现了对文本情感的自动分类。实验结果显示,RNN模型的精准度可以达到95%以上,可以为电商等行业提供更准确的分析功能。 展开更多
关键词 情感分析 循环神经网络 tensorflow框架 建模能力 舆情分析
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TensorFlow人脸识别技术在采煤工作面的应用研究 被引量:5
5
作者 毛自新 王添 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第S01期78-81,109,共5页
煤矿环境复杂,传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约,难以准确识别人脸。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架,级联网络框架包括P-Net,R-Net,O-Net三个不同阶段的深度卷积网络,通过P-Net的候选窗口筛选、... 煤矿环境复杂,传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约,难以准确识别人脸。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架,级联网络框架包括P-Net,R-Net,O-Net三个不同阶段的深度卷积网络,通过P-Net的候选窗口筛选、R-Net的迭代优化和O-Net的关键点确认,逐步预测人脸和关键点的位置,有效提升了人脸识别性能。并对深度学习网络框架进行了优化:通过减少滤波器数量和改变尺寸,在减小计算负担的同时提高了性能。在FDDB和CelebA-Masked等数据集的实验验证结果表明,与传统方法相比,多层级联架构在准确率上均具有显著优势,证明了其在复杂煤矿环境下的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 采煤工作面 人脸识别 级联网络框架 身份认证 深度学习 人脸关键点检测 tensorflow
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基于项目式教学的程序设计类课程翻转课堂教学案例——以TensorFlow应用与开发课程为例 被引量:7
6
作者 李铮铮 贾金娜 +1 位作者 姜彦民 赵金剑 《计算机教育》 2024年第2期100-105,共6页
针对程序设计类课程教学中存在的问题,深入分析“项目式+翻转课堂”的教学模式与程序设计类课程的契合关系,以“MNIST手写数字识别”项目为例,阐述“项目式+翻转课堂”教学模式的设计和评价方式,介绍基于项目式教学的翻转课堂构建过程,... 针对程序设计类课程教学中存在的问题,深入分析“项目式+翻转课堂”的教学模式与程序设计类课程的契合关系,以“MNIST手写数字识别”项目为例,阐述“项目式+翻转课堂”教学模式的设计和评价方式,介绍基于项目式教学的翻转课堂构建过程,最后通过问卷调查分析说明教学效果。 展开更多
关键词 项目式教学 程序设计 翻转课堂 tensorflow
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基于TensorFlow和CNN模型的验证码识别研究 被引量:3
7
作者 马凯 贺晓松 《现代信息科技》 2024年第13期65-69,共5页
针对传统机器学习中应用于多位字符验证码的分割识别方法具有整体准确率低、泛化能力不足的问题,提出一种高效通用的识别方法。设计基于CNN模型的端到端字符型验证码识别流程,使用TensorFlow框架实现流程的数据训练和效果验证。该方法... 针对传统机器学习中应用于多位字符验证码的分割识别方法具有整体准确率低、泛化能力不足的问题,提出一种高效通用的识别方法。设计基于CNN模型的端到端字符型验证码识别流程,使用TensorFlow框架实现流程的数据训练和效果验证。该方法可以高效地识别出字符型验证码,其平均准确率为95%以上,输入整张图片,直接输出整体识别结果,具有更强的通用性。使用CNN模型识别多位字符验证码相比于传统机器学习方法具有更高的准确率和通用性。 展开更多
关键词 验证码识别 tensorflow CNN 端到端
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基于TensorFlow的垃圾图像分类研究 被引量:1
8
作者 曲明阳 张岳 《现代信息科技》 2024年第5期115-119,共5页
研究如何利用TensorFlow对垃圾图像进行分类。采用卷积神经网络(CNN)作为主要方法,通过在大型数据集上进行训练和微调,实现了对不同类型垃圾图像的准确分类。研究结果表明,提出的模型在测试集上表现卓越,整体分类准确率超过90%。此外,... 研究如何利用TensorFlow对垃圾图像进行分类。采用卷积神经网络(CNN)作为主要方法,通过在大型数据集上进行训练和微调,实现了对不同类型垃圾图像的准确分类。研究结果表明,提出的模型在测试集上表现卓越,整体分类准确率超过90%。此外,通过对模型进行可视化分析,揭示了其对图像特征的学习方式,进一步深化了对分类过程的理解。总而言之,基于TensorFlow的深度学习方法在垃圾图像分类领域具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 tensorflow 垃圾分类 PYTHON 卷积神经网络 注意力机制
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基于TensorFlow的企业审批流程填报内容质量优化
9
作者 窦岳诚 《科技视界》 2024年第36期21-24,共4页
文章聚焦企业运营中的审批流程,指出审批填报内容质量对审批准确性、效率和决策科学性的重要性。分析了当前企业审批填报内容存在的质量问题。以TensorFlow为工具,阐述了构建企业流程审批模型的训练步骤,涵盖数据收集渠道与方法、清理... 文章聚焦企业运营中的审批流程,指出审批填报内容质量对审批准确性、效率和决策科学性的重要性。分析了当前企业审批填报内容存在的质量问题。以TensorFlow为工具,阐述了构建企业流程审批模型的训练步骤,涵盖数据收集渠道与方法、清理与预处理、标注、划分数据集、模型训练、评估等环节。该方法能有效提高审批填报内容的质量评估准确性和效率,为企业审批流程智能化改进提供技术支撑。 展开更多
关键词 tensorflow 审批流程 准确性 模型训练
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基于TensorFlow平台的遥感图像分类识别技术研究
10
作者 熊国华 《数码设计(电子版)》 2024年第3期0116-0118,共3页
遥感图像是一种重要的地球观测数据,广泛应用于环境监测、资源调查和城市规划等领域。遥感图像分类对于遥感图像处理至关重要,分类的核心任务主要是按照类别将遥感图像中的像素点进行划分。传统的遥感图像分类方法主要基于人工提取特征... 遥感图像是一种重要的地球观测数据,广泛应用于环境监测、资源调查和城市规划等领域。遥感图像分类对于遥感图像处理至关重要,分类的核心任务主要是按照类别将遥感图像中的像素点进行划分。传统的遥感图像分类方法主要基于人工提取特征和机器学习算法,但是这些方法存在特征提取难、分类效果差等问题。随着深度学习技术日益完善,如何利用深度学习技术进行遥感图像分类逐渐成为研究热点,TensorFlow作为一种流行的深度学习框架,提供了丰富的工具和资源,为构建高效的图像识别系统提供了便利。本文将重点探讨利用TensorFlow平台在图像识别中的应用与研究,包括系统架构、数据准备、模型训练和优化等方面的内容。 展开更多
关键词 遥感图像 tensorflow 图像分类
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基于TensorFlow机器学习的交流输电线路故障辨识方法
11
作者 张浩然 《水电站机电技术》 2024年第4期37-39,54,共4页
交流输电线路在电力系统中起着关键的作用,影响着国家工业发展和人民的经济生活。尽管直流输电技术越来越完善,但交流输电方式在高压输电和低压配电中仍然举足轻重。因此当交流输电线路发生故障时,如何快速且准确的识别出故障类型进而... 交流输电线路在电力系统中起着关键的作用,影响着国家工业发展和人民的经济生活。尽管直流输电技术越来越完善,但交流输电方式在高压输电和低压配电中仍然举足轻重。因此当交流输电线路发生故障时,如何快速且准确的识别出故障类型进而进行相应故障处理,对于提高电网可靠性,减少经济损失具有很高的实际意义的。本文搭建了TensorFlow机器学习平台,通过电磁暂态仿真模型软件测试出训练数据和测试数据,研究基于相关算法的三相交流线路短路故障辨识的方法。希望通过TensorFlow这个深度学习平台,探索出较为成熟的交流线路短路故障识别方法,并以此为出发点应用在电力系统的各个环节中。 展开更多
关键词 交流输电线路 机器学习 tensorflow 短路故障类型识别
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基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发 被引量:13
12
作者 张胜茂 刘洋 +3 位作者 樊伟 邹国华 张衡 杨胜龙 《渔业现代化》 CSCD 2020年第2期60-67,共8页
近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用... 近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP。经过80种鱼类1620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms。使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价。 展开更多
关键词 水族馆 目标检测 tensorflow APP
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机器学习在图书馆应用初探:以TensorFlow为例 被引量:33
13
作者 郭利敏 刘炜 +1 位作者 吴佩娟 张磊 《大学图书馆学报》 CSSCI 北大核心 2017年第6期31-40,共10页
机器学习是人工智能的重要分支,TensorFlow是谷歌第二代开源人工智能机器学习平台。此文重点介绍机器学习(主要是深度神经网络)的基本原理和利用TensorFlow进行机器学习的基本方法,探讨在图书馆领域应用的可能和场景。以《全国报刊索引... 机器学习是人工智能的重要分支,TensorFlow是谷歌第二代开源人工智能机器学习平台。此文重点介绍机器学习(主要是深度神经网络)的基本原理和利用TensorFlow进行机器学习的基本方法,探讨在图书馆领域应用的可能和场景。以《全国报刊索引》的自动分类问题作为实验对象,利用两台图形工作站,建立了TensorFlow深度学习模型,通过设定参数和阈值、系统调优等工作,实践了应用TensorFlow的完整过程,论证了其可行性。实验通过对170万余条题录数据进行训练和测试,克服了报刊索引数据过于简单与中国图书馆分类法的类目过于细致之间的矛盾,实现了大类近80%和四级分类总体近70%的准确率(其中TP类达到91%),得出基本可代替人工分类流程的结论,为全国报刊索引的分类流程的半自动化提供有力工具,从而可望大大节省人力成本。下一步将继续利用TensorFlow的优化功能,结合更多的字段属性,进行系统调优,力争做到自动分类90%以上的准确率。 展开更多
关键词 智慧图书馆 人工智能 机器学习 'tensorflow 自动分类 神经网络
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TensorFlow在图像识别系统中的应用 被引量:31
14
作者 邢艳芳 段红秀 何光威 《计算机技术与发展》 2019年第5期192-196,共5页
人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google... 人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google人工智能系统TensorFlow的深度学习开发平台,可以快速搭建出深度可分离卷积神经网络。文中采用MobileNet模型,Ubuntu16.04开源Linux操作系统,CUDA9.0运算平台,cuDNN7.0.5并行架构,设计Python爬虫程序构建数据集,运用TensorBoard对模型进行可视化。通过对此类模型进行重建和训练,保存训练完成的模型,对图像实现了较高准确度的识别。完成在不同迭代次数下模型性能的测试和分析,通过与Inception_v3模型的准确度与迭代周期进行对比,表明MobileNet在移动端、嵌入端以及网络规模大小和内存限制时具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 图像识别 tensorflow 深度可分离卷积神经网络 MobileNet
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谷歌TensorFlow机器学习框架及应用 被引量:76
15
作者 章敏敏 徐和平 +2 位作者 王晓洁 周梦昀 洪淑月 《微型机与应用》 2017年第10期58-60,共3页
TensorFlow是谷歌的第二代开源的人工智能学习系统,是用来实现神经网络的内置框架学习软件库。目前,TensorFlow机器学习已经成为了一个研究热点。由基本的机器学习算法入手,简析机器学习算法与TensorFlow框架,并通过在Linux系统下搭建环... TensorFlow是谷歌的第二代开源的人工智能学习系统,是用来实现神经网络的内置框架学习软件库。目前,TensorFlow机器学习已经成为了一个研究热点。由基本的机器学习算法入手,简析机器学习算法与TensorFlow框架,并通过在Linux系统下搭建环境,仿真手写字符识别的TensorFlow模型,实现手写字符的识别,从而实现TensorFlow机器学习框架的学习与应用。 展开更多
关键词 tensorflow 机器学习 应用
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基于TensorFlow的深度神经网络优化方法研究 被引量:8
16
作者 王保敏 王睿 +1 位作者 阮进军 慈尚 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2021年第6期71-74,94,共5页
深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训... 深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训练过程中可能出现的异常值,增强深度神经网络模型在未知数据上的健壮性.仿真实验结果显示优化方法有效可行. 展开更多
关键词 深度神经网络 正则化 滑动平均算法 tensorflow
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TensorFlow Lite:端侧机器学习框架 被引量:29
17
作者 李双峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1839-1853,共15页
TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学... TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学习无处不在.介绍了端侧机器学习的浪潮、挑战和典型应用;TFLite的起源和系统架构;TFLite的最佳实践,以及适合初学者的工具链;展望了未来的发展方向. 展开更多
关键词 机器学习 端侧机器学习 tensorflow tensorflow Lite TFLite 移动 物联网
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TensorFlow架构与实现机制的研究 被引量:23
18
作者 费宁 张浩然 《计算机技术与发展》 2019年第9期31-34,共4页
在大数据时代,云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展不仅使得机器学习和深度人工智能有了更为广阔的应用空间,也激发了人工智能框架的快速迭代和部署。TensorFlow是Google发布的开放源代码的深度学习平台,已经在工业界有了广泛的... 在大数据时代,云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展不仅使得机器学习和深度人工智能有了更为广阔的应用空间,也激发了人工智能框架的快速迭代和部署。TensorFlow是Google发布的开放源代码的深度学习平台,已经在工业界有了广泛的应用。文中从TensorFlow平台的设计理念出发,分析了平台的框架和基本结构,对每个模块的功能和应用做了详尽阐述。在此基础上,通过建立一个多层深度学习神经网络,分析了输入层、隐藏层、输出层及激励函数的构建方法。最后在对TensorFlow实例运行和调试的基础上,演示了通过TensorBoard跟踪程序运行状态和参数调制的方法,给出了一维数据和多维数据的可视化结果。研究表明,相比较其他学术界的人工智能平台,TensorFlow有着更好的生态系统,支持更多的硬件架构,具备了一定的实用基础。 展开更多
关键词 tensorflow 神经网络 数据流图 节点
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TensorFlow平台下基于深度学习的数字识别 被引量:13
19
作者 靳涛 张永爱 《信息技术与网络安全》 2018年第4期74-78,共5页
TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有... TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有良好的效果,对输入图像的旋转、扭曲、变形具有良好的鲁棒性,并且不用对图像进行预处理,简化了图像识别的步骤。在TensorFlow平台上,搭建了一个卷积神经网络模型,利用MNIST数据集对模型进行训练及测试,最终测试能达到99%的识别率。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 tensorflow
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基于TensorFlow深度学习框架的卷积神经网络研究 被引量:39
20
作者 袁文翠 孔雪 《微型电脑应用》 2018年第2期29-32,共4页
卷积神经网络是一种基于多层监督学习的人工神经网络由于其较好的容错性、自适应性和权值共享等特点,而被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。就将基于Google发布的人工智能系统TensorFlow,通过构建CNN卷积神经网络模型进行手写数字识... 卷积神经网络是一种基于多层监督学习的人工神经网络由于其较好的容错性、自适应性和权值共享等特点,而被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。就将基于Google发布的人工智能系统TensorFlow,通过构建CNN卷积神经网络模型进行手写数字识别,并对目标函数和激活函数进行优化来提高模型精准度,运用Tensorboard对模型进行可视化。 展开更多
关键词 图像识别 tensorflow 卷积神经网络
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