摘要: 手語識別涉及計算機視覺、模式識別、人機交互等領域，具有重要的研究意義與應用價值。深度學習技術的蓬勃發展為更加精準、實時的手語識別帶來了新的機遇。該文綜述了近年來基于深度學習的手語識別技術，從孤立詞與連續語句兩個分支展開詳細的算法闡述與分析。孤立詞識別技術劃分為基于卷積神經網絡(CNN)、3維卷積神經網絡(3D-CNN)和循環神經網絡(RNN) 3種架構的方法；連續語句識別所用模型復雜度更高，通常需要輔助某種長時時序建模算法，按其主體結構分為雙向長短時記憶網絡模型、3維卷積網絡模型和混合模型。歸納總結了目前國內外常用手語數據集，探討了手語識別技術的研究挑戰與發展趨勢，高精度前提下的魯棒性和實用化仍有待于推進。
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摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.
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摘要： 大數據時代,數據呈現維度高、數據量大和增長快等特點。如何有效利用其中蘊含的有價值信息,以實現數據的智能化處理,已成為當前理論和應用的研究熱點。針對現實普遍存在的多義性對象,數據多標簽被提出并被廣泛應用于數據智能化組織。近年來,深度學習在數據特征提取方面呈現出高速、高精度等優異性,使基于深度學習的多標簽生成得到廣泛關注。文中分五大類別總結了最新研究成果,并進一步從數據、關系類型、應用場景、適應性及實驗性能方面對其進行對比和分析,最后探討了多標簽生成面臨的挑戰和未來的研究方向。
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