基于深度学习的多分辨显微关联成像系统设计

显微成像技术作为研究细胞和生物组织的主要工具,对生物医学的发展起到了极大的推动作用。生物样本的复杂化和生物医学领域对时间和空间分辨率的多样化需求决定了单一功能生物成像系统应用的局限性。为满足生物医学领域的多样化需求,解决成像质量与成像时间之间的矛盾,设计了一种基于深度学习的多分辨显微关联成像系统。该系统通过对显微镜进行硬件设计改造和软件处理,将深度学习与关联成像技术有效结合,当采样率仅为60%时,成像系统能够较好地恢复图像细节,大幅降低欠采样带来的噪声,同时显著提升系统成像的时间分辨率。另外,为了满足所设计的小型多分辨显微关联成像系统的实际需求,采用基于重参数化思想的超高效轻量超分网络,在资源受限的设备下实现实时高质量成像。所提出的成像系统可以在保证成像质量的同时显著缩短成像时间和减少内存占用。不同类型生物样本和分辨率板的测试结果进一步表明了系统的鲁棒性和抗噪性能,研究结果对生物医学领域具有重要意义。     

基于深度学习的雷达成像研究进展

深度学习(DL)在语音识别、图像物体识别上取得了卓越的成效,深度学习代替传统处理技术,成为了研究该领域的主要处理方法。在雷达领域,深度学习用于雷达目标识别和分类,也取得了很好的效果,进而,人们试图将深度学习用于雷达成像。本文根据近几年所公开的文献资料,按照雷达成像的特点,分类介绍深度学习用于雷达成像的研究进展;之后,对深度学习用于雷达成像的可行性、样本选取、泛化以及成像质量的评价等开放性问题提出了作者的设想,并对深度学习用于雷达成像进行了展望。     

基于深度学习的荧光显微性能提升（特邀）

荧光显微镜具有对样品损伤小、可特异性成像等优点,是生物医学研究的主流成像手段。随着人工智能技术的快速发展,深度学习在逆问题求解中取得了巨大成功,被广泛应用于诸多领域。近年来,深度学习在荧光显微成像中的应用掀起了一个研究热潮,为荧光显微技术发展提供了性能上的突破与新思路。基于此,首先介绍了深度学习的基本网络模型,然后对基于深度学习的荧光显微成像技术在荧光显微的空间分辨率、图像采集及重建速度、成像通量和成像质量提升方面的应用进行阐述。最后,对目前深度学习在荧光显微成像中的研究进行总结与展望。     

人工智能在音频信号处理中的应用与挑战

随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术的迅猛发展，音频信号处理成为引人瞩目的研究领域。在应用现状方面，它主要聚焦于自适应音频分析与语音识别、音频合成与音乐创作、高级音频增强技术的创新以及实时音频处理与自动化应用的前沿。然而，这一领域也面临着数据隐私和伦理挑战，在解决挑战的过程中，研究提出独特且具有前瞻性的策略。面向多领域数据的跨模态学习与迁移学习，强调强化学习和元学习在实时音频处理中的应用，提出将可解释的深度学习模型与隐私保护技术融合。策略的提出不仅为音频信号处理领域的未来发展指明了方向，也为AI在其他领域的应用提供了有益借鉴。     

人工智能在网络安全中的应用

随着网络技术的不断发展,传统的防御手段已无法满足当前网络安全需求,因此人工智能技术在网络安全领域的应用逐渐成为主流趋势。文章系统阐述了人工智能在网络安全领域的应用,包括基于机器学习的入侵检测系统、深度学习的恶意软件检测系统、人工智能的自动化漏洞挖掘系统、人工智能的智能化网络安全监控系统等,并分析了人工智能在网络安全领域的优势和即将面临的挑战。同时以金融、电子商务和医疗等领域为例,具体阐述了人工智能在不同领域的应用实例和效果,对人工智能在网络安全领域的未来发展方向进行展望,认为人工智能将成为未来网络安全领域的主流技术之一,但仍需要加强对人工智能技术的研究与应用,以解决安全和技术问题。     

面向先进生物医学应用的光声显微成像术（特邀）

光声显微成像（PAM）是一种具有无损、多功能、高分辨率等特点的生物医学成像技术,通过检测光声信号进行图像重建可实现高分辨率和高深度的结构和功能成像,在生命科学、基础医学和医疗诊断中发挥着越来越重要的作用。首先概述光声显微技术的发展背景和原理特点,然后对利用光学增强、声学增强、人工智能增强及光学与声学互补的光声显微成像术促进成像性能提升的方法进行论述,最后讨论当前光声显微技术在生物医学研究中的广泛应用,并对未来技术的发展趋势进行展望。     

深度学习在遥感图像处理中的应用

随着人工智能、大数据的发展,深度学习也越来越广泛地应用于多个领域,极大地促进了遥感图像处理技术的发展.文章介绍了深度学习的主要神经网络模型、遥感技术和遥感图像处理的发展现状,总结了目前深度学习在遥感图像处理中的应用方法.     

深度学习在IP网络优化中的应用

随着新型业务涌现和IP网络技术的不断演进,云网融合步入新阶段,展现出数字化、智能化和服务化的发展特征。其中智能化需要结合相关的人工智能技术,而深度学习和深度强化学习是常用的人工智能算法。图神经网络等技术的发展,也使得深度学习和深度强化学习分别在图信息表示和最优化问题处理方面的能力得到本质提升。IP网络可以用图结构抽象化表示,相关的预测和优化问题可以用深度学习和深度强化学习算法处理和求解。因此阐述了深度学习和深度强化学习在流量预测、网络规划和流量工程3个场景下的相关算法与应用,分析了在实践过程中可能面临的问题与挑战。     

基于深度学习的视频编码发展现状与未来展望

近年来,深度学习技术不仅在人工智能领域取得了巨大成功,也为视频编码领域带来了新的发展机遇。文章从两个方面介绍了深度学习技术在视频编码领域的发展现状,即传统编码框架下深度学习视频编码工具和以深度学习模型为基础的视频编码新框架,并对相关代表性工作进行了详细介绍和性能分析。最后,对深度学习视频编码技术面临的挑战和未来发展方向做了分析和展望。     

“数字图像处理”专刊序

<正>数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。随着计算机、人工智能、深度学习等技术的发展，数字图像处理技术发展迅猛，广泛应用于航空航天、生物医学、通信工程、工业和工程、军事公安、文化艺术和电子商务等领域，未来还将涉及更多的领域，例如智慧城市、智能制造、虚拟现实、增强现实等。     

人工智能辅助的信道估计最新研究进展

作为第六代移动通信发展的主流方向,智能通信正在蓬勃发展中,且初步展示了其与传统通信方法相比的优势。人工智能辅助的信道估计作为智能通信的重要组成,在已有的研究成果中展示了其相比传统信道估计算法的优越性,尤其是基于压缩感知技术、超分辨技术、残差学习等开展的信道估计研究均获得了丰硕的成果。针对人工智能辅助的信道估计技术,结合近来学术界最新研究成果,分别从基于深度卷积神经网络、基于深度循环神经网络、基于超分辨技术、基于压缩感知技术 4 个维度展示了人工智能辅助的信道估计的全貌。最后,对比总结了4类信道估计方法优劣及其未来研究方向,展望了信道估计与深度学习结合的广阔前景。     

人工智能技术在情报侦察领域中的应用与发展

人工智能技术的发展对情报侦察工作产生了深刻影响。目前，基于机器学习、深度学习等技术的人工智能技术应用已经成为情报侦察领域的研究热点。由于情报侦察工作面临大量的未知目标、环境和事件，通过人工智能技术的辅助，能极大地提高情报侦察效率。文中系统梳理了人工智能技术在情报侦察领域的发展现状和趋势，并探讨了人工智能技术对未来情报侦察工作的影响。     

深度学习技术在条纹投影三维成像中的应用

条纹投影（结构光）三维成像是一种广泛使用的三维成像手段。近年来，集成式的三维传感器发展迅速，特别是基于结构光原理的三维传感器件已逐渐成为高端智能手机必不可少的一个重要传感单元。然而随着应用需求的不断增多，人们对条纹投影三维成像这项技术的效率、精度、稳定性等方面的要求也越来越高。同时近年来，深度学习技术的飞速发展已经为光学成像技术的发展开启了一扇新的大门，并且从这扇大门中人们注意到伴随着人工智能概念的引入，条纹投影技术的发展也正在经历着新的突破。首先简要介绍了条纹投影三维成像的基本理论。随后举例分析通过运用深度学习技术，起初基于物理模型的条纹投影技术也可成为一种在“数据”驱动下实现的技术，而且在这种情况下，它展现出了超越传统算法的潜力。最后从神经网络模型、训练数据、训练方法等方面，讨论该领域面临的挑战与未来的研究方向。     

基于深度学习的供应商资质证书智能识别技术研究

随着大数据人工智能的快速发展,机器学习、深度学习和强化学习等技术逐渐广泛应用于企业的业务环境中。供应商证书查验是一项繁重的业务工作,同时也是供应商管理流程中的重要环节。文章旨在研究一种基于深度学习的供应商证书智能识别技术,将证书识别分成可通过OCR机器视觉检测的文本区域和检测后的文字识别部分,实现了非结构化的证书图像转换为结构化文本,以此来提高企业办公效率,降低人力成本。     

边缘智能在轨道交通中的应用：前景与展望

边缘智能作为一项新兴技术,正受到国内外学者的广泛关注,其作为人工智能技术与边缘计算技术的结合,有望促进人工智能技术在各行业的部署,加速产业智能化进程。该文首先介绍了边缘智能技术的基本原理、系统架构及其比较优势,梳理了边缘智能技术的国内外研究现状;分析了边缘智能在轨道交通建设工程、运维调度、智能控制、改造升级的全生命周期应用前景,详述了边缘智能技术在轨道交通过程管理控制、建设现场数据采集分析、信息共享、智能运维、智能调度、自动驾驶系统、列车协同控制及改造升级等全生命周期中的赋能作用。该文随后设计与实现了轨道交通智能运行控制为背景下的边缘智能平台,测试基于深度学习和强化学习的边缘智能应用的功能及性能。最后,归纳了边缘智能技术在轨道交通领域应用的问题与挑战。该文的研究期望为轨道交通领域的边缘智能应用提供有益的借鉴和实践基础。     

智能信号优化系统在交通领域的技术应用

随着社会经济的发展与城市机动车保有量的增长,传统信号优化系统在交通控制领域的应用已无法满足日益增长的交通拥堵矛盾。在人工智能飞速发展的今天,交通管理者希望通过技术革新,推进人工智能与交通信号优化的融合。本系统提出一种基于平行仿真结合强化学习的信号优化算法,突出体现深度强化学习在干线、区域信号协调优化过程中的优势。     

基于人工智能的威胁检测与防护系统

文中针对传统的基于签名匹配的威胁检测系统存在的局限,探讨了人工智能技术在网络安全防护中的应用。通过分析异常检测、恶意软件检测和自动化安全响应3个方面,阐明了机器学习和深度学习模型可以实现对未知威胁的检测和主动防御。研究认为,人工智能驱动的网络安全防护系统代表了技术发展的方向,但还需进一步的数据积累和模型优化,以实现更智能的商业安全产品的开发。     

深度学习在雷达目标检测中的应用综述

雷达目标检测技术能够判断回波信号中目标存在与否,并提取目标位置信息。随着雷达图像质量的提升和人工智能技术的发展,利用雷达图像数据通过深度学习方法实现雷达目标检测功能成为一种新的思路。该文首先从雷达目标检测原理入手,对传统和现代两类检测方法进行了梳理,分析了各类检测方法的特点及适用性。然后针对现代雷达回波信号复杂性增大导致传统检测方法统计建模难的问题和机器学习方法特征提取难度大的问题,对深度学习目标检测方法进行了归纳,主要从深度学习算法、雷达回波图像数据类型和应用场景三个方面进行总结。最后分析了深度学习在雷达目标检测应用中面临的挑战,展望了未来的发展趋势。