人工智能|深入解析卷积神经网络：原理与运行机制全景
在深度学习的技术体系内，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，缩写为CNN）毫无疑问是最为关键的组成部分之一。依靠其对空间信息出色的解析能力，它在计算机视觉范畴引发了巨大变革——从图像识别、物体定位到语义分割，CNN的应用几乎渗透到了每一个环节。与传统神经网络对数据的"线性处理"方式有所区别，CNN的设计理念源自对人类视觉系统工作机制的借鉴，借助其独具特色的分层架构达成高效的特征抽取与任务判断，其核心长处在于权值共享与局部感受野的设计理念，使模型在应对高维信息时既可以削减
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人工智能学院机器智能研究团队代表性成果综述
团队概况辽宁工程技术大学机器智能研究团队由姜文涛、袁姮、曲海成、邱云飞、刘腊梅、王心霖等研究生导师构成，是我校园林优秀的研究生指导教师队伍。该团队政治立场坚定、人员配置科学、教学业务精通、育人成果突出。团队长期专注于人工智能及其交叉领域，研究方向特点突出，涵盖计算神经科学、深度学习、模式识别、神经网络、计算机视觉、遥感数据分析、智能信息处理、嵌入式系统等多个前沿方向，形成了科研与教学有机融合、理论与实践高度统一的研究体系和人才培养模式。团队在科研创新方面成果斐然，承担了包括国家自然科学基金、中央军委装备发