有程序） 第九章? 中文漢字識別用CNN算法與自帶程序作深入研究問題(175分鐘) 107、CNN14_5測試數據路徑與圖像隨機顯示（9分鐘，有程序，網絡上免費試看） 116、CNN14_14總結漢字識別算法及其算法結合思路（8分鐘，有程序） 第十章 ?手寫體數字識別用網絡流行的CNN算法程序(303+2分鐘) 136、CNN15_20cnntrain及cnntest功能及語法（12

基于matlab的CNN的圖像邊緣提取，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。

課程當中詳細介紹了CNN 卷積神經網絡實現圖像識別的代碼，附帶講解了部分原理，評論區有相應的代碼分享，歡迎大家對視頻批評指正。

特征提取：接下來，利用深度學習模型（如卷積神經網絡，CNN）從預處理后的材料圖像中提取特征。CNN通過多層卷積和池化操作，學習圖像的高級特征表示。 模型訓練：將提取到的特征輸入到深度學習模型中進行訓練。訓練過程中，模型會不斷調整參數，以最小化損失函數（如交叉熵損失、均方誤差等）并提高預測準確性。 模型評估：在訓練過程中或訓練完成后，需要對模型進行評估，以檢驗模型性能。

大數據分析和人工智能是當下非常熱門的概念，本次直播將介紹優化軟件modeFRONTIER在相應領域中的一些可用工具及其使用方法，包括聚類算法、分類算法、多元相關分析、維數約簡以及機器學習算法庫等，并介紹一些相關的實際工程CAE應用案例，包括大數據分析及機器學習在車輛氣動設計、高級駕駛輔助等領域的應用，最后還將介紹modeFRONTIER軟件原廠商意大利ESTECO公司的一些前沿探索及未來發展趨勢，例如基于CNN

分類器法（SVM、CNN、LSTM） 三、熱點技術 1. CTC 2. Attention 3. GAN 4. Few-shot 四、車內環境聲識別 1. 邊緣計算工具 2. 兒童哭聲監聽

包括： 1.機器學習技術與深度學習技術的發展歷史和基本原理 2.常見的深度神經網絡模型及其優缺點（DNN, CNN, RNN, GAN, AE） 3.IDAJ公司結合上述各種神經網絡模型在工業設計研發領域的應用案例

第二版程序是先用在場地內生成參數隨機場分布，然后在批量修改inp文件，這么做是考慮集合模型有時候也會作為變量，同時方便進行cnn訓練。 第二版是兼容第一版程序的，第一版程序相對簡單，對于輔助理解隨機場計算過程有較大幫助。

物理引導建模 卷積神經網絡（CNN）、圖神經網絡（GNN）在滲流模擬中的案例介紹 Physics-Informed Neural Networks (PINNs) 基本原理與結構解析 在多孔介質滲流與裂縫流動中的應用舉例 微觀結構構建與圖像處理方法 從CT圖像/圖像生成重建孔隙結構 數據集構建與預處理方法 案例分析與實操分享 AI輔助頁巖氣孔隙流模擬 智能建模在碳封存與地熱中的應用前景