摘要：针对信号处理中噪声干扰问题，本文研究了基于小波变换的信号降噪方法。小波变换具有良好的时频局部化特性，能够有效区分信号和噪声，在信号降噪领域得到了广泛应用

随着网络安全威胁的日益严峻，恶意软件的检测与识别已成为信息安全领域的重要研究课题。传统的基于特征码匹配的检测方法难以应对快速变化的恶意软件变种，而基于深度学习的检测方法能够自动学习恶意软件的深层特征，具有更强的泛化能力。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的PE（PortableExecutable）恶意文件检测识别系统。

随着网络安全威胁的日益严峻，恶意软件的检测与识别已成为信息安全领域的重要研究课题。传统的基于特征码匹配的检测方法难以应对快速变化的恶意软件变种，而基于深度学习的检测方法能够自动学习恶意软件的深层特征，具有更强的泛化能力。本文设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的PE（PortableExecutable）恶意文件检测识别系统。

随着健身和康复训练需求的日益增长，传统的人工指导方式存在成本高、效率低、难以实时反馈等问题。为解决这些问题，本文设计并实现了一种面向健身与康复训练的基于深度学习的人体姿态检测与动作纠正系统。

针对传统中文手写数字识别在多类别汉字数字（“零、一、二、三、四、五、六、七、八、九、十、百、千、万、亿”）上的识别精度与实用性不足问题，本文构建了一套面向 15 类中文数字的深度学习识别系统。首先，整理并标准化多来源手写样本，将数据统一为 64×64 的 RGB 图像格式，并按照训练集、验证集和测试集进行规范化划分，为后续模型训练与评估奠定了高质量数据基础。

随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，手写数学公式的自动识别与计算在智能教育、人机交互等场景中具有重要应用价值。本文围绕“基于深度学习的手写数学公式识别与计算系统设计与实现”这一课题，设计并实现了一套集公式图像输入、字符分割、字符识别及表达式计算于一体的完整系统。

随着人工智能、计算机视觉和大数据技术的飞速发展，传统的人工阅卷方式已经无法满足现代教育对考试评分效率和准确度的高要求。智能答题卡阅卷系统应运而生，成为一种高效且精准的解决方案。通过图像处理与数据分析技术，智能阅卷系统不仅能够自动化识别答题卡中的选项标记，还能通过深度学习等先进算法进行高效评分，大大提高了阅卷速度和准确性。

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中医舌诊作为传统中医诊断的重要手段，广泛应用于临床疾病的识别与判断。舌苔的颜色、形态、厚薄、湿润程度等特征常常是反映人体健康状况的重要信号。随着深度学习技术的飞速发展，利用卷积神经网络（CNN）对舌诊图像进行自动化分析已成为一种前沿的研究方向。本文旨在通过ResNet50与VGG16两种深度卷积神经网络模型，对中医舌诊中的舌苔类型进行诊断与分类，探讨不同模型在舌苔图像处理中的效果与适用性。

摘要：随着可再生能源在微能源网中的高比例接入，其输出功率的不确定性和波动性给系统的稳定运行和经济调度带来了巨大挑战。本文针对光伏与风电发电的不确定性，提出了一种基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略。首先，构建了包含光伏、风电、联合发电单元、电池储能以及电/热/冷负荷的微能源网仿真环境，综合考虑了电价波动、储能约束和设备运行特性。在此基础上，设计了深度确定性策略梯度（DDPG）算法对能量管理