深度学习在光学显微成像中的应用任务书
2020-02-20 08:39:42
1. 毕业设计(论文)主要内容:
1.理解深度学习基本概念;
2.了解几种基本的神经网络结构;
3.针对显微成像领域的应用设计搭建和训练神经网络,并通过实验最终获得理想的网络输出。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1.查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告;
2.完成不少于5000汉字的与选题相关的外文文献翻译;
3.完成毕业设计计算说明书一份(字数不少于12000汉字);
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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
第1-2周,收集查阅与设计题目相关的资料,选定需要翻译的外文资料;
第3-4周,完成开题报告,进行外文资料的翻译;
第5-7周,根据要求,毕业论文相关内容的总体方案设计;
第8-10周,针对深度学习在显微成像领域的应用设计一个神经网络;
第11-14周,通过实验实现图像的优化;
第15周,撰写毕业设计说明书,准备答辩。
4. 主要参考文献
2.T. Nguyen, Y. Xue, Y. Li, L. Tian, and G. Nehmetallah, “Deep learning approach for Fourier ptychography microscopy,” Opt. Express 26(20), 26470–26484 (2018).
3.Y.Li,Y.Xue,andL.Tian, “Deep speckle correlation: a deep learning approach towards scalable imaging through scattering media,” https://arxiv.org/abs/1806.04139.
4.Y.LeCun,Y.Bengio,andG.Hinton, “Deeplearning,” Nature521(7553),436–444(2015).
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