Deep Learning Applications in Computer Vision Signals and Networks: A Comprehensive Guide to Overcoming Challenges in Real-World Scenarios As technology continues to advance at an unprecedented pace, it is essential to understand the process of technological evolution and its impact on humanity's survival. This book provides a comprehensive guide to deep learning applications in computer vision signals and networks, highlighting the challenges and solutions to overcome them in real-world scenarios. With the increasing demand for automation and efficiency in various industries, deep learning algorithms have been widely adopted to address complex problems in computer vision, signal processing, and network analysis. However, the complexity of real-world environments and resource limitations pose significant challenges to developers and engineers. This book offers case studies and practical examples to help designers apply deep learning techniques effectively in solving real-world problems. Part I: AI Vision Applications The first part of the book focuses on AI vision applications, featuring case studies in plant disease diagnostics, PM2. 5 concentration estimation, surface defect detection, and ship plate identification. These applications demonstrate the potential of deep learning models in addressing critical issues in agriculture, environmental monitoring, and quality control. The chapters in this section provide insights into the challenges faced by engineers and developers in these areas and how they were addressed using deep learning techniques. Part II: Signal Processing Applications The second part of the book explores deep learning applications in signal processing, including time series classification, broadlearning-based signal modulation recognition, and graph neural network (GNN) based modulation recognition. These applications showcase the versatility of deep learning models in analyzing and processing signals in various fields, such as finance, healthcare, and communication networks.

Приложения для глубокого обучения в сигналах и сетях компьютерного зрения: всеобъемлющее руководство по преодолению проблем в реальных сценариях Поскольку технология продолжает развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс технологической эволюции и его влияние на выживание человечества. Эта книга содержит исчерпывающее руководство по приложениям глубокого обучения в сигналах компьютерного зрения и сетях, освещая проблемы и решения для их преодоления в реальных сценариях. С ростом спроса на автоматизацию и эффективность в различных отраслях широко используются алгоритмы глубокого обучения для решения сложных проблем в области компьютерного зрения, обработки сигналов и анализа сетей. Однако сложность реальных сред и ограниченность ресурсов создают серьезные проблемы для разработчиков и инженеров. Эта книга предлагает тематические исследования и практические примеры, чтобы помочь дизайнерам эффективно применять методы глубокого обучения при решении реальных проблем. Часть I: Приложения искусственного интеллекта для зрения Первая часть книги посвящена приложениям искусственного интеллекта для зрения, включая тематические исследования в области диагностики заболеваний растений, PM2. 5 оценка концентрации, обнаружение поверхностных дефектов и идентификация судовых плит. Эти приложения демонстрируют потенциал моделей глубокого обучения в решении критических проблем в сельском хозяйстве, мониторинге окружающей среды и контроле качества. Главы этого раздела дают представление о проблемах, с которыми сталкиваются инженеры и разработчики в этих областях, и о том, как они решались с помощью методов глубокого обучения. Часть II: Приложения обработки сигналов Во второй части книги рассматриваются приложения глубокого обучения в обработке сигналов, включая классификацию временных рядов, распознавание модуляции сигнала на основе широкого обучения и распознавание модуляции на основе графовой нейронной сети (GNN). Эти приложения демонстрируют универсальность моделей глубокого обучения при анализе и обработке сигналов в различных областях, таких как финансы, здравоохранение и сети связи.

Applications d'apprentissage profond dans les signaux et les réseaux de vision par ordinateur : un guide complet pour relever les défis dans des scénarios réels Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur la survie de l'humanité. Ce livre fournit un guide complet sur les applications d'apprentissage profond dans les signaux de vision par ordinateur et les réseaux, soulignant les problèmes et les solutions pour les surmonter dans des scénarios réels. Avec la demande croissante pour l'automatisation et l'efficacité dans différents secteurs, les algorithmes d'apprentissage profond sont largement utilisés pour résoudre les problèmes complexes dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du signal et de l'analyse des réseaux. Cependant, la complexité des environnements réels et les ressources limitées posent de sérieux problèmes aux développeurs et aux ingénieurs. Ce livre propose des études de cas et des exemples pratiques pour aider les concepteurs à appliquer efficacement les techniques d'apprentissage profond dans la résolution de problèmes réels. Partie I : Applications de l'intelligence artificielle pour la vision La première partie du livre est consacrée aux applications de l'intelligence artificielle pour la vision, y compris les études de cas dans le domaine du diagnostic des maladies végétales, PM2. 5 évaluation de la concentration, détection des défauts de surface et identification des plaques de bord. Ces applications démontrent le potentiel des modèles d'apprentissage profond dans la résolution de problèmes critiques dans l'agriculture, la surveillance de l'environnement et le contrôle de la qualité. s chapitres de cette section donnent un aperçu des défis auxquels sont confrontés les ingénieurs et les développeurs dans ces domaines et de la façon dont ils ont été traités par des techniques d'apprentissage profond. Partie II : Applications de traitement du signal La deuxième partie du livre traite des applications d'apprentissage profond dans le traitement du signal, y compris la classification des séries chronologiques, la reconnaissance de la modulation du signal basée sur l'apprentissage large et la reconnaissance de la modulation basée sur le réseau neuronal graphique (GNN). Ces applications démontrent la polyvalence des modèles d'apprentissage profond dans l'analyse et le traitement des signaux dans divers domaines tels que la finance, la santé et les réseaux de communication.

Aplicaciones para el aprendizaje profundo en señales y redes de visión informática: una guía integral para superar problemas en escenarios reales A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la supervivencia de la humanidad. Este libro contiene una guía exhaustiva sobre las aplicaciones de aprendizaje profundo en las señales y redes de visión informática, destacando los problemas y soluciones para superarlos en escenarios reales. Con la creciente demanda de automatización y eficiencia, los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan ampliamente en varias industrias para resolver problemas complejos en el campo de la visión informática, el procesamiento de señales y el análisis de redes. n embargo, la complejidad de los entornos reales y la escasez de recursos plantean serios problemas a los desarrolladores e ingenieros. Este libro ofrece estudios de casos y ejemplos prácticos para ayudar a los diseñadores a aplicar eficazmente técnicas de aprendizaje profundo a la hora de resolver problemas reales. Parte I: Aplicaciones de inteligencia artificial para la visión La primera parte del libro trata sobre aplicaciones de inteligencia artificial para la visión, incluyendo estudios de casos en el campo del diagnóstico de enfermedades vegetales, PM2. 5 evaluación de la concentración, detección de defectos superficiales e identificación de las placas de los buques. Estas aplicaciones demuestran el potencial de los modelos de aprendizaje profundo en la resolución de problemas críticos en la agricultura, monitoreo ambiental y control de calidad. capítulos de esta sección ofrecen una visión de los desafíos que enfrentan los ingenieros y desarrolladores en estas áreas y cómo se abordaron a través de técnicas de aprendizaje profundo. Parte II: Aplicaciones de procesamiento de señales En la segunda parte del libro se examinan las aplicaciones de aprendizaje profundo en el procesamiento de señales, incluyendo la clasificación de series de tiempo, el reconocimiento de modulación de señales basado en aprendizaje amplio y el reconocimiento de modulación basado en red neuronal gráfica (GNN). Estas aplicaciones demuestran la versatilidad de los modelos de aprendizaje profundo en el análisis y procesamiento de señales en diferentes áreas como las finanzas, la salud y las redes de comunicaciones.

Aplicativos de aprendizagem profunda em sinais e redes de visão de computador: orientação abrangente para lidar com os problemas em cenários reais Como a tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, é importante compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na sobrevivência humana. Este livro fornece um guia completo sobre aplicativos de aprendizagem profunda em visões de computador e redes, cobrindo os desafios e soluções para serem superados em cenários reais. Com o aumento da demanda por automação e eficiência em vários setores, os algoritmos de treinamento profundo são amplamente utilizados para resolver problemas complexos de visão de computador, processamento de sinais e análise de redes. No entanto, a complexidade dos ambientes reais e os recursos limitados apresentam sérios problemas para os desenvolvedores e engenheiros. Este livro oferece estudos de caso e exemplos práticos para ajudar os designers a aplicar eficazmente técnicas de aprendizagem profunda na resolução de problemas reais. Parte I: Aplicações de inteligência artificial para a visão A primeira parte do livro é sobre aplicações de inteligência artificial para a visão, incluindo estudos de caso sobre diagnóstico de doenças vegetais, PM2. 5 estimativas de concentração, detecção de defeitos de superfície e identificação de placas de navios. Estas aplicações demonstram o potencial de modelos de aprendizagem profunda para lidar com problemas críticos na agricultura, monitoramento ambiental e controle de qualidade. Os capítulos desta seção dão uma ideia dos desafios que os engenheiros e desenvolvedores enfrentam nessas áreas e de como eles foram tratados através de métodos de aprendizagem profunda. Parte II: Aplicativos de processamento de sinais A segunda parte do livro aborda aplicativos de treinamento profundo no processamento de sinais, incluindo classificação de séries de tempo, reconhecimento de modulação de sinal baseada em treinamento amplo e reconhecimento de modulação baseada na rede neural gráfica (GNN). Estas aplicações demonstram a versatilidade dos modelos de aprendizado profundo na análise e processamento de sinais em várias áreas, tais como finanças, saúde e redes de comunicação.

Applicazioni per l'apprendimento approfondito dei segnali e delle reti di visione dei computer: una guida completa per affrontare i problemi in scenari reali Poiché la tecnologia continua ad evolversi a un ritmo senza precedenti, è importante comprendere l'evoluzione tecnologica e i suoi effetti sulla sopravvivenza dell'umanità. Questo libro fornisce una guida completa alle applicazioni di apprendimento approfondito dei segnali di visione e delle reti, fornendo informazioni sui problemi e sulle soluzioni da affrontare in scenari reali. Con l'aumento della domanda di automazione ed efficienza in diversi settori, gli algoritmi di apprendimento approfondito vengono ampiamente utilizzati per risolvere complessi problemi di visione dei computer, elaborazione dei segnali e analisi delle reti. Tuttavia, la complessità degli ambienti reali e le risorse limitate pongono gravi problemi agli sviluppatori e agli ingegneri. Questo libro offre studi di caso e esempi pratici per aiutare i designer ad applicare efficacemente metodi di apprendimento approfondito per risolvere i problemi reali. Parte I: Applicazioni di intelligenza artificiale per la visione La prima parte del libro è dedicata alle applicazioni di intelligenza artificiale per la visione, tra cui studi di caso sulla diagnosi delle malattie vegetali, PM2. 5 valutazione della concentrazione, rilevamento dei difetti superficiali e identificazione delle lamiere. Queste applicazioni dimostrano il potenziale di modelli di formazione approfondita per affrontare i problemi critici dell'agricoltura, il monitoraggio ambientale e il controllo della qualità. I capitoli di questa sezione forniscono una panoramica dei problemi che gli ingegneri e gli sviluppatori devono affrontare in queste aree e di come sono stati affrontati attraverso tecniche di apprendimento approfondito. Parte II: Applicazioni di elaborazione dei segnali Nella seconda parte del libro vengono esaminate applicazioni di apprendimento approfondito nel trattamento dei segnali, incluse la classificazione delle serie temporali, il riconoscimento della modulazione del segnale basata su apprendimento e il riconoscimento della modulazione basata sulla rete neurale grafica (GNN). Queste applicazioni dimostrano la versatilità dei modelli di apprendimento approfondito nell'analisi e nell'elaborazione dei segnali in diversi ambiti, quali finanza, assistenza sanitaria e reti di comunicazione.

Deep-arning-Anwendungen in Computer-Vision-gnalen und Netzwerken: ein umfassender itfaden zur Bewältigung von Herausforderungen in realen Szenarien Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf das Überleben der Menschheit zu verstehen. Dieses Buch bietet einen umfassenden itfaden für Deep-arning-Anwendungen in Computer-Vision-gnalen und Netzwerken und beleuchtet Probleme und Lösungen, um sie in realen Szenarien zu überwinden. Mit der steigenden Nachfrage nach Automatisierung und Effizienz in verschiedenen Branchen sind Deep-arning-Algorithmen weit verbreitet, um komplexe Probleme in den Bereichen Computer Vision, gnalverarbeitung und Netzwerkanalyse zu lösen. Die Komplexität realer Umgebungen und begrenzte Ressourcen stellen Entwickler und Ingenieure jedoch vor große Herausforderungen. Dieses Buch bietet Fallstudien und praktische Beispiele, um Designern zu helfen, Deep-arning-Techniken effektiv anzuwenden, wenn sie reale Probleme lösen. Teil I: Anwendungen künstlicher Intelligenz für das Sehen Der erste Teil des Buches konzentriert sich auf Anwendungen künstlicher Intelligenz für das Sehen, einschließlich Fallstudien auf dem Gebiet der Diagnose von Pflanzenkrankheiten, PM2. 5 Konzentrationsbewertung, Erkennung von Oberflächenfehlern und Identifizierung von Schiffsplatten. Diese Anwendungen zeigen das Potenzial von Deep-arning-Modellen bei der Lösung kritischer Probleme in der Landwirtschaft, der Umweltüberwachung und der Qualitätskontrolle. Die Kapitel in diesem Abschnitt geben einen Einblick in die Herausforderungen, denen sich Ingenieure und Entwickler in diesen Bereichen gegenübersehen und wie sie mit Deep-arning-Techniken angegangen wurden. Teil II: Anwendungen der gnalverarbeitung Der zweite Teil des Buches befasst sich mit Deep-arning-Anwendungen in der gnalverarbeitung, einschließlich der Zeitreihenklassifizierung, der Erkennung der gnalmodulation auf der Grundlage des breiten rnens und der Erkennung der Modulation auf der Grundlage des Graphen Neural Network (GNN). Diese Anwendungen zeigen die Vielseitigkeit von Deep-arning-Modellen in der gnalanalyse und -verarbeitung in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Kommunikationsnetzwerken.

Aplikacje do głębokiego uczenia się w komputerowych sygnałach wizji i sieciach: Kompleksowy przewodnik po przezwyciężaniu wyzwań w scenariuszach realnych Ponieważ technologia nadal rozwija się w bezprecedensowym tempie, ważne jest, aby zrozumieć proces ewolucji technologicznej i jej wpływ na przetrwanie człowieka. Książka ta stanowi kompleksowy przewodnik po głębokich aplikacjach edukacyjnych w komputerowych sygnałach wizji i sieciach, podkreślając problemy i rozwiązania pozwalające pokonać je w realnych scenariuszach. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na automatyzację i wydajność w różnych branżach, algorytmy głębokiego uczenia się są szeroko stosowane do rozwiązywania złożonych problemów w wizji komputera, przetwarzaniu sygnałów i analizie sieci. Złożoność rzeczywistych środowisk i ograniczone zasoby stanowią jednak poważne wyzwania dla deweloperów i inżynierów. Ta książka oferuje studia przypadków i praktyczne przykłady, które pomogą projektantom skutecznie stosować techniki głębokiego uczenia się do problemów świata rzeczywistego. Część I: AI Applications for Vision Pierwsza część książki koncentruje się na zastosowaniach sztucznej inteligencji w zakresie widzenia, w tym studiach przypadków w diagnostyce chorób roślin, PM2. 5 ocena stężenia, wykrywanie wad powierzchniowych i identyfikacja płyt statku. Zastosowania te pokazują potencjał modeli głębokiego uczenia się w rozwiązywaniu krytycznych wyzwań w rolnictwie, monitorowaniu środowiska i kontroli jakości. Rozdziały w tej sekcji zapewniają wgląd w wyzwania, przed jakimi stoją inżynierowie i deweloperzy w tych dziedzinach oraz w sposób, w jaki zostały one rozwiązane za pomocą technik głębokiego uczenia się. Część II: Aplikacje do przetwarzania sygnałów Druga część książki bada aplikacje do głębokiego uczenia się w przetwarzaniu sygnałów, w tym klasyfikację szeregów czasowych, rozpoznawanie modulacji sygnałów opartych na szerokim uczeniu się oraz rozpoznawanie modulacji opartych na sieci neuronowej wykresów (GNN). Aplikacje te wykazują wszechstronność modeli głębokiego uczenia się w analizie i przetwarzaniu sygnałów w różnych dziedzinach, takich jak finanse, opieka zdrowotna i sieci komunikacyjne.

''

Bilgisayarla Görme nyalleri ve Ağlarında Derin Öğrenme Uygulamaları: Gerçek Dünya Senaryolarında Zorlukların Üstesinden Gelmek İçin Kapsamlı Bir Rehber Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ederken, teknolojik evrim sürecini ve bunun insan yaşamı üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Bu kitap, bilgisayarlı görme sinyalleri ve ağlarındaki derin öğrenme uygulamalarına kapsamlı bir rehber sunarak, gerçek dünya senaryolarında bunların üstesinden gelmek için sorunları ve çözümleri vurgulamaktadır. Çeşitli endüstrilerde otomasyon ve verimlilik için artan talep ile derin öğrenme algoritmaları, bilgisayar görüşü, sinyal işleme ve ağ analizindeki karmaşık sorunları çözmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, gerçek ortamların ve sınırlı kaynakların karmaşıklığı, geliştiriciler ve mühendisler için ciddi zorluklar doğurmaktadır. Bu kitap, tasarımcıların derin öğrenme tekniklerini gerçek dünya problemlerine etkili bir şekilde uygulamalarına yardımcı olacak vaka çalışmaları ve pratik örnekler sunmaktadır. Bölüm I: Görme için Yapay Zeka Uygulamaları Kitabın ilk kısmı, bitki hastalığı teşhisi, PM2 vaka çalışmaları da dahil olmak üzere görme için yapay zeka uygulamalarına odaklanmaktadır. 5 konsantrasyon değerlendirmesi, yüzey kusurlarının tespiti ve gemi plakalarının tanımlanması. Bu uygulamalar, derin öğrenme modellerinin tarım, çevresel izleme ve kalite kontroldeki kritik zorlukları ele alma potansiyelini göstermektedir. Bu bölümdeki bölümler, mühendislerin ve geliştiricilerin bu alanlarda karşılaştıkları zorluklar ve derin öğrenme teknikleri ile nasıl ele alındıkları hakkında fikir vermektedir. Bölüm II: nyal İşleme Uygulamaları Kitabın ikinci bölümü, zaman serileri sınıflandırması, geniş öğrenme tabanlı sinyal modülasyonu tanıma ve grafik sinir ağı (GNN) tabanlı modülasyon tanıma dahil olmak üzere sinyal işlemede derin öğrenme uygulamalarını inceler. Bu uygulamalar, derin öğrenme modellerinin finans, sağlık ve iletişim ağları gibi çeşitli alanlardaki sinyalleri analiz etmede ve işlemede çok yönlülüğünü göstermektedir.

تطبيقات التعلم العميق في إشارات وشبكات الرؤية الحاسوبية: دليل شامل للتغلب على التحديات في سيناريوهات العالم الحقيقي مع استمرار التكنولوجيا في التقدم بوتيرة غير مسبوقة، من المهم فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على بقاء الإنسان. يقدم هذا الكتاب دليلاً شاملاً لتطبيقات التعلم العميق في إشارات وشبكات الرؤية الحاسوبية، ويسلط الضوء على المشكلات والحلول للتغلب عليها في سيناريوهات العالم الحقيقي. مع الطلب المتزايد على الأتمتة والكفاءة في مختلف الصناعات، يتم استخدام خوارزميات التعلم العميق على نطاق واسع لحل المشكلات المعقدة في رؤية الكمبيوتر ومعالجة الإشارات وتحليل الشبكة. ومع ذلك، فإن تعقيد البيئات الحقيقية والموارد المحدودة يشكل تحديات خطيرة للمطورين والمهندسين. يقدم هذا الكتاب دراسات حالة وأمثلة عملية لمساعدة المصممين على تطبيق تقنيات التعلم العميق بشكل فعال على مشاكل العالم الحقيقي. الجزء الأول: تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية يركز الجزء الأول من الكتاب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرؤية، بما في ذلك دراسات الحالة في تشخيص أمراض النبات، PM2. 5 تقييم للتركيز، والكشف عن العيوب السطحية وتحديد لوحات السفن. توضح هذه التطبيقات إمكانات نماذج التعلم العميق في مواجهة التحديات الحرجة في الزراعة والرصد البيئي ومراقبة الجودة. توفر الفصول في هذا القسم نظرة ثاقبة للتحديات التي يواجهها المهندسون والمطورون في هذه المجالات وكيف تمت معالجتها من خلال تقنيات التعلم العميق. الجزء الثاني: تطبيقات معالجة الإشارات يفحص الجزء الثاني من الكتاب تطبيقات التعلم العميق في معالجة الإشارات، بما في ذلك تصنيف السلاسل الزمنية، والتعرف على تضمين الإشارة القائم على التعلم العريض، والتعرف على التعديل القائم على شبكة الرسم البياني العصبي (GNN). توضح هذه التطبيقات تعدد استخدامات نماذج التعلم العميق في تحليل ومعالجة الإشارات في مجالات مختلفة مثل التمويل والرعاية الصحية وشبكات الاتصالات.