基于深度学习的结构化图像标注研究

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机译：这项研究是在课堂七SMPN 51万隆进行了准实验研究。本研究旨在回顾：学生的数学学习和教师谁通过结构化的任务和普通任务，增加了通过结构化的任务，普通任务和使用Knisley数学学习模式学生的数学解题能力的差异使用Knisley数学学习模型的描述传统的学习，提高质量Knisley的数学学习模式通过结构化的任务和数学通过普通的任务学习模型，以及对数学的学习，使用学生的态度数学通过结构化的任务，并通过普通的任务，学习的楷模。所用的研究方法是不等价的方法（前测和后测）对照组设计。使用科研仪器在测试和nontes形式获得的数据。之后正进行观察和分析。基于数据处理的结果，得到的：学生和教师的活动的图片已经增加到被越来越好，也有解决谁使用的数学通过结构化的任务，数学学习模式学习模型的数学问题学生的能力差异和传统的学习，获得增加的质量是低质量，以及给人以数学使用Knisley数学学习模型学习的积极响应学生

机译：基于super-Word Latent Dirichlet分配的图像标注与主题提取。

机译：基于深度学习的自动驾驶汽车，基于深度学习的自动驾驶控制装置，以及基于深度学习的自动驾驶控制方法

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