往期的文章中，我们分享了CNN卷积神经网络的数字识别，字母识别，本期我们分享一下如何使用CNN卷积神经网络进行多数字的识别，毕竟我们使用 过程中，主要是用来多数字识别的，比如手机号码识别，身份证识别，发票识别等等

背景

图卷积GCN的概念最早在ICLR2017中的一篇论文内提出，该论文名为《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

安翰科技将人工智能技术应用于小肠疾病的临床识别，取得突破性进展。该研究成果文章Gastroenterologist-Level Identification of Small-Bowel Diseases and Normal Variants by Capsule Endoscopy Using a Deep-Learning Model（译名《使用深度学习模型的胶囊内窥镜对小肠疾病和黏膜正常改变的胃肠病专家级临床识别》）（1）于2019年10月作为封面文章在国际消化领域顶级期刊Gastroenterology（译名《胃肠病学》，影响因子19.233，RANK=1）上发表，标志着消化内科又添新助手，有望极大程度地改变小肠疾病的诊断模式，为临床医生与患者带来福音。

卷积神经网络，也称为 ConvNets 或 CNN，是一类专门设计的深度神经网络，专为擅长计算机视觉任务而设计。深度学习（使用深度神经网络的学习）已经证明自己是一个非常强大的工具，因为它能够处理大量数据。这主要是由于使用了隐藏层，使这些网络超越了传统技术。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。卷积神经网络的核心是卷积操作，而卷积核参数是卷积操作的关键。

卷积核参数是卷积神经网络中的权重，用于提取输入数据中的特征。卷积核是一个小的矩阵，可以理解为一个滤波器，通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作。卷积操作可以将输入数据与卷积核进行逐元素相乘，并将结果相加得到输出特征图。

摘要：本文主要介绍深度学习领域中具有代表性的卷积神经网络VGG模型，作为处理复杂图像数据的强有力工具，VGG通过其简洁而深刻的设计理念，在AI技术的发展历程中占据了重要位置。VGG模仿人脑视觉皮层的工作机制，特别适用于图像识别任务。其核心在于使用一系列3x3的小型卷积滤波器堆叠构成卷积层，自动且高效地提取图像从低级到高级的特征表示，无需人工干预即可捕捉空间相关性。每个滤波器负责检测输入图像的不同局部特征，如边缘、纹理等。随着网络深度的增加，VGG能够构建出更为抽象和复杂的特征表达，从而实现对图像内容的精准理解。

卷积神经网络是由 Yann LeCun 等人在论文 Gradiennt-Based Learning Applied to Document Recognition 中提出，用于手写数字识别的一种神经网络模型。

在该论文中，作者将基于卷积神经网络的模型称为 LeNet-5。LeNet-5 网络模型是第一个成功应用于手写数字识别的项目，被认为是卷积神经网络领域的开创性工作之一。该网络也是第一个被广泛应用 于计算机视觉领域的神经网络之一，许多基于卷积神经网络的模型也相继被推出。

李嘉楠，谢雪松，张小玲，陈 君，哈 悦

（北京工业大学 电子信息与控制工程学院，北京100124）

摘 要：为了解决实际军工测试中需要遥测多达几百路的被测信号来完成对遥测信号的调理和动态校准，基于直接数字频率合成技术(DDS)设计了一种多路电气隔离型的程控信号源，为遥测系统提供模拟激励信号。用户通过上位机人机交互界面完成对下位机模拟激励信号源的参数设置，经485总线通信使下位机自动产生多种波形，最多实现128路相互电气隔离通道中的一路或多路独立输出。信号源的频率范围为0～8 kHz，波形幅值能达到70 V

在日常的学习与工作中，我们时常会面临修改PDF格式文件的挑战。

与直接可编辑的Word文档不同，PDF文件往往因其固有的格式而难以直接进行修改。